Análise das Direções de Investimento na Área AI+Crypto
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial e da tecnologia blockchain fez do AI+Crypto uma área de investimento em destaque. As características de descentralização e alta transparência da blockchain complementam os sistemas de IA, trazendo novas oportunidades para o setor.
Especialistas do setor acreditam que a aplicação combinada de IA e blockchain pode ser dividida em quatro categorias: como participantes da aplicação, interfaces, regras e objetivos. Do ponto de vista da produtividade, o papel da IA no Crypto pode ser considerado a partir de três direções: otimização de capacidade de processamento, algoritmos e dados.
De acordo com os níveis de aplicação da IA, as direções de participação da tecnologia Crypto podem ser divididas em camada básica, camada de execução e camada de aplicação. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e blockchain, oferecendo uma solução segura e verificável para comportamentos de agentes de IA. A IA também demonstra potencial em processamento de dados, desenvolvimento automatizado e segurança de transações em blockchain na camada de execução. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva, entre outros, desempenham um papel importante no setor DeFi.
Este artigo irá explorar as principais direções e os desafios futuros da pista AI+Crypto sob a perspectiva de estratégias de investimento de médio e longo prazo.
Direções principais da pista de IA
Uma direção de zkML
A tecnologia zkML combina provas de zero conhecimento e blockchain, oferecendo uma solução segura e verificável para monitorar e restringir o comportamento de agentes de IA. Ela pode provar que a IA executou uma tarefa específica enquanto protege a privacidade, inaugurando novas maneiras de validar dados privados usando modelos públicos ou validar modelos privados usando dados públicos. Isso torna os contratos inteligentes mais flexíveis, permitindo que se adaptem a mais cenários de aplicação.
Os projetos típicos incluem:
Modulus Labs: exemplos de aplicações de IA em blockchain, como o robô de trading RockyBot, etc.
Giza: um protocolo que permite a implantação de modelos de IA na blockchain
Zkaptcha: fornece serviços de CAPTCHA para contratos inteligentes, criando soluções resistentes a ataques de bruxas.
Dois, Direção de Processamento de Dados
Principalmente refere-se a avanços da IA na camada de execução, incluindo:
a. IA e análise de dados em cadeia: utilizar modelos grandes e algoritmos de aprendizado profundo para extrair dados da blockchain e obter insights.
b. Desenvolvimento de dApps com AI e automação: usar ferramentas de AI para ajudar os desenvolvedores a escrever rapidamente contratos inteligentes e corrigir erros automaticamente.
c. AI e segurança de transações em blockchain: implantar agentes de IA na blockchain para aumentar a segurança e a confiabilidade das aplicações de IA. Por exemplo, a plataforma SeQure utiliza IA para monitoramento e análise em tempo real, defendendo-se contra ataques maliciosos.
Três, direção AI+DeFi
Robô de negociação impulsionado por IA: execução rápida e precisa de negociações, análise de dados de mercado para tomar decisões.
Análise preditiva: fornece previsões confiáveis sobre tendências de mercado e flutuações de preços.
Gestão de liquidez AMM: ajuste inteligente da faixa de liquidez, otimizando a eficiência dos market makers automáticos.
Proteção de liquidação e gestão de posições de dívida: combinar dados on-chain e off-chain para implementar estratégias de proteção de liquidação inteligente.
Design de produtos estruturados DeFi complexos: depende de modelos de IA financeira para projetar mecanismos de tesouraria, aumentando a flexibilidade dos produtos.
Quatro, direção AI+GameFi
Otimização da estratégia do jogo: IA aprende os hábitos dos jogadores, ajustando a dificuldade e a estratégia do jogo.
Gestão de utilização de ativos de jogo: ajudar os jogadores a gerir e negociar ativos virtuais de forma eficiente.
Aumentar a interatividade do jogo: criar NPCs responsivos inteligentes para melhorar a imersão no jogo.
Dimensão temporal da estratégia de investimento
Curto prazo: Focar nas aplicações de IA conceitual e memes, aproveitando as oportunidades em destaque trazidas pela atualização das empresas de IA Web2.
Médio prazo: focar na combinação de AI Agent com Intent e contratos inteligentes, que pode romper o modelo tradicional de blockchain de livro-razão + contrato.
A longo prazo: A combinação das tecnologias AI e zkML pode ter um impacto profundo no campo Crypto.
