Báo cáo nghiên cứu HTX Ventures: Khám phá hướng đầu tư trong lĩnh vực AI+Crypto

Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ blockchain, con đường AI+Crypto đã trở thành một lĩnh vực hấp dẫn đối với các nhà đầu tư. Blockchain, với tính phi tập trung, tính minh bạch cao, mức tiêu thụ năng lượng thấp và đặc điểm chống độc quyền, bù đắp cho tính tập trung mạnh mẽ và quá trình xử lý không minh bạch của các hệ thống AI. Sự kết hợp của cả hai đã mang lại cho chúng ta những cơ hội chưa từng có.

Theo Vitalik, ứng dụng kết hợp giữa AI và blockchain có thể được chia thành bốn loại: là người tham gia ứng dụng, là giao diện ứng dụng, là quy tắc ứng dụng và là mục tiêu ứng dụng. Ông đề xuất rằng vai trò của AI trong Crypto nên được xem xét nhiều hơn từ góc độ ứng dụng, bao gồm tối ưu hóa sức mạnh tính toán, tối ưu hóa thuật toán và tối ưu hóa dữ liệu.

Viện nghiên cứu Huobi phân biệt hướng tham gia công nghệ tiền điện tử theo cấp độ ứng dụng của AI, có thể chia thành lớp cơ bản, lớp thực thi và lớp ứng dụng. Có những cơ hội đáng để khám phá ở mỗi cấp độ. Ví dụ, công nghệ zkML kết hợp bằng chứng không kiến thức và công nghệ blockchain để cung cấp giải pháp an toàn, có thể xác minh và minh bạch cho hành vi của tác nhân AI. Ngoài ra, AI cũng đã cho thấy tiềm năng lớn ở cấp độ thực thi như xử lý dữ liệu, phát triển dApp tự động và bảo mật giao dịch trên chuỗi. Ở cấp độ ứng dụng, robot giao dịch do AI điều khiển, công cụ phân tích dự đoán và quản lý thanh khoản AMM đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực DeFi.

Bài viết này sẽ thảo luận chi tiết về hướng đầu tư của mảng AI+Crypto, tập trung vào đổi mới và phát triển ở cấp độ cơ sở hạ tầng và ứng dụng, đồng thời phân tích triển vọng và thách thức của sự kết hợp AI và blockchain theo góc nhìn chiến lược đầu tư trung hạn và dài hạn.
Bài viết này được viết bởi Huobi Research, một nhóm hiện đang liên kết với HTX Ventures. HTX Ventures là nhánh đầu tư toàn cầu của Huobi HTX, tích hợp đầu tư, ươm tạo và nghiên cứu để xác định các nhóm tốt nhất và triển vọng nhất trên thế giới. Hiện tại, HTX Ventures đã hỗ trợ hơn 200 dự án trên nhiều kênh blockchain, một số trong số đó đã được niêm yết trên sàn giao dịch HTX của Huobi.

Các lĩnh vực chính của AI theo dõi

Blockchain hoàn toàn trái ngược với trí tuệ nhân tạo về mặt tập trung, tính minh bạch thấp, tiêu thụ năng lượng và độc quyền. Theo các tiêu chí trên và suy nghĩ của riêng mình, Vitalik chia các ứng dụng kết hợp trí tuệ nhân tạo và blockchain thành 4 loại:

• AI là người chơi trong trò chơi

• AI như một giao diện cho trò chơi

• AI là luật chơi

• AI là mục tiêu của trò chơi

Vitalik Buterin xem xét vai trò của AI trong Crypto nhiều hơn từ góc độ ứng dụng. Nếu chúng ta xem xét nó từ góc độ năng suất VS quan hệ sản xuất, Crypto thực sự cung cấp nhiều quan hệ sản xuất hơn. Theo quan điểm này, chúng ta có thể xem xét nó theo ba hướng chính:

– Tối ưu hóa sức mạnh tính toán: Cung cấp tài nguyên tính toán phi tập trung và hiệu quả, giảm nguy cơ lỗi điểm đơn và cải thiện hiệu quả tính toán tổng thể.

– Thuật toán tối ưu hóa: Thúc đẩy mã nguồn mở, chia sẻ và đổi mới các thuật toán hoặc mô hình.

