借助资本，这两项备受瞩目的前沿技术能否融合？人工智能使用计算机通过模仿人脑的思维能力来解决问题。OpenAI 为自然语言处理 (NLP) 模型提供大量训练数据，使它们更加强大。在区块链技术构建的加密世界中，每天链上的海量数据可以为AI引擎提供“燃料”，让AIGC反馈更好的策略。
此外，随着人工智能算法变得越来越聪明，人类越来越难以理解他们是如何做出决定和得出结论的。区块链的不变性可以帮助我们访问 AI 在其决策过程中使用的数据和过程的不变记录。
与Stability AI、ChatGPT等在传统领域获得大量关注和采用的人工智能相比，区块链更大的想象空间在于可以改变AI模式的经济体系。在 FOMO 情绪消退后，本文将探讨那些引入 AI 技术的加密项目的特征。AI与区块链结合会产生怎样的化学反应？
人工智能基础设施AI基础设施项目的共同特点是传统AI架构（数据、模型、算力）的分发和销售。他们通常使用自己的原生代币作为交换媒介。他们往往处于用户和服务提供商之间的中介地位，构建一个去中心化的交易市场。这些都是传统AI需要完成的任务，比如NLP、AI语音、CV领域以DApp为中介平台进行交易。本质上，它是一个去中心化的市场，在传统市场上使用代币定价和交换。
开放架构人工智能Openfabric是一个用于构建和连接 AI 应用程序的平台。通过该平台，人工智能创新者、数据提供商、企业和基础设施提供商之间的协作将促进新智能算法和服务的创建和使用。Openfabric生态系统由4种角色组成：算法创造者、数据提供者、基础设施提供者和服务消费者，其中服务消费者需要向其他3类服务提供者付费。
- 算法创建者：利用他们的专业知识来创建解决复杂业务问题的 AI 算法。
- 数据提供者：确保分发训练 AI 算法所需的大量数据。
- Infrastructure Provider：运行AI平台的所有硬件。
- 服务消费者：需要特定业务产品或服务的最终用户。
Oraichain 是一个人工智能驱动的区块链预言机和生态系统。除了数据预言机，Oraichain 的目标是成为区块链领域完整的人工智能生态系统，作为创建智能合约和 Dapps 的基础层。以AI为基石，Oraichain开发了许多重要的创新产品和服务，包括AI喂价、完全链上VRF、Data Hub、拥有100多个AI API的AI Marketplace、基于AI的NFT生成和NFT版权保护、Royalty Protocol，一个人工智能驱动的收益聚合器平台和 Cosmwasm IDE。
Fetch.ai 是一个基于人工智能和机器学习的区块链平台，任何人都可以共享或交易数据。作为一个自治的机器对机器生态系统，任何独立方的网络都可以成为 Fetch.ai 的网络代理，将代理之间的任何协议记录在 Fetch.ai 区块链上。FET 是 Fetch AI 区块链的原生代币，是支付交易的主要交换媒介。
SingularityNET 是一个去中心化的人工智能平台和市场。开发人员将他们的服务发布到 SingularityNET 网络，使任何可以访问 Internet 的人都可以使用它们。开发人员可以使用原生 AGIX 代币为其服务收费。服务可以提供跨领域的推理或模型训练，例如图像、视频、语音、文本、时间序列、人工智能和网络分析。
SingularityNET 生态系统将为平台提供人工智能服务，并创造 AGIX 代币的大规模使用。这些 SingularityNET 衍生产品正在几个战略性选择的垂直领域进行开发，包括 DeFi、机器人、生物技术与长寿、游戏与媒体、艺术与娱乐（音乐）以及企业级人工智能。
根生Gensyn 协议是一个用于深度学习计算的第 1 层网络，为将计算时间投入网络并执行 ML（机器学习）任务的供应方参与者提供即时奖励。该协议不需要行政监督或执行，而是通过智能合约以编程方式促进任务分配和支付。
该网络的根本挑战是验证已完成的 ML 工作。这是复杂性理论、博弈论、密码学和优化的交叉问题。Gensyn 生态系统由 4 个角色组成：Committer、Resolver、Validator 和 Reporter。
- 提交者：提供要计算的任务并为完成的工作单元付费。
- 求解器：执行模型训练并生成证明以供验证者验证。
- 验证器：将非确定性训练程序链接到确定性线性计算、复制部分求解器证明以及将距离与预期阈值进行比较的关键。
