AI+Crypto賽道投資方向探析

近年來，人工智能和區塊鏈技術的快速發展使AI+Crypto成爲投資熱點。區塊鏈的去中心化、高透明度等特性與AI系統形成互補，爲行業帶來新的機遇。

業內專家認爲，AI與區塊鏈的結合應用主要分爲四類:作爲應用參與者、接口、規則和目標。從生產力角度看，可從優化算力、算法和數據三個方向考慮AI在Crypto中的角色。

按AI應用層次，可將Crypto技術參與方向分爲基礎層、執行層和應用層。例如，zkML技術結合零知識證明和區塊鏈,爲AI代理行爲提供了安全可驗證的解決方案。AI在數據處理、自動化開發、鏈上交易安全等執行層面也展現了潛力。在應用層,AI驅動的交易機器人、預測分析工具等在DeFi領域發揮重要作用。

本文將從中長期投資策略角度,探討AI+Crypto賽道的重點方向及前景挑戰。

AI賽道重點方向

一、zkML方向

zkML技術結合零知識證明和區塊鏈,爲監測和約束AI代理行爲提供了安全可驗證的解決方案。它能在保護隱私的同時證明AI執行了特定任務,開創了驗證私有數據時使用公開模型或驗證私有模型時使用公開數據的新方法。這使智能合約更靈活,能適應更多應用場景。

典型項目包括:

• Modulus Labs:開發鏈上AI應用範例,如RockyBot交易機器人等
• Giza:可在鏈上部署AI模型的協議
• Zkaptcha:爲智能合約提供驗證碼服務,創建抗女巫攻擊的解決方案

二、數據處理方向

主要指AI在執行層的突破,包括:

a. AI與鏈上數據分析:利用大模型和深度學習算法挖掘區塊鏈數據,獲取洞察。

b. AI與自動化dApp開發:使用AI開發工具幫助開發者快速編寫智能合約並自動修正錯誤。

c. AI與鏈上交易安全:部署AI代理在區塊鏈上,提高AI應用的安全性和可信度。如SeQure平台利用AI進行實時監測和分析,防御惡意攻擊。

三、AI+DeFi方向

1. AI驅動的交易機器人:快速精準執行交易,分析市場數據作出決策。

2. 預測分析:提供市場趨勢和價格走勢的可靠預測。

3. AMM流動性管理:智能調整流動性範圍,優化自動做市商效率。

4. 清算保護與債務頭寸管理:結合鏈上鏈下數據,實現智能清算保護策略。

5. 復雜DeFi結構化產品設計:依賴金融AI模型設計金庫機制,增加產品靈活性。

四、AI+GameFi方向

1. 遊戲策略優化:AI學習玩家習慣,調整遊戲難度和策略。

2. 遊戲資產利用管理:幫助玩家高效管理和交易虛擬資產。

3. 增強遊戲互動:創建智能響應式NPC,提升遊戲沉浸感。

投資策略時間維度

• 短期:關注概念性AI應用和meme,把握Web2 AI公司升級帶來的熱點機會。

• 中期:關注AI Agent與Intent、智能合約的結合,可能突破帳本+合約的傳統區塊鏈模式。

• 長期:AI與zkML技術的結合可能對Crypto領域產生深遠影響。