ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีบล็อกเชน เส้นทาง AI+Crypto กลายเป็นประเด็นร้อนที่นักลงทุนกังวล บล็อคเชนที่มีการกระจายอำนาจ ความโปร่งใสสูง การใช้พลังงานต่ำ และคุณสมบัติป้องกันการผูกขาด ทำให้เกิดการรวมศูนย์ที่แข็งแกร่งและการประมวลผลที่คลุมเครือของระบบ AI การรวมกันของทั้งสองนำมาซึ่งโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อน

จากข้อมูลของ Vitalik แอปพลิเคชันที่รวมกันระหว่าง AI และบล็อกเชนนั้นส่วนใหญ่แบ่งออกเป็นสี่ประเภทหลัก ๆ ได้แก่ ในฐานะผู้เข้าร่วมแอปพลิเคชัน เป็นส่วนต่อประสานแอปพลิเคชัน ตามกฎของแอปพลิเคชัน และเป็นเป้าหมายของแอปพลิเคชัน เขาเสนอว่าบทบาทของ AI ใน Crypto ควรได้รับการพิจารณาให้มากขึ้นจากมุมมองของ "แอปพลิเคชัน" รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพพลังการประมวลผล การเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึม และการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล

สถาบันวิจัย Huobi แยกแยะทิศทางของการมีส่วนร่วมทางเทคโนโลยี Crypto ตามระดับการใช้งานของ AI ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นเลเยอร์พื้นฐาน เลเยอร์การดำเนินการ และเลเยอร์แอปพลิเคชัน ในแต่ละระดับมีโอกาสที่ควรค่าแก่การสำรวจ ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี zkML ผสมผสานการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์และเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อมอบโซลูชันที่ปลอดภัย ตรวจสอบได้ และโปร่งใสสำหรับพฤติกรรมของตัวแทน AI นอกจากนี้ AI ยังแสดงศักยภาพที่ยอดเยี่ยมในระดับการดำเนินการ เช่น การประมวลผลข้อมูล การพัฒนา dApp แบบอัตโนมัติ และความปลอดภัยของธุรกรรมออนไลน์ ในระดับแอปพลิเคชัน หุ่นยนต์ซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วย AI เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการจัดการสภาพคล่อง AMM มีบทบาทสำคัญในสาขา DeFi

บทความนี้จะหารือเกี่ยวกับทิศทางการลงทุนของเส้นทาง AI+Crypto โดยละเอียด โดยมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรมและการพัฒนาในระดับโครงสร้างพื้นฐานและระดับแอปพลิเคชัน และวิเคราะห์โอกาสและความท้าทายของการผสมผสานระหว่าง AI และบล็อกเชนจากมุมมองของระยะกลางและ กลยุทธ์การลงทุนระยะยาว
บทความนี้เขียนโดย Huobi Research ซึ่งเป็นทีมในเครือของ HTX Ventures HTX Ventures เป็นหน่วยงานด้านการลงทุนระดับโลกของ Huobi HTX ซึ่งบูรณาการการลงทุน การบ่มเพาะ และการวิจัย เพื่อระบุทีมที่ดีที่สุดและมีแนวโน้มมากที่สุดทั่วโลก ปัจจุบัน HTX Ventures ได้สนับสนุนโครงการมากกว่า 200 โครงการในเส้นทางบล็อกเชนหลายแห่ง และโครงการคุณภาพสูงบางส่วนเหล่านี้ได้รับการจดทะเบียนใน Huobi HTX เพื่อการซื้อขาย

ทิศทางสำคัญของเส้นทาง AI

บล็อกเชนตรงกันข้ามกับปัญญาประดิษฐ์โดยสิ้นเชิง ในแง่ของการรวมศูนย์ ความโปร่งใสต่ำ การใช้พลังงาน และการผูกขาด ตามหลักการข้างต้นและแนวความคิดของตนเอง Vitalik แบ่งแอปพลิเคชันที่ผสมผสานปัญญาประดิษฐ์และบล็อกเชนออกเป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ได้แก่

