Crypto AI 賽道深度探討

主持人：Alex，Mint Ventures 研究合夥人

嘉賓：Max，YouTube 頻道《Max 的區塊鏈空間》主理人；Lydia，Particle Network 研究員

Crypto AI 賽道概述

Alex：今天我們討論備受關注的 Crypto AI 賽道。請兩位嘉賓做自我介紹。

Max：大家好，我是 Max。我是航天工程師,業餘時間研究加密貨幣,在 YouTube 和 Substack 上發布研究報告。很高興能和大家討論 Crypto AI 這個我最期待的敘事。

Lydia：大家好,我是 Lydia。去年底開始關注 AI 賽道,認爲 AI 和鏈抽象是本週期應用層最重要的兩個新敘事,很高興今天能交流。

對 Crypto AI 的理解

Alex：兩位如何看待 Crypto AI 賽道?它在嘗試解決哪些商業問題?這些問題的迫切性如何?

Max：Crypto AI 主要解決兩個問題:

1. 解決中心化 AI 的審查等問題,實現去中心化。

2. 引入代幣激勵機制,促進開源模型發展。例如 Bittensor 通過代幣獎勵開源研究。

總的來說,Crypto AI 通過代幣激勵開源和去中心化發展。

Lydia：從商業角度看,Crypto AI 的價值還不太清晰。雖然有"AI 提高效率,Crypto 保證公平"的說法,但目前提高效率的需求明顯更迫切。

Crypto AI 目前可能難以在自由和信任方面提供更有競爭力的解決方案。AI 不一定需要更大自由,其信任成本也不一定過高。

Crypto AI 現階段最大價值可能在敘事層面,打開了人們的想象力。我們需要給這兩項技術時間,也許它們最適合解決的是未來的問題,而非當下的問題。

Alex：Lydia 認爲 Crypto AI 在性能和成本方面與成熟的互聯網 AI 產品相比有差距,不一定能解決當前迫切的商業問題。它提供了一套與 Crypto 交叉的解決方案,是一個前沿實驗,長遠來看可能會有有趣的發展。

Lydia：是的。補充一點,我一開始就認爲這是一個長期的外生敘事:

• 長期:AI 對現實世界的衝擊巨大,是一個顛覆性變革。從資本市場看,OpenAI 估值千億,英偉達市值萬億。AI 不會是一波流,可能成爲下個世紀最重要的哲學話題來源。

• 外生:Crypto 和 AI 在誕生後並無太多關聯,甚至在人才方面存在競爭。直到今年我們才開始講兩者互相賦能的故事。與 DeFi、NFT 等加密原生敘事相比,AI 是一個外來敘事。

Alex：Lydia 認爲 Crypto AI 的熱度很大程度來自 AI 在商業世界的快速拓展和對人類社會的深遠影響。這種熱度傳到加密圈,推動了許多項目的關注度。Max 你有什麼補充嗎?

Max：我認同 Lydia 的觀點,但想補充一點。Crypto AI 是 2020 年 DeFi 之後,Crypto 對 AI 唯一的強需求。

與 GameFi 相比,Crypto 對 GameFi 只是錦上添花。而 DeFi 是硬需求,因爲某些國家限制銀行服務。Crypto AI 是繼 DeFi 之後的第二個強需求。

隨着 AI 的進展,我們會發現中心化的問題,就像金融體系經過長期發展後暴露問題一樣。Crypto AI 處於類似位置,只是用戶對 AI 的熟悉度還不如金融體系。

Crypto 在 Crypto AI 中是硬需求,因爲很多功能需要激勵機制才能實現。比如去中心化算力,只要解決效率瓶頸,就有可能成爲首選。

Crypto AI 要持續發展,必須比傳統產品更高效、更好、更便宜。我們需要找到持續建立這種優勢的方式。

Alex：明白。Max 認爲,盡管目前 AI 產品還處於早期階段,但你預判隨着 AI 發展,一些現在不明顯的問題未來會變得更加嚴重。而這些問題在 Crypto 領域通過其特有方式解決,是非常必要的。

Crypto AI 賽道內的項目分類

Alex：Crypto AI 是一個大賽道,內部有很多不同商業模式的項目類型。根據你們的了解,如何對這些項目進行分類?

Lydia：一種常見的分類方法是 Crypto 賦能 AI 或 AI 賦能 Crypto,這是兩大思路:

1. AI 賦能 Crypto:目前較多,如 Web3 版聊天機器人、AI 改進代碼、AI 參與收益策略制定等。現在是 AI agent 發幣,主要是項目尋求新敘事。

2. Crypto 賦能 AI:潛力更大,但實現和證實更困難,需要更多時間。理想是 Crypto 深入 AI 技術堆棧,強化隱私性和透明性。目前多從改進 AI 產業某一環節切入,如聚合算力資源降低成本,做數據市場、算法市場等。

例外可能是 Coinbase 和 Base 在做的 AI agent 加支付方向,但前提是 AI agent 要足夠好用。

Max：我主要分爲三個賽道:

1. 架構層:底層架構,允許各種資源層和應用層項目搭建。類似區塊鏈的 Layer 1,如 Bittensor、Near 和 Sahara。

2. 資源層:提供 AI 開發所需資源,如算力、數據、模型等。例如 Akash 和 Render 提供去中心化算力,Vana 提供去中心化數據。

3. 應用層:面向用戶的產品,如 AI agents,可以加快 DeFi 使用等。

這種分類方法與現有 Crypto 賽道較爲一致。

Crypto AI 的機遇與挑戰

Alex：我們討論過 Crypto AI 需求是否被印證的問題。很多人認爲 Crypto AI 像之前沒找到 PMF 的賽道,如 Depin、GameFi,可能只是敘事炒作或外部商業熱潮注意力的遷移。我們不給確定答案,但知道 Crypto AI 面臨一些挑戰。

問題:

1. 你們認爲 Crypto AI 目前面臨的主要挑戰是什麼?
2. 未來 1-2 年,Crypto AI 可能有哪些產業或敘事機遇?

