人工智能與加密的思維框架

作者：Teng Yan ，Delphi Digital 研究員 來源：Chain Of Thought 翻譯：善歐巴，金色財經

本文將分享一些我們用來理解 AI 與加密行業的思維框架。這是一個混亂又快速變化的領域，而這些模型能幫助我們撥開迷霧，看清趨勢。希望它們也能幫你獲得更清晰的視角。

我們仍然處於早期階段

不僅是從市值或開發者採用度的角度來說，更在於AI 和加密彼此之間的理解與融合程度仍極爲初級。

加密在過去十年中致力於構建無需信任的系統，避免中心化協調。而與此同時，AI 正在吸收海量數據、學習模式，並開始替代人類做出一些決策。單獨來看，兩者都極具顛覆性。

但當它們碰撞結合，就會帶來“二階效應”：新行爲模式、新型協作方式，當然也伴隨着不少混亂。

新範式出現，舊假設崩塌。

爲了保持方向感，我們一直在使用一些簡單但有效的思維模型。它們並不是爲了預測未來，而是用來幫助我們識別什麼正在起作用、什麼是噪音、以及真正強信號從哪裏出現。

現在，我們將這些模型分享給你，希望它們也能對你有幫助。

AI 與加密的交匯點上，有兩股主要力量正在浮現：

AI 讓加密更易用

智能代理和 ChatGPT 式界面減少了用戶參與鏈上操作的摩擦。不需要懂錢包、助記詞或復雜的鏈上工具，普通人也能無門檻參與。

加密增強 AI 的可信度

它爲 AI 決策提供透明的系統基礎。可驗證的數據、公開的基礎設施和開放的協調機制，爲原本黑箱的 AI 模型建立“邊界”。

大多數創業項目傾向於解決這兩個方向中的一個。

AI 正在改進加密

加密世界一直存在用戶體驗差的問題，而 AI 正在迅速介入並解決這個難題。我們在以下三個領域看到了早期勢頭：

▪️ 交易代理

由於加密市場波動大、分散性強，正成爲 AI 驅動策略的沃土。智能代理可實時處理數據、快速適應市場變化、並發現人類無法察覺的交易模式。

▪️ 安全與威脅檢測

AI 代理能實時監控鏈上活動，發現釣魚攻擊或智能合約漏洞，爲系統添加一個可進化的實時防御層。

▪️ 開發者助手 / 用戶助手

Wayfinder、Giza、Fungi、Orbit 等 AI 助手正在幫助用戶換幣、尋找最佳收益、甚至自動執行鏈上操作。這些工具大大降低了門檻，讓更多人能輕鬆使用加密服務。

這種模式我們並不陌生：復雜性先被抽象化，先惠及資深用戶，然後擴展到大衆市場。

放眼未來，我們會看到自主代理直接與智能合約交互，價值將從機器傳遞到機器，甚至無需人類幹預，市場自動完成清算。趨勢已經非常清晰：AI 正快速成爲加密下一階段的基礎設施。

加密正在增強 AI

AI 的發展速度極快，模型日益強大、甚至開始具備自治能力。而許多曾經被視爲理論性的問題，現在正在變得現實：

• 誰擁有數據？
• 我們能信任 AI 的輸出嗎？
• 如果系統完全自動化、沒有人類參與，會發生什麼？

Crypto 提供了一組原語來回答這些問題：

▪️ AI 驗證與模型溯源

AI 的一大難題是：如何證明一個模型輸出是正確且有理可循的？尤其當系統沒有中心化運營方時，信任更難建立。

加密原生方法正試圖填補這一空白：

• 零知識證明可驗證模型在特定輸入上運行過，但無需泄露數據。
• 驗證系統可在多個節點間比對輸出結果，確保一致性。

▪️ 隱私保護型 AI

Nillion、Atoma 等協議讓 AI 能夠在加密數據上執行計算，訓練和推理過程都無需暴露用戶數據。

▪️ 去中心化 AI 網路與市場

與其依賴中心實驗室構建模型，新協議正在推動一種網路化訓練機制：

數據提供者、算力貢獻者、模型訓練者都能通過鏈上機制獲得激勵，實現共享控制與所有權。

這不只是設計理念，更是資源調配的現實需求：隨着模型日益龐大、訓練成本高企，依賴中小數據中心或個人閒置 GPU 資源，將成爲實用且必要的方式。

更大的賭注：加密作爲 AI 的基礎設施

我們的核心觀點：

我們相信，最具潛力和持久性的機會是讓加密成爲 AI 的底層基礎設施。

到 2030 年，AI 市場預計將達到 1.8 萬億美元。即便只佔據 5% 市場份額，也意味着 600 億美元的潛在機會。足以催生一整套新產品類別：可驗證推理網路、去中心化模型註冊系統通證化數據交易平台。