2025年加密AI領域十大預測

隨着AI行業的蓬勃發展，加密AI領域也迅速崛起。本文對2025年該領域的發展趨勢做出了10項預測。

1. 加密AI代幣總市值達1500億美元

目前加密AI代幣市值僅佔山寨幣市值的2.9%,但這一比例預計將大幅提升。AI涵蓋了從智能合約平台到meme、DePIN以及智能協調層等多個方面,其市場地位有望比肩DeFi和meme。

加密AI處於兩種強大技術的融合點,可能引發全球AI熱潮。同時,Web2資本也開始關注去中心化AI基礎設施。AI概念易於理解且令人興奮,散戶投資者可通過代幣參與其中。這可能引發類似2024年meme代幣的投資熱潮,但AI正在切實改變世界。

2. Bittensor復興

作爲加密AI領域的老牌項目,去中心化AI基礎設施Bittensor(TAO)已運營多年。盡管AI熱潮席卷全球,其代幣價格卻一直徘徊在一年前的水平。

然而,Bittensor的數字蜂巢思維(Digital Hivemind)正悄然實現飛躍:更多子網的註冊費降低,子網在推理速度等實際指標上的表現優於Web2同行,並且EVM兼容性將類似DeFi的功能引入Bittensor網路。

dTAO(預計2025年第一季度推出)可能成爲重大轉折點。有了dTAO,每個子網都將擁有自己的代幣,這些代幣的相對價格將決定如何分配排放。

Bittensor復興的原因:

• 基於市場的排放:dTAO將區塊獎勵直接與創新和實際表現掛鉤。
• 集中資本流動:投資者可以針對特定子網進行投資。
• EVM集成:吸引了更廣泛的加密原生開發者社區。

3. 計算市場成爲下一個"L1市場"

當前明顯的大趨勢是對計算能力的無止境需求。這種指數級增長可能會衝擊傳統基礎設施規劃,新的解決方案亟待出現。

去中心化計算層以可驗證且經濟高效的方式提供原始計算能力。一些初創公司正在悄悄建立堅實的基礎,專注於產品而非代幣。隨着AI模型的去中心化訓練變得可行,整個潛在市場將急劇擴大。

與L1比較:

• 類似2021年L1競爭,計算協議之間也將出現類似競爭。
• Web2需求:6800億美元至2.5萬億美元的雲計算市場規模,遠超當前加密AI市場。

4. AI智能體將主導區塊鏈交易

到2025年底,90%的鏈上交易可能由AI智能體執行,而非人類直接操作。這些智能體將不斷重新平衡流動性池、分配獎勵或根據實時數據反饋執行小額支付。

過去七年中構建的一切(L1、rollup、DeFi、NFT)都爲AI在鏈上運行的世界鋪平了道路。

這種轉變的原因:

• 減少人爲錯誤:AI智能體可以比人類更快、更準確地處理大量數據。
• 小額支付:智能體驅動的交易將變得更小、更頻繁、更高效。
• 隱形基礎設施:人類樂於減少一些麻煩,放棄直接控制。

隨着智能體發起的交易比例不斷增長,將需要新的治理機制、分析平台和審計工具。

5. 智能體集羣崛起

智能體集羣概念指微型AI智能體無縫協作以執行宏偉計劃。目前的AI智能體多爲"孤狼",互動極少且不可預測。

智能體集羣將改變這一現狀,讓AI智能體網路能夠交換信息、進行談判和協作決策。可以將其視爲去中心化的專業模型集合,每個模型都爲更復雜的任務貢獻獨特專長。

要使集羣蓬勃發展,通用通信標準至關重要。無論底層框架如何,智能體都需要能夠發現、驗證和協作。一些團隊正在爲智能體集羣的出現奠定基礎。

這體現了去中心化的關鍵作用。在透明的鏈上規則管理下,將任務分配給各個集羣,使系統更具彈性和適應性。

6. 加密AI工作團隊將是人機混合體

未來將與AI智能體合作,不是作爲奴隸,而是作爲平等的夥伴。各行業公司都在對人機混合團隊進行測試。

未來與AI智能體合作的優勢:

• 生產力激增:智能體可以全天候處理大量數據並做出決策。
• 通過智能合約建立信任:區塊鏈可確保重要的智能體操作遵循特定規則。
• 社會規範不斷發展:將開始思考與智能體互動的禮儀問題。

"員工"和"軟件"之間的界限將在2025年開始消失。

7. 99%的AI智能體將消亡

未來將看到AI智能體之間的"達爾文式"淘汰。運行AI智能體需要以計算能力的形式支出。如果智能體無法產生足夠價值來支付其"租金",就將被淘汰。

只有能產生實際效用的智能體才能蓬勃發展,而分散注意力的智能體則會逐漸消失。這種淘汰機制有利於行業發展,迫使開發人員進行創新,優先考慮生產用例而非噱頭。

8. 合成數據將超過人類數據

AI依靠數據蓬勃發展,但其胃口引發了人們對數據枯竭的擔憂。合成數據爲人類數據提供了一種可擴展、合乎道德且隱私友好的替代方案。

合成數據的優勢:

• 無限規模:可以無限量地生成數據。
• 隱私友好:使用人工生成的數據集不會威脅個人信息。
• 可自定義:可以根據確切訓練需求自定義分布。

下一波去中心化AI可能以"微型實驗室"爲中心,這些實驗室可以創建針對特定用例量身定制的高度專業化的合成數據集。

9. 去中心化訓練更加實用

2024年,一些先驅突破了去中心化訓練的界限。雖然這些模型與現有基礎模型相比性能較低,但這種情況將在2025年發生變化。

隨着技術進步,微型模型變得更實用、更高效,AI的未來不在於規模,而在於變得更好、更易用。預計很快將擁有可以在邊緣設備甚至手機上運行的高性能模型。

10. 十個新的加密AI協議市值達10億美元

去中心化AI仍處於起步階段,人才庫正在不斷壯大。預計至少有十個新的加密AI協議(尚未推出代幣)的流通市值將超過10億美元。

新參與者可以通過激勵措施、技術突破和用戶體驗改進的組合來取代現有參與者。市場規模巨大,爲項目的大爆發奠定了基礎。

精明的投資者將有大量機會,這正是加密AI領域如此令人興奮的原因。