AI與加密技術融合的三大戰略方向

人工智能與加密技術的結合正迎來爆發式增長期。本文將詳細探討這一領域的三個重點發展方向。

摘要

1. 打造活躍的智能代理經濟生態

智能代理在區塊鏈上的運行已被證實可行。這一領域充滿潛力和創新空間，正成爲AI和加密領域最具突破性的方向之一。

2. 增強AI模型在開發方面的能力

大型語言模型在代碼編寫方面表現出色，未來還將進一步提升。這有望將開發者的效率提高2-10倍。建立高質量基準來評估AI模型的相關能力，將有助於理解其對生態系統的潛在影響。

3. 支持開放和去中心化的AI技術棧

關鍵要素包括訓練數據獲取、計算能力、模型權重共享和輸出驗證能力。這種開放技術棧的重要性體現在加速創新和爲用戶提供替代選擇。

1. 打造活躍的智能代理經濟生態

當AI代理開始參與區塊鏈活動時，一個充滿可能性的新世界已經展開。雖然現在還無法準確預測未來發展，但通過觀察已有的創新，我們可以窺見這個領域的廣闊前景：

• 新型數字社區的發展
• 用戶可輕鬆創建和部署智能代理及相關代幣
• 基於知名投資者特徵訓練的AI基金經理正在湧現
• 創新遊戲平台讓玩家通過指導代理行動來參與遊戲

未來發展方向

未來，智能代理可能會管理需要多方經濟協調的復雜項目。例如在科研領域，代理可以負責尋找特定疾病的治療化合物：

• 通過代幣募資平台籌集資金
• 利用募集資金支付研究資料訪問費用和化合物模擬計算費用
• 通過賞金平台招募人類執行實驗驗證工作

除此之外，代理還可以執行建立個人網站、創作藝術作品等簡單任務，應用場景具有無限可能。

區塊鏈優勢

雖然代理可以同時使用傳統金融渠道和加密貨幣系統，但加密貨幣在某些領域具有獨特優勢：

• 小額支付應用
• 速度優勢，有助於代理實現最大的資本效率
• 通過去中心化金融進入資本市場

從技術發展規律來看，路徑依賴性起着關鍵作用。隨着越來越多的代理通過加密貨幣獲得收益，加密連接很可能成爲代理的核心能力。

重點關注方向

1. 風險控制機制：不能給予代理完全不受約束的行動自由

2. 推動非投機性使用場景：如購買票務、優化穩定幣投資組合收益等

3. 開發進度要求：至少要達到測試網的原型階段，最好已經在主網上運行

2. 增強AI模型在開發方面的能力

大型語言模型在代碼編寫領域的進步可能會特別迅速，因爲這是一個可以客觀評估的任務。目前，AI輔助編程工具已經從根本上改變了軟件開發。考慮到預期的快速進步率，這些模型很可能會徹底改變軟件開發流程。

然而，目前仍存在一些挑戰：

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 缺乏高信息價值的開發者互動
• 基礎設施快速發展導致舊代碼可能不適用
• 缺乏評估模型理解程度的方法

期望看到的進展

• 改善互聯網上相關數據的獲取
• 更多團隊發布驗證構建
• 生態系統中更多人積極參與高質量的問答互動
• 創建高質量的基準測試，用於評估AI模型的理解程度
• 創建在基準測試中表現良好的AI微調模型

最終的重大成就將是：完全由AI創建的全新的、高質量的、差異化的驗證節點客戶端。

3. 支持開放和去中心化的AI技術棧

在AI領域，開源和閉源模型之間的長期力量平衡仍不明朗。目前最簡單的預期是維持現狀——大型科技公司推動前沿發展，而開源模型則快速跟進，並在特定應用場景中獲得獨特優勢。

支持開放AI技術棧的重要性體現在：

1. 開源模型加速創新迭代：開源社區對模型的快速改進和微調，展示了社區如何有效補充大型AI公司的工作。

2. 爲用戶提供選擇：AI可能被用作控制工具，支持開源AI技術棧可以爲不信任中心化AI的用戶提供替代方案。

目前生態中已有多個項目在支持開放AI技術棧，包括數據採集、去中心化算力、去中心化訓練框架等。

期望看到的進展

希望在開源AI技術棧的各個層面都能構建更多產品：

• 去中心化數據採集
• 鏈上身分驗證
• 去中心化訓練
• 知識產權基礎設施

通過這些努力，我們期待能夠推動AI與加密技術的深度融合，爲行業發展開闢新的可能性。