– Tối ưu hóa dữ liệu: lưu trữ phi tập trung, đóng góp, sử dụng và quản lý dữ liệu an toàn

HTX Research tin rằng hướng đi chung của AI có thể được chia thành lớp cơ bản, lớp thực thi và lớp ứng dụng theo kiến trúc chung. Tương ứng, chúng ta cũng có thể khám phá các dự án AI+Web3 từ ba hướng chính này. Ở lớp cơ bản, bao gồm đào tạo mô hình, dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung và phần cứng ở cấp độ cơ sở hạ tầng, tập trung vào sự kết hợp giữa công nghệ zk và công nghệ ML trí tuệ nhân tạo; ở lớp thực thi, xử lý dữ liệu và truyền dữ liệu, tác nhân AI, zkML, FHE (mã hóa đồng hình hoàn toàn) ở cấp độ mô hình; ở lớp ứng dụng, chủ yếu tập trung vào AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverse, AIGC và Meme, cũng như RAAS (Robotics as a Service), oracle, đồng xử lý, UBI (thu nhập cơ bản toàn cầu) ở cấp độ blockchain.

Trong số đó, các dự án ở cấp độ cơ sở hạ tầng và ứng dụng đang phát triển nhanh chóng, chẳng hạn như Io.net ở cấp độ sức mạnh tính toán, Flock ở cấp độ mô hình cơ bản, ZeroGravity, cơ sở hạ tầng blockchain, Myshell, tác nhân AI và 0x Scope ở cấp độ ứng dụng.

Bạn có thể khám phá theo các hướng sau:

1. Hướng zkML

Công nghệ zkML kết hợp bằng chứng không kiến thức và công nghệ blockchain để cung cấp giải pháp an toàn, có thể xác minh và minh bạch cho việc giám sát và hạn chế hành vi của tác nhân AI. Ví dụ, dự án Modulus Labs sử dụng công nghệ zkML để chứng minh với các bên liên quan rằng AI của họ đã thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư cá nhân và bí mật kinh doanh.

zkML, với vai trò là trung gian giữa trí tuệ nhân tạo và blockchain, đề xuất một bộ giải pháp để giải quyết các vấn đề bảo vệ quyền riêng tư của các mô hình và dữ liệu đầu vào AI, đồng thời đảm bảo khả năng xác minh của quá trình suy luận. Nó tạo ra một cách mới để sử dụng các mô hình công khai khi xác minh dữ liệu riêng tư hoặc sử dụng dữ liệu công khai khi xác minh các mô hình riêng tư. Bằng cách tích hợp sức mạnh của máy học, các hợp đồng thông minh có thể đạt được nhiều quyền tự chủ và tính năng động hơn, và có thể hoạt động dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian thực thay vì chỉ các quy tắc tĩnh. Sự đổi mới này làm cho các hợp đồng thông minh linh hoạt hơn và có thể thích ứng với nhiều kịch bản ứng dụng khác nhau hơn, ngay cả những kịch bản không được lường trước khi hợp đồng được thiết lập ban đầu.

Giới thiệu về các dự án công nghệ zkML tiêu biểu

Bảng đầu tiên là phần giới thiệu về một số dự án ZKML tiềm năng. Hình ảnh thứ hai hiển thị một số dự án ZKML khác.

2. Hướng xử lý dữ liệu

Chủ yếu đề cập đến các đột phá khác nhau trong AI ở cấp độ thực hiện, đặc biệt là một số đột phá trong truyền dữ liệu blockchain và phát triển. Phân tích cụ thể như sau:

a. AI và phân tích dữ liệu trên chuỗi

Hướng này chủ yếu đề cập đến việc sử dụng công nghệ AI để khai thác sâu các dữ liệu này và sử dụng các mô hình lớn LLM và thuật toán học sâu để có thêm nhiều hiểu biết sâu sắc hơn. Ví dụ, dự án Web3 Analytics sử dụng AI để phân tích dữ liệu trên chuỗi để tiết lộ xu hướng thị trường và hành vi của người dùng. Nó có thể giúp người dùng có được hiểu biết sâu sắc về các giao dịch trên chuỗi và xu hướng thị trường.