• AI ในฐานะผู้เล่นในเกม

• AI เป็นส่วนต่อประสานกับเกม

• AI เป็นกฎของเกม

• AI เป็นเป้าหมายของเกม

Buterin พิจารณาบทบาทของ AI ใน Crypto มากขึ้นจากมุมมองของ “แอปพลิเคชัน” หากคุณคิดจากมุมมองของประสิทธิภาพการผลิต VS ความสัมพันธ์ด้านการผลิต Crypto มีความสัมพันธ์ในการผลิตที่มากกว่าจริงๆ จากมุมมองนี้ เราสามารถพิจารณาได้จากสามทิศทางหลัก:

-เพิ่มประสิทธิภาพพลังการประมวลผล: มอบทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจายอำนาจและมีประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยงของความล้มเหลวจุดเดียว และปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลโดยรวม

- อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพ: ส่งเสริมโอเพ่นซอร์ส การแบ่งปัน และนวัตกรรมของอัลกอริธึมหรือแบบจำลอง

- เพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล: พื้นที่จัดเก็บแบบกระจายอำนาจ การสนับสนุน การใช้งาน และการจัดการความปลอดภัยของข้อมูล

HTX Research เชื่อว่าทิศทางโดยรวมของ AI สามารถแบ่งออกเป็นเลเยอร์พื้นฐาน เลเยอร์การดำเนินการ และเลเยอร์แอปพลิเคชันตามสถาปัตยกรรมทั่วไป ในทำนองเดียวกัน เรายังสามารถสำรวจโครงการ AI+Web3 จากทิศทางทั่วไปทั้งสามนี้ได้ด้วย ที่เลเยอร์พื้นฐาน ประกอบด้วยการฝึกอบรมโมเดล ข้อมูล พลังการประมวลผลแบบกระจายอำนาจ และฮาร์ดแวร์ในระดับโครงสร้างพื้นฐาน โดยมุ่งเน้นไปที่การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยี zk และเทคโนโลยี ML ปัญญาประดิษฐ์ ที่เลเยอร์การดำเนินการ การประมวลผลข้อมูล และการส่งข้อมูล ตัวแทน AI ที่ ระดับโมเดล , zkML, FHE (การเข้ารหัส Homomorphic อย่างสมบูรณ์) ฯลฯ ที่เลเยอร์แอปพลิเคชัน โดยเน้นที่ AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverse, AIGC และ Meme เป็นหลัก รวมถึง RAAS (วิทยาการหุ่นยนต์เป็นบริการ ) และการพยากรณ์ในระดับบล็อคเชน คอมพิวเตอร์, โปรเซสเซอร์ร่วม, UBI (รายได้พื้นฐานสากล) ฯลฯ

ในบรรดาโครงการเหล่านั้น โครงการในระดับโครงสร้างพื้นฐานและระดับแอปพลิเคชันกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เช่น Io.net ที่ระดับพลังการประมวลผล, Flock ที่ระดับโมเดลพื้นฐาน, ZeroGravity, โครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชน, Myshell สำหรับเอเจนต์ AI และขอบเขต 0x ที่แอปพลิเคชัน ระดับ.

สามารถสำรวจคำแนะนำต่อไปนี้:

1. ทิศทาง zkML

เทคโนโลยี zkML มอบโซลูชันที่ปลอดภัย ตรวจสอบได้ และโปร่งใสสำหรับการตรวจสอบและจำกัดพฤติกรรมของตัวแทน AI โดยการผสานรวมการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์และเทคโนโลยีบล็อกเชน ตัวอย่างเช่น โครงการ Modulus Labs ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี zkML เพื่อพิสูจน์ต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียว่า AI ของตนได้ดำเนินงานที่เฉพาะเจาะจงไปพร้อมๆ กับปกป้องความเป็นส่วนตัวและความลับทางธุรกิจ