- 告密者：检查验证者的工作并提出挑战以期赢得大奖。
Gensyn 的愿景是通过分散 ML 计算来为 Web3 应用程序提供重要的基础设施组件，从而减少 Dapps 对 Web2 基础设施的依赖。
在此类应用场景中，该项目旨在以人工智能的形式应对近年来区块链发展中出现的新兴需求。
这些需求可以是让链游用户跳过繁琐的操作，让开发者能够快速开发链游，在区块链平台上进行社交，生成具有自己个性的头像，检测假NFT项目等。不同于传统的AI平台，这类项目具有强大的不可替代需求，这使得他们拥有很深的护城河。同时，以新兴需求为卖点的平台发展难点在于获客。如何吸引足够多的人来证明自己平台的需求是可持续的、客观的，成为了这类平台发展的一大难题。
连锁游方向在加密游戏“P2E”模式的主流金融体系下，用户面临着不断变化的玩法和大量重复的基础操作。AI可以为玩家提供稳定的自动化流程，制定胜率更高的游戏策略。
rct AI是一个利用AI为游戏行业提供完整解决方案，其核心技术Chaos Box，是一个基于深度强化学习的AI引擎。rct A I 为 Axie Infinity 开发了一个经过 AI 训练的 DRL（深度强化学习）模型。
由于Axie Infinity中所有卡牌的组合大概有10^23种，以及游戏等游戏的特点，rct AI的模型在模拟大量的战斗统计中提高了效率和胜率。
此外，人工智能还可以为开发者提供动作原型。Mirror World是一个基于Solana的游戏矩阵虚拟世界。人工智能技术已被用于推出结合了 Roguelike 游戏玩法的 Mirrama 和基于 PVP 的竞技场游戏 Brawl of Mirrors。此外，镜像世界还推出了一系列可以在游戏中互操作的NFT。这些 NFT 的原型是使用 AI 运动算法完成的。
社会方向PLAI Labs 专注于使用 AI 和 Web3 构建下一代社交平台，供用户一起玩耍、交谈、战斗、交易和冒险。该平台于2023年1月获得a16z的3200万美元融资。目前，PLAI Labs对外展示了2款产品：
Champions Ascension，一款大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG），玩家可以选择以NFT的形式拥有自己的角色，并可以在大型斗兽场竞技场中战斗，做任务，在自定义地牢中进行建造和竞争以及在 .一个 AI 协议平台，将帮助处理从用户生成的内容 (UGC) 到匹配到 2D 到 3D 资产渲染的所有事情。PLAI Labs 计划在今年推出 V2 白皮书，包括核心经济周期的细节（使用 NFT 和区块链来提升体验）、UGC 工具包（包括 AI）计划……
NFT方向Alethea AI提出了iNFT的概念，iNFT是一种结合人工智能和区块链的技术。融入AI后，NFT具有交互性、生成性、扩展性和唯一性等多种个性特征。
简单来说，如果一个NFT是一个数字人类作品，加入AI之后，它就变成了一个iNFT，一个可以和用户聊天的NFT作品。2021 年 6 月 10 日，全球首个 iNFT Alice 在苏富比以 478,800 美元的价格拍卖。
Altered State Machine (ASM)是一个结合 NFT、人工智能和机器学习的创新项目，为 AI 驱动的 NFT 提供训练力量。它的愿景是成为使用 NFT 技术的 AI 的所有权和货币化协议。在ASM生态系统中，基于AI的Avatar称为Agent，由大脑和Avatar两部分组成。该项目还发行了 ASTO 代币来为 ASM 生态系统提供动力。
Optic正在构建人工智能NFT验证协议，专注于社区内的NFT欺诈分析和NFT价值发现，旨在帮助整个NFT市场实现更高的真实性和透明度。Optic智能引擎通过学习真实的NFT系列，检索出市场上的NFT集合。Optic 然后返回一个匹配分数，指示检查的 NFT 与真实 NFT 的匹配程度。
Optic 于 2022 年 7 月完成了由 Pantera Capital 和 Kleiner Perkins 领投、Circle Ventures 和 Polygon Ventures 跟投的 1100 万美元融资。目前OpenSea采用了Optic的Copymint检测服务。
