AI与加密技术融合的三大战略方向

人工智能与加密技术的结合正迎来爆发式增长期。本文将详细探讨这一领域的三个重点发展方向。

摘要

1. 打造活跃的智能代理经济生态

智能代理在区块链上的运行已被证实可行。这一领域充满潜力和创新空间，正成为AI和加密领域最具突破性的方向之一。

2. 增强AI模型在开发方面的能力

大型语言模型在代码编写方面表现出色，未来还将进一步提升。这有望将开发者的效率提高2-10倍。建立高质量基准来评估AI模型的相关能力，将有助于理解其对生态系统的潜在影响。

3. 支持开放和去中心化的AI技术栈

关键要素包括训练数据获取、计算能力、模型权重共享和输出验证能力。这种开放技术栈的重要性体现在加速创新和为用户提供替代选择。

1. 打造活跃的智能代理经济生态

当AI代理开始参与区块链活动时，一个充满可能性的新世界已经展开。虽然现在还无法准确预测未来发展，但通过观察已有的创新，我们可以窥见这个领域的广阔前景：

• 新型数字社区的发展
• 用户可轻松创建和部署智能代理及相关代币
• 基于知名投资者特征训练的AI基金经理正在涌现
• 创新游戏平台让玩家通过指导代理行动来参与游戏

未来发展方向

未来，智能代理可能会管理需要多方经济协调的复杂项目。例如在科研领域，代理可以负责寻找特定疾病的治疗化合物：

• 通过代币募资平台筹集资金
• 利用募集资金支付研究资料访问费用和化合物模拟计算费用
• 通过赏金平台招募人类执行实验验证工作

除此之外，代理还可以执行建立个人网站、创作艺术作品等简单任务，应用场景具有无限可能。

区块链优势

虽然代理可以同时使用传统金融渠道和加密货币系统，但加密货币在某些领域具有独特优势：

• 小额支付应用
• 速度优势，有助于代理实现最大的资本效率
• 通过去中心化金融进入资本市场

从技术发展规律来看，路径依赖性起着关键作用。随着越来越多的代理通过加密货币获得收益，加密连接很可能成为代理的核心能力。

重点关注方向

1. 风险控制机制：不能给予代理完全不受约束的行动自由

2. 推动非投机性使用场景：如购买票务、优化稳定币投资组合收益等

3. 开发进度要求：至少要达到测试网的原型阶段，最好已经在主网上运行

2. 增强AI模型在开发方面的能力

大型语言模型在代码编写领域的进步可能会特别迅速，因为这是一个可以客观评估的任务。目前，AI辅助编程工具已经从根本上改变了软件开发。考虑到预期的快速进步率，这些模型很可能会彻底改变软件开发流程。

然而，目前仍存在一些挑战：

• 缺乏优质的原始训练数据
• 验证构建数量不足
• 缺乏高信息价值的开发者互动
• 基础设施快速发展导致旧代码可能不适用
• 缺乏评估模型理解程度的方法

期望看到的进展

• 改善互联网上相关数据的获取
• 更多团队发布验证构建
• 生态系统中更多人积极参与高质量的问答互动
• 创建高质量的基准测试，用于评估AI模型的理解程度
• 创建在基准测试中表现良好的AI微调模型

最终的重大成就将是：完全由AI创建的全新的、高质量的、差异化的验证节点客户端。

3. 支持开放和去中心化的AI技术栈

在AI领域，开源和闭源模型之间的长期力量平衡仍不明朗。目前最简单的预期是维持现状——大型科技公司推动前沿发展，而开源模型则快速跟进，并在特定应用场景中获得独特优势。

支持开放AI技术栈的重要性体现在：

1. 开源模型加速创新迭代：开源社区对模型的快速改进和微调，展示了社区如何有效补充大型AI公司的工作。

2. 为用户提供选择：AI可能被用作控制工具，支持开源AI技术栈可以为不信任中心化AI的用户提供替代方案。

目前生态中已有多个项目在支持开放AI技术栈，包括数据采集、去中心化算力、去中心化训练框架等。

期望看到的进展

希望在开源AI技术栈的各个层面都能构建更多产品：

• 去中心化数据采集
• 链上身份验证
• 去中心化训练
• 知识产权基础设施

通过这些努力，我们期待能够推动AI与加密技术的深度融合，为行业发展开辟新的可能性。