Max：主要挑戰是 Crypto AI 太早期,大部分項目市值高漲更多是投機。真正找到 Product Market Fit 的應用還較少,很多還處於願景階段。

從三個賽道來看:

1. 資源層:較成熟,如去中心化算力項目已有多個。需要一個契機提高效率和採用率。

2. 架構層:更多是炒作,如 Bittensor 的代幣激勵機制。需要驗證長期可持續性。

3. 應用層:如 AI agents 還偏向娛樂和 meme,需要發展到簡化 DeFi 和 GameFi 應用。

產業和敘事機遇:

• 比特幣突破 10 萬美元,加密貨幣受關注
• 美國監管政策軟化,新總統上任可能更支持加密
• 有更多時間、資源去嘗試創新
• Web2 的 AI 關注度高,可能帶動 Crypto AI 發展
• 需要吸引優秀開發者建造更多好用的項目

Lydia：Crypto AI 賽道整體處於早期,可能接近 Gartner 技術成熟度曲線的峯值期。市場 FOMO,供應端爆發但魚龍混雜。

最大挑戰是市場情緒與技術進展之間的錯配。原因可能是 Crypto 從業者對 AI 理解不足,還在集體補課階段。缺乏對 Crypto AI 項目的深入討論,特別是質疑性討論。

以 AI Agent 爲例,情緒持續發酵但缺乏批評聲音。這可能不利於行業長期發展。一些項目可能過於簡單但價格仍在漲,導致其他項目跟風模仿。

未來機遇:

1. 產業方面:關注算力、數據、算法三大資源的成本降低。
2. AI Agent 相關項目需要從虛擬走向實際應用。
3. 深挖 AI 賦能 Crypto 的效率提升,如優化鏈上 Solver 層。
4. 關注非 Crypto 的 AI 世界進展,特別是主流媒體報道的內容。
5. 關注 AI 倫理相關話題,如 Deepfake 等。Crypto 在公開、透明方面有優勢。

Alex：補充兩點:

1. AI Agent:目前更像是 Meme 大賽道下的一個題材,類似股市題材輪動。並未提供新的商業模式突破,主要是做一些傳統互聯網已能實現的功能。

2. AGI(通用人工智能)敘事:馬斯克和 Sam Altman 預計 2025 年可能出現 AGI。當 AGI 出現,可能對人類勞動價值和存在價值產生巨大衝擊。屆時,對 AI 的重視和危機感會達到新高度,可能爲 Crypto AI 帶來投機價值。

例如,Worldcoin 解決人機識別問題的價值可能會顯現。其主張的全民基本收入也可能因 AI 導致的失業問題而受到關注。

值得關注的 Crypto AI 項目

Alex：如果在目前了解的 AI 項目中選擇 1-2 個最值得關注的,你們會推薦哪些?請說明理由和潛在風險。

Lydia：我首推 Bittensor。理由有三:

1. 敘事能力強:團隊形象親和力強,吸引開發者。引用哈耶克思想,吸引資本市場關注。通過各種活動強化印象。

2. 機構採用:灰度推出去中心化 AI 基金,單獨爲 Tao 推出信托。灰度母公司成立子公司 Yuma 專注 Bittensor 生態系統。

3. 經歷 FUD 後展現生命力:今年 3 月遭遇大規模 FUD,價格大跌,但迅速反彈。生態系統持續發展,已形成 AI 生態雛形。

Bittensor 生態可容納多種 AI 項目,使用 Tao 作爲中介代幣。具有淘汰機制,不斷更新優質項目。

Max：我也最關注 Bittensor,補充一些風險點:

1. 代幣經濟學:類似比特幣,目前發行率高,代幣價值被稀釋。

2. 中心化問題:主網目前由 OpenTensor Foundation 控制,未來計劃通過 PoS 分散控制權。

其他值得關注的項目:

• Vana:做去中心化數據,認爲高質量數據將越來越珍貴。
• Arweave:做 AI computer,屬於架構層。
• Near:做鏈抽象,孵化多個 AI 應用。

Alex：我補充一點,Worldcoin 長期看可能有較大上升空間。隨着 AGI 發展,人機識別需求增加,Worldcoin 的價值可能顯現。其主張的全民基本收入也可能因 AI 導致的失業問題而受到關注。

Crypto AI 項目的評估策略

Alex：在調研和選擇 Crypto AI 項目時,哪些維度最重要?決定是否投資時的核心因素有哪些?請列舉 3-5 點。

Max：我主要關注五個方面,其中最重要的是團隊:

1. 團隊:包括創始人、投資者、社區等。
2. 產品
3. 盈利能力
4. 未來展望
5. 代幣經濟模型

投資加密項目類似投資初創公司,團隊最關鍵。我會研究:

• 創始人背景
• 投資機構
• 社區質量(是否只關注幣價還是真正討論項目發展)

Lydia：我的觀點與 Max 類似,也最看重團隊。主要關注:

1. 團隊:

   • 敘事能力
   • 執行力
   • 對 Crypto 的理解深度
   • 如何利用 Crypto 特性促進項目發展

2. 代幣效用:

   • 代幣在項目中的作用
   • 從項目第一天起就要有實際用途

3. 品牌、文化、社區:

   • 項目是否獨特
   • 是否能吸引特定羣體

Alex：我補充一點,我會進行週期性判斷。