zkML ในฐานะตัวกลางระหว่างปัญญาประดิษฐ์และบล็อกเชน เสนอชุดโซลูชันที่มุ่งแก้ไขปัญหาการปกป้องความเป็นส่วนตัวของโมเดล AI และอินพุต และรับประกันความสามารถในการตรวจสอบความถูกต้องของกระบวนการอนุมาน โดยจะสร้างวิธีใหม่ในการใช้โมเดลสาธารณะเมื่อตรวจสอบข้อมูลส่วนตัว หรือใช้ข้อมูลสาธารณะเมื่อตรวจสอบโมเดลส่วนตัว ด้วยการบูรณาการความสามารถด้านการเรียนรู้ของเครื่อง สัญญาอัจฉริยะสามารถบรรลุความเป็นอิสระและไดนามิกมากขึ้น และสามารถดำเนินการตามข้อมูลออนไลน์แบบเรียลไทม์ แทนที่จะเป็นเพียงกฎคงที่ นวัตกรรมนี้ทำให้สัญญาอัจฉริยะมีความยืดหยุ่นมากขึ้นและสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกันมากขึ้น แม้ว่าจะไม่ได้คาดการณ์ไว้เมื่อสัญญาถูกสร้างขึ้นครั้งแรกก็ตาม

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับโครงการทั่วไปของเทคโนโลยี zkML

ตารางแรกคือภาพรวมของโครงการ ZKML ที่เป็นไปได้ ตารางที่สองแสดงโครงการ ZKML อื่นๆ

2. ทิศทางการประมวลผลข้อมูล

ส่วนใหญ่หมายถึงความก้าวหน้าต่างๆ ในระดับการดำเนินการของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งความก้าวหน้าบางอย่างในระดับการถ่ายโอนข้อมูลบล็อคเชนและระดับการพัฒนา การวิเคราะห์เฉพาะมีดังนี้:

ก. AI และการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์

แนวทางนี้ส่วนใหญ่หมายถึงการใช้เทคโนโลยี AI เพื่อขุดข้อมูลเหล่านี้อย่างลึกซึ้ง และใช้แบบจำลองขนาดใหญ่ของ LLM และอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น ตัวอย่างเช่น Web3 Analytics เป็นโครงการที่ใช้ AI เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์เพื่อเปิดเผยแนวโน้มของตลาดและพฤติกรรมของผู้ใช้ สามารถช่วยให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับธุรกรรมออนไลน์และแนวโน้มของตลาด

ข. AI และการพัฒนา dApp อัตโนมัติ

ทิศทางนี้มุ่งเป้าไปที่โครงการโครงสร้างพื้นฐานบางโครงการสำหรับ Devops เป็นหลัก โครงการ AI บางโครงการที่ใช้การพัฒนาแบบอัตโนมัติ สามารถยอมรับนักพัฒนาได้มากขึ้น ซึ่งจะทำให้ระบบนิเวศมีความเจริญรุ่งเรืองมากขึ้น เครื่องมือการพัฒนาบางอย่างที่ใช้ AI ยังช่วยให้นักพัฒนาเขียนสัญญาอัจฉริยะได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและแก้ไขข้อผิดพลาดโดยอัตโนมัติ และบางส่วนยังสามารถใช้ฟังก์ชันการเขียนโปรแกรม DAPP แบบลากและวางได้อีกด้วย

ค. AI และความปลอดภัยในการทำธุรกรรมออนไลน์

ทิศทางนี้หมายถึงตัวแทน AI เป็นหลัก เกี่ยวข้องกับการปรับใช้ตัวแทน AI บนบล็อกเชนเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน AI ตัวแทน AI เหล่านี้สามารถดำเนินงานได้โดยอัตโนมัติ เช่น ธุรกรรม การวิเคราะห์ข้อมูล การตัดสินใจอัตโนมัติ ฯลฯ และการปรับใช้บนบล็อกเชนทำให้การดำเนินงานของพวกเขาไม่เพียงแต่โปร่งใสและตรวจสอบย้อนกลับได้ แต่ยังยากที่จะถูกแก้ไข ปรับปรุงความปลอดภัยของ ทั้งระบบ เทคโนโลยี AI สามารถระบุและป้องกันการโจมตีที่เป็นอันตรายและการรั่วไหลของข้อมูลผ่านการตรวจสอบแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์อัจฉริยะ เพื่อให้มั่นใจถึงความปลอดภัยของธุรกรรมและความสมบูรณ์ของข้อมูล