b. Phát triển AI và dApp tự động

Hướng này chủ yếu nhắm vào một số dự án cơ sở hạ tầng của DevOps. Một số dự án AI sử dụng phát triển tự động có thể tuyển thêm nhiều nhà phát triển hơn, giúp hệ sinh thái thịnh vượng hơn. Một số công cụ phát triển sử dụng AI cũng có thể giúp các nhà phát triển viết hợp đồng thông minh nhanh hơn và tự động sửa lỗi, một số cũng có thể triển khai các chức năng lập trình DAPP kéo và thả.

c. AI và bảo mật giao dịch trên chuỗi

Hướng này chủ yếu đề cập đến các tác nhân AI. Nó liên quan đến việc triển khai các tác nhân AI trên blockchain để cải thiện tính bảo mật và độ tin cậy của các ứng dụng AI. Các tác nhân AI này có thể tự động thực hiện các tác vụ như giao dịch, phân tích dữ liệu, ra quyết định tự động, v.v. và việc triển khai trên blockchain khiến hoạt động của chúng không chỉ minh bạch và có thể truy xuất được mà còn khó bị can thiệp, cải thiện tính bảo mật của toàn bộ hệ thống. Công nghệ AI có thể xác định và bảo vệ chống lại các cuộc tấn công độc hại và rò rỉ dữ liệu thông qua giám sát thời gian thực và phân tích thông minh, đảm bảo tính bảo mật của các giao dịch và tính toàn vẹn của dữ liệu.

• Các trường hợp dự án:
SeQure là nền tảng bảo mật sử dụng AI để giám sát và phân tích theo thời gian thực nhằm phát hiện và phòng thủ kịp thời trước nhiều cuộc tấn công độc hại và rò rỉ dữ liệu, đảm bảo tính ổn định và bảo mật của các giao dịch trên chuỗi.

3. Hướng AI+DEFI

Sự kết hợp quan trọng nhất giữa AI và lớp ứng dụng là AI+DEFI. Sau đây là một số hướng dẫn về AI+DEFI cần chú ý:

1. Robot giao dịch được điều khiển bằng AI

Những robot này có khả năng thực hiện giao dịch nhanh chóng và chính xác, phân tích dữ liệu thị trường, tâm lý tin tức và xu hướng giá để đưa ra quyết định giao dịch trong tích tắc, thường vượt trội hơn các nhà giao dịch con người.

2. Phân tích dự đoán

Mặc dù việc dự đoán sự biến động của thị trường tiền điện tử luôn là một thách thức, các công cụ phân tích hỗ trợ AI đang nổi lên như một công cụ quan trọng có thể cung cấp những dự đoán đáng tin cậy về xu hướng thị trường và biến động giá tiềm năng.

3. Quản lý thanh khoản AMM

Ví dụ, khi điều chỉnh phạm vi thanh khoản của Uniswap V3, thông qua tích hợp AI, giao thức có thể điều chỉnh phạm vi thanh khoản một cách thông minh hơn, từ đó tối ưu hóa hiệu quả và lợi ích của nhà tạo lập thị trường tự động (AMM).

4. Bảo vệ thanh lý và quản lý vị trí nợ

Việc kết hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi cho phép triển khai các chiến lược bảo vệ thanh lý thông minh hơn, đảm bảo các vị thế nợ được bảo vệ trong những biến động của thị trường.

5. Thiết kế sản phẩm có cấu trúc DeFi phức tạp

Khi thiết kế cơ chế kho bạc, bạn có thể dựa vào các mô hình AI tài chính thay vì các chiến lược cố định. Các chiến lược như vậy có thể bao gồm các giao dịch, khoản vay hoặc quyền chọn do AI quản lý, giúp tăng tính thông minh và tính linh hoạt của sản phẩm.

4. Hướng AI+GameFi

Ứng dụng AI trong dự án GameFi chủ yếu là để làm phong phú thêm trải nghiệm chơi game và tăng khả năng đổi mới. Các hướng chính của nó như sau:

1. Tối ưu hóa chiến lược trò chơi:

AI có thể học hỏi từ thói quen và chiến lược chơi game của người chơi, điều chỉnh độ khó và chiến lược của trò chơi theo thời gian thực và cung cấp trải nghiệm chơi game được cá nhân hóa và đầy thử thách hơn. Thông qua học sâu và học tăng cường, AI có thể tự phát triển và thích ứng tốt hơn với nhu cầu và sở thích của người chơi.