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AI+Crypto investimento nova tendência: zkML, processamento de dados e Finanças Descentralizadas tornam-se o foco
Análise das Direções de Investimento na Área AI+Crypto
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial e da tecnologia blockchain fez do AI+Crypto uma área de investimento em destaque. As características de descentralização e alta transparência da blockchain complementam os sistemas de IA, trazendo novas oportunidades para o setor.
Especialistas do setor acreditam que a aplicação combinada de IA e blockchain pode ser dividida em quatro categorias: como participantes da aplicação, interfaces, regras e objetivos. Do ponto de vista da produtividade, o papel da IA no Crypto pode ser considerado a partir de três direções: otimização de capacidade de processamento, algoritmos e dados.
De acordo com os níveis de aplicação da IA, as direções de participação da tecnologia Crypto podem ser divididas em camada básica, camada de execução e camada de aplicação. Por exemplo, a tecnologia zkML combina provas de conhecimento zero e blockchain, oferecendo uma solução segura e verificável para comportamentos de agentes de IA. A IA também demonstra potencial em processamento de dados, desenvolvimento automatizado e segurança de transações em blockchain na camada de execução. Na camada de aplicação, robôs de negociação impulsionados por IA, ferramentas de análise preditiva, entre outros, desempenham um papel importante no setor DeFi.
Este artigo irá explorar as principais direções e os desafios futuros da pista AI+Crypto sob a perspectiva de estratégias de investimento de médio e longo prazo.
Direções principais da pista de IA
Uma direção de zkML
A tecnologia zkML combina provas de zero conhecimento e blockchain, oferecendo uma solução segura e verificável para monitorar e restringir o comportamento de agentes de IA. Ela pode provar que a IA executou uma tarefa específica enquanto protege a privacidade, inaugurando novas maneiras de validar dados privados usando modelos públicos ou validar modelos privados usando dados públicos. Isso torna os contratos inteligentes mais flexíveis, permitindo que se adaptem a mais cenários de aplicação.
Os projetos típicos incluem:
Dois, Direção de Processamento de Dados
Principalmente refere-se a avanços da IA na camada de execução, incluindo:
a. IA e análise de dados em cadeia: utilizar modelos grandes e algoritmos de aprendizado profundo para extrair dados da blockchain e obter insights.
b. Desenvolvimento de dApps com AI e automação: usar ferramentas de AI para ajudar os desenvolvedores a escrever rapidamente contratos inteligentes e corrigir erros automaticamente.
c. AI e segurança de transações em blockchain: implantar agentes de IA na blockchain para aumentar a segurança e a confiabilidade das aplicações de IA. Por exemplo, a plataforma SeQure utiliza IA para monitoramento e análise em tempo real, defendendo-se contra ataques maliciosos.
Três, direção AI+DeFi
Robô de negociação impulsionado por IA: execução rápida e precisa de negociações, análise de dados de mercado para tomar decisões.
Análise preditiva: fornece previsões confiáveis sobre tendências de mercado e flutuações de preços.
Gestão de liquidez AMM: ajuste inteligente da faixa de liquidez, otimizando a eficiência dos market makers automáticos.
Proteção de liquidação e gestão de posições de dívida: combinar dados on-chain e off-chain para implementar estratégias de proteção de liquidação inteligente.
Design de produtos estruturados DeFi complexos: depende de modelos de IA financeira para projetar mecanismos de tesouraria, aumentando a flexibilidade dos produtos.
Quatro, direção AI+GameFi
Otimização da estratégia do jogo: IA aprende os hábitos dos jogadores, ajustando a dificuldade e a estratégia do jogo.
Gestão de utilização de ativos de jogo: ajudar os jogadores a gerir e negociar ativos virtuais de forma eficiente.
Aumentar a interatividade do jogo: criar NPCs responsivos inteligentes para melhorar a imersão no jogo.
Dimensão temporal da estratégia de investimento
Curto prazo: Focar nas aplicações de IA conceitual e memes, aproveitando as oportunidades em destaque trazidas pela atualização das empresas de IA Web2.
Médio prazo: focar na combinação de AI Agent com Intent e contratos inteligentes, que pode romper o modelo tradicional de blockchain de livro-razão + contrato.
A longo prazo: A combinação das tecnologias AI e zkML pode ter um impacto profundo no campo Crypto.