• กรณีโครงการ:
SeQure เป็นแพลตฟอร์มความปลอดภัยที่ใช้ AI สำหรับการตรวจสอบและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับและป้องกันการโจมตีที่เป็นอันตรายและการรั่วไหลของข้อมูลต่างๆ ได้ทันที เพื่อให้มั่นใจถึงความเสถียรและความปลอดภัยของธุรกรรมบนลูกโซ่

3. ทิศทาง AI+DEFI

สิ่งที่สำคัญที่สุดเกี่ยวกับการผสมผสานระหว่าง AI และเลเยอร์แอปพลิเคชันคือ AI+DEFI คำแนะนำ AI+DEFI ที่ควรใส่ใจมีดังนี้:

1. หุ่นยนต์ซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วย AI

บอทเหล่านี้สามารถทำการซื้อขายได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ วิเคราะห์ข้อมูลตลาด ความรู้สึกข่าวสาร และการเคลื่อนไหวของราคา และทำการตัดสินใจซื้อขายในเสี้ยววินาที ซึ่งมักจะเหนือกว่าประสิทธิภาพของเทรดเดอร์ที่เป็นมนุษย์

2. การวิเคราะห์เชิงทำนาย

แม้ว่าการคาดการณ์ความผันผวนของตลาด crypto จะเป็นความท้าทายมาโดยตลอด แต่เครื่องมือวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ที่สามารถคาดการณ์แนวโน้มของตลาดและการเคลื่อนไหวของราคาที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างน่าเชื่อถือ

3. การจัดการสภาพคล่องของ AMM

ตัวอย่างเช่น เมื่อปรับช่วงสภาพคล่องของ Uniswap V3 ผ่านการบูรณาการของ AI โปรโตคอลจะสามารถปรับช่วงสภาพคล่องได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ดังนั้นจึงเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพและประโยชน์ของผู้ดูแลสภาพคล่องอัตโนมัติ (AMM)

4. การคุ้มครองการชำระบัญชีและการจัดการฐานะหนี้

การรวมข้อมูล on-chain และ off-chain ช่วยให้สามารถนำกลยุทธ์การป้องกันการชำระบัญชีไปใช้ได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าสถานะหนี้จะได้รับการคุ้มครองในช่วงที่ตลาดผันผวน

5. การออกแบบผลิตภัณฑ์ที่มีโครงสร้าง DeFi ที่ซับซ้อน

เมื่อออกแบบกลไกการคลัง คุณสามารถพึ่งพาโมเดล AI ทางการเงินมากกว่ากลยุทธ์ที่ตายตัว กลยุทธ์ดังกล่าวอาจรวมถึงการซื้อขายที่จัดการโดย AI สินเชื่อหรือตัวเลือก การเพิ่มความชาญฉลาดและความยืดหยุ่นให้กับผลิตภัณฑ์

4. ทิศทาง AI+GameFi

การประยุกต์ใช้ AI ในโครงการ GameFi มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อเพิ่มประสบการณ์การเล่นเกมและเพิ่มความเป็นไปได้ของนวัตกรรม ทิศทางหลักมีดังนี้:

1. การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์เกม:

AI สามารถเรียนรู้นิสัยและกลยุทธ์การเล่นเกมของผู้เล่น ปรับความยากและกลยุทธ์ของเกมแบบเรียลไทม์ และมอบประสบการณ์การเล่นเกมที่เป็นส่วนตัวและท้าทายยิ่งขึ้น ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง AI สามารถพัฒนาตัวเองเพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการและความชอบของผู้เล่นได้ดียิ่งขึ้น

2. การจัดการการใช้สินทรัพย์เกม:

เทคโนโลยี AI สามารถช่วยให้ผู้เล่นจัดการและแลกเปลี่ยนทรัพย์สินเสมือนในเกมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การใช้สัญญาอันชาญฉลาดและกลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติ ผู้เล่นสามารถเพิ่มการใช้สินทรัพย์ให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่น การซื้อ การขาย การเช่า และการยืมสินทรัพย์เกมโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน

3. ปรับปรุงการโต้ตอบของเกม:

AI สามารถสร้างตัวละครที่ไม่ใช่ผู้เล่น (NPC) ที่ชาญฉลาดและตอบสนองได้มากขึ้น และผ่านเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ทำให้มีปฏิสัมพันธ์กับผู้เล่นที่เป็นธรรมชาติและราบรื่นยิ่งขึ้น ปรับปรุงความดื่มด่ำและความสะดวกสบายของเกม ความพึงพอใจ.

กลยุทธ์การลงทุนที่เป็นไปได้จากมุมมองของเวลา

- ในระยะสั้น ควรให้ความสนใจกับพื้นที่ที่มีการใช้งาน AI เป็นครั้งแรกใน Crypto เช่น แอปพลิเคชัน AI เชิงแนวคิดและมีมบางส่วน ตรรกะ: ในปีนี้ แวดวงกระแสหลักของ AI จะยังคงนำเสนอฮอตสปอตใหม่ ๆ ต่อไป ทุกครั้งที่ Nvidia, openai และบริษัท web2 อื่น ๆ อัปเกรดโมเดลขนาดใหญ่ของพวกเขา มันจะจุดประกายฮอตสปอตในเส้นทาง AI และเงินทุนใหม่ก็จะตามมาด้วย จะถูกนำเข้ามาสิ่งเหล่านี้จะทำให้เกิดการระเบิดของแทร็กนี้

- ในระยะกลาง การผสมผสานระหว่าง Ai Agent กับ Intent และสัญญาอัจฉริยะถือเป็นจุดสว่าง เมื่อ ai ประสบความสำเร็จ มันจะมอบโซลูชันสำหรับการขยายสัญญาอัจฉริยะ ซึ่งจะสร้างบล็อกเชนใหม่ของบัญชีแยกประเภท + สัญญา + ai ซึ่งทำลายเรื่องราวบัญชีแยกประเภท + สัญญาของยุค eth

- โดยที่ ai agent คือทิศทางการแบ่งย่อยที่ V God ดำเนินการอยู่ AI Agent หมายถึงตัวแทน AI ที่สามารถรับข้อมูลจากสภาพแวดล้อมได้โดยอัตโนมัติ ประมวลผลข้อมูลโดยอัตโนมัติ ตัดสินใจ ดำเนินการ และเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมได้โดยอัตโนมัติ ปัจจุบัน AI Agent อยู่ในส่วนที่ล้ำหน้าของสาขา AI และเป็นเลเยอร์แอปพลิเคชันที่ใกล้เคียงกับ Mass Adoption มากที่สุด

- การพูดแบบเล่าเรื่อง. AI Agent เป็นคนสวยเซ็กซี่และร้อนแรง พลังการประมวลผลบนคลาวด์ GPU เป็นผู้ประกอบการวัยกลางคนที่มั่นคงและเป็นผู้ใหญ่ และโมเดล AI ที่รวมกับเลเยอร์ DA นั้นเป็นนักวิทยาศาสตร์ที่มีผมยุ่งเหยิง

- ในระยะยาว การรวมกันของเทคโนโลยี AI และ zkML (แม้ว่าหัวหน้า ML ของบริษัท AI บนเว็บ 2 จะเยาะเย้ย AI ของ Crypto) ในท้ายที่สุดจะส่งผลกระทบต่อฟิลด์ Crypto

การอ้างอิง

- ทวิตเตอร์: https://twitter.com/FinanceYF5/status/1772434625387717055

-Web3 Caff: https://twitter.com/Web3 Caff_Res

- ทวิตเตอร์ Vitalik: https://twitter.com/VitalikButerin

ภาคผนวก:

รายการโครงการแพลตฟอร์มการคำนวณแบบกระจายอำนาจและปัญญาประดิษฐ์

ส่วนใหญ่หมายถึงการใช้ Crypto เป็นแรงจูงใจในการแบ่งปันและใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ไม่ได้ใช้งานในระดับโลก

รายการข้อมูล AI และโปรเจ็กต์แหล่งที่มาของแบบจำลอง

พื้นที่นี้ขึ้นอยู่กับความถูกต้อง ความโปร่งใส และการตรวจสอบย้อนกลับของข้อมูลเป็นหลัก โดยใช้แบบจำลองทางเศรษฐกิจของ Crypto เพื่อมอบสิ่งจูงใจด้านข้อมูล (สำหรับผู้ใช้ C-side) และสิ่งจูงใจของโมเดล (Dev, B-side)