2. Quản lý sử dụng tài sản trò chơi:

Công nghệ AI có thể giúp người chơi quản lý và giao dịch tài sản ảo trong trò chơi hiệu quả hơn. Sử dụng hợp đồng thông minh và chiến lược giao dịch tự động, người chơi có thể tối đa hóa việc sử dụng tài sản, ví dụ, tự động mua, bán, cho thuê và cho mượn tài sản trong trò chơi, do đó tối ưu hóa lợi nhuận đầu tư.

3. Tăng cường tương tác trong trò chơi:

AI có thể tạo ra các nhân vật không phải người chơi (NPC) thông minh và phản ứng nhanh hơn, đồng thời thông qua các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML), đạt được các tương tác tự nhiên và mượt mà hơn với người chơi, do đó cải thiện sự đắm chìm trong trò chơi và sự hài lòng của người chơi.

Các chiến lược đầu tư khả thi theo góc nhìn thời gian

– Trong ngắn hạn, chúng ta nên chú ý đến các lĩnh vực mà AI lần đầu tiên xuất hiện trong Crypto, chẳng hạn như một số ứng dụng AI khái niệm và meme. Logic: Năm nay, vòng tròn AI chính thống sẽ tiếp tục tạo ra các điểm nóng mới. Mỗi lần một mô hình lớn của các công ty web2 như NVIDIA và OpenAI được nâng cấp, nó sẽ đốt cháy các điểm nóng của đường đua AI và cũng sẽ mang lại nguồn tiền mới. Đây là tất cả các khía cạnh cảm xúc của đường đua này.

– Về trung hạn, sự kết hợp giữa Ai Agent và Intent, và sự kết hợp với hợp đồng thông minh là một điểm nhấn. Một khi AI thành công, nó sẽ cung cấp giải pháp cho việc mở rộng hợp đồng thông minh, do đó hình thành một blockchain mới của sổ cái + hợp đồng + AI, phá vỡ câu chuyện sổ cái + hợp đồng của kỷ nguyên ETH.

– AI Agent là một phân ngành mà Vitalik đã đề cập. AI Agent là một tác nhân AI có thể tự động lấy thông tin từ môi trường, xử lý thông tin, đưa ra quyết định, thực hiện và thay đổi môi trường. AI Agent hiện là một phân ngành tiên tiến trong lĩnh vực AI và là lớp ứng dụng gần nhất với Mass Adoption.

– Theo góc nhìn tường thuật. AI Agent là một mỹ nhân gợi cảm, sức mạnh điện toán đám mây GPU là một doanh nhân trung niên ổn định và trưởng thành, và mô hình AI kết hợp với lớp DA là một nhà khoa học với mái tóc rối bù.

– Về lâu dài, sự kết hợp giữa công nghệ AI và zkML (mặc dù các ông chủ ML của các công ty web2 AI chế giễu việc Crypto sử dụng AI) cuối cùng sẽ ảnh hưởng đến lĩnh vực Crypto.

tài liệu tham khảo

– Twitter: https://twitter.com/FinanceYF5/status/1772434625387717055

-Web3 Caff: https://twitter.com/Web3 Caff_Res

– Twitter Vitalik: https://twitter.com/VitalikButerin

phụ lục:

Danh sách các dự án nền tảng tính toán phi tập trung và lý luận AI

Nó chủ yếu đề cập đến việc sử dụng Crypto như một động lực để chia sẻ và sử dụng các tài nguyên điện toán nhàn rỗi trên quy mô toàn cầu.

Danh sách các dự án nguồn dữ liệu và mô hình AI

Phần này chủ yếu dựa trên tính xác thực, minh bạch và khả năng truy xuất của dữ liệu và sử dụng mô hình kinh tế Crypto để cung cấp các ưu đãi về dữ liệu (cho người dùng C-end) và các ưu đãi về mô hình (Dev, B-end).

Bài viết này có nguồn từ internet: Báo cáo nghiên cứu HTX Ventures: Khám phá các hướng đầu tư trong lĩnh vực AI+Crypto

Có liên quan: Khám phá BTC Layer2: Đây có phải là chiêu trò của công ty đầu tư mạo hiểm không? Hay đây là tiền tuyến của phát triển tài chính?

Tác giả gốc: Duncan Bản dịch gốc: TechFlow Trong khi Rune đang chiếm hết sự chