AI与区块链的融合：探索Web3与人工智能结合的前景与挑战

近年来，人工智能(AI)和区块链技术的快速发展使AI+Crypto成为投资热点。区块链的去中心化、高透明度、低能耗和反垄断特性与AI系统形成互补，为我们带来了新的机遇。

业内专家认为，AI和区块链的结合应用主要分为四类：作为应用参与者、接口、规则以及目标。AI在Crypto中的角色应更多从"应用"角度考虑，包括优化算力、算法和数据等方面。

研究机构将AI在Crypto中的应用划分为基础层、执行层和应用层。在每一层次都存在值得探索的机会。例如，zkML技术结合零知识证明和区块链，为AI代理行为提供了安全、可验证和透明的解决方案。此外，AI在数据处理、自动化dApp开发、链上交易安全等执行层面也展现了巨大潜力。在应用层，AI驱动的交易机器人、预测分析工具以及AMM流动性管理等在DeFi领域发挥重要作用。

本文将详细探讨AI+Crypto赛道的投资方向，重点关注基础架构层面和应用层面的创新与发展，从中长期投资策略角度分析AI与区块链结合的前景与挑战。

AI赛道重点方向

区块链在中心化、透明度、能耗、垄断化等方面与人工智能形成鲜明对比。业内专家将AI与区块链结合的应用分为4大类：

1. AI作为应用中的参与者
2. AI作为应用的接口
3. AI作为应用的规则
4. AI作为应用的目标

从生产力vs生产关系角度看，Crypto主要提供生产关系。可从三个方向考虑：

1. 优化算力：提供分散高效的算力资源，减少单点故障风险，提升整体计算效率。
2. 优化算法：促进算法或模型的开源、共享和创新。
3. 优化数据：实现数据的去中心化存储、贡献、使用和安全管理。

AI+Web3项目可从基础层、执行层和应用层三个方向探索：

• 基础层：包括模型训练、数据、去中心化算力和硬件等，重点关注zk技术与ML技术的结合。
• 执行层：涉及数据处理、传输，以及AI agent、zkML、FHE等模型层面技术。
• 应用层：主要关注AI+DeFi、AI+GameFi、元宇宙、AIGC和Meme等，以及区块链层面的RAAS、预言机、协处理器、UBI等。

其中，基础架构层面和应用层面项目发展较快，如算力层面的Io.net、基础模型层面的Flock、区块链基础设施ZeroGravity、AI agent的Myshell和应用层面的0xScope等。

重点探索方向

一、zkML方向

zkML技术通过结合零知识证明和区块链，为监测和约束AI代理行为提供了安全、可验证和透明的解决方案。它能在保护隐私的同时验证AI执行特定任务，使智能合约更灵活，适应更多应用场景。

典型项目包括：

1. Modulus Labs：多样化的zkML项目，构建链上AI应用范例。
2. Giza：可在链上部署AI模型的协议，为链上AI发展提供替代路径。
3. Zkaptcha：专注Web3中的机器人问题，为智能合约提供验证码服务。

二、数据处理方向

AI在执行层的突破主要体现在以下方面：

1. AI与链上数据分析：利用AI技术深入挖掘区块链数据，获取更多洞察。
2. AI与自动化dApp开发：使用AI开发工具帮助开发者快速编写智能合约并自动修正错误。
3. AI与链上交易安全：部署AI代理在区块链上，提高AI应用的安全性和可信度。

项目案例：SeQure，一个运用AI进行实时监测和分析的安全平台。

三、AI+DeFi方向

AI与DeFi的结合主要体现在以下几个方面：

1. AI驱动的交易机器人：快速精准执行交易，分析市场数据。
2. 预测分析：提供市场趋势和潜在价格走势的可靠预测。
3. AMM流动性管理：智能调整流动性范围，优化AMM效率和收益。
4. 清算保护与债务头寸管理：结合链上和链下数据，实现智能清算保护策略。
5. 复杂的DeFi结构化产品设计：依赖金融AI模型设计金库机制，增加产品智能性和灵活性。

四、AI+GameFi方向

AI在GameFi项目中的应用主要体现在：

1. 游戏策略优化：通过学习玩家习惯，调整游戏难度和策略。
2. 游戏资产利用管理：帮助玩家有效管理和交易游戏内虚拟资产。
3. 增强游戏互动：创建智能响应式NPC，提升游戏沉浸感。

投资策略分析

• 短期：关注AI在Crypto最先落地的领域，如概念性AI应用和meme。
• 中期：关注AI Agent与Intent的结合，以及与智能合约的结合。
• 长期：关注AI与zkML技术的结合，这可能最终对Crypto领域产生深远影响。

AI Agent作为一个细分方向，被认为是最接近大规模应用的AI领域。从叙事角度看，AI Agent可比作性感火辣的美女，GPU云算力则如稳重成熟的中年企业家，而结合DA层的AI大模型则似头发蓬乱的科学家。