趋势分析从目前区块链AI项目的发展路径来看，AI的基础设施由数据、算法、算力三部分组成。一个普通的AI项目如果要实现人工智能生成或分析的能力，需要模型和数据集，还需要软件本体及其调用模型的GUI。那么这个领域的模型和数据集的分发，模型的训练（算力租赁），软件前端的开发都有中介，会催生出旨在高效满足客户需求的区块链AI项目。
例如，上面的 Fetch.ai 充当中介，允许客户使用其原生代币交易数据集。SingularityNET 允许客户向开发者购买算力培训服务。Openfabric AI客户需要从供应商处获得模型（算法）、数据集、基础设施（软件）等服务。Humans.ai 本质上是封装在 NFT 数据集上训练出来的 AI 模型，用户用原生代币购买，
Gensyn本质上是一个去中心化的算力租赁平台。这些都是传统AI需要完成的任务，比如以DApp为中介平台进行交易的自然语言处理、AI语音、图像生成等项目。
那么区块链的去中心化应用又产生了新的需求，基于链游方向、社交方向、NFT方向的AI项目都是为了解决区块链中的用户痛点，比如rct.ai就是为了解决链游用户针对人工重复操作的问题，镜像世界解决链游开发，其他项目针对区块链社交和NFT开发。
目前，在Web3社交的起步阶段，AI的引入更多的是一种叙事方式。未来AI项目研发的一些可能方向：
- 增强数据隐私： Web3 可以通过使用 zk 技术最大限度地保护数据隐私，AI 可以在不损害隐私的情况下分析数据。
- 智能合约： Web3技术可以通过智能合约将AI应用集成到Web3应用中，从而实现AI模型的可控性。此类应用可用于模型和数据集的交易，实现交易过程的自动化，并使用 ZK 技术保护用户数据。但是，这类项目面临着开源数据集和开源模型的冲击。试想：如果用户可以在Hugging face上获得开源数据和模型，并使用自动训练，他们为什么要在区块链平台上进行交易？面对Web2公司的冲击，Web3 AI模型和数据集交易没有足够的护城河。
- 更高效的机器学习： Web3 技术能够以去中心化的方式提高机器学习的效率，让 AI 应用更快、更可靠。这已经应用于传统的人工智能训练中。比如KataGo，它是AlphaGo的改进版，采用分布式训练技术，让全世界想要更新这个AI的人自愿提供算力训练。区块链中的应用可以类似于Gitcoin，通过捐赠算力获得POAP，或者类似于AMM，提供流动性激励，成为一个有偿出租算力的平台。然而，由于货币价格的高波动性，此类应用比传统的 GPU 计算能力更昂贵。租赁没有优势。除非平台本身是从事金融业务，用协议捕获的价值来补贴用户就足够了，比如Numerai，利用AI技术从股市中获利，这让足够多的用户愿意提供三要素AI进入平台。
目前，无论是区块链原生AI基础设施，还是利用AI引擎实现应用场景的加密项目，都处于起步阶段。主要目标是创建适用的底层基础设施并整合代币经济和硬件供应商。、数据提供者、AI算法等人工智能解决方案。
然而，两者的融合也面临诸多挑战。首先，区块链趋向于Rollup、ZK等复杂技术，这会给AI获取数据带来挑战。其次，没有足够的持续实验数据来支持人工智能在区块链生态中的适用性以及人工智能引擎的应急调整能力。最后，加密领域垃圾AI概念的虚假项目频发，很容易让人对该领域的探索失去信心。
所有解决传统人工智能问题的区块链人工智能项目都需要回答一个问题：为什么这个平台需要在区块链上引入代币？这使得交易标的物在Web2市场已有标的物，如模型、数据、算力平台等，都存在入库劣势。
代币经济学就像一个飞轮，可以改变项目兴衰的周期。目前，要想往前走，需要考虑平台的实际用户，也就是获客的问题。需求的不可替代性是一个项目的护城河。缺乏护城河的项目可以取得短期成功，但不会有足够的用户和强大的开发者生态系统。当需求是一个伪命题时，经济激励是不可持续的，项目的生命周期就会缩短。我们期待更多基于真实用户和不可替代需求的AI Web3项目的出现。它们旨在满足 Web2 中未完成或未完成的要求，因此需要将它们原生引入 Web3。
无论如何，AI融入Web3是未来的技术趋势，现阶段已经出现了一些Web3结合人工智能的应用实例。随着时间的推移，更多相关的Web3基础设施和新模型将陆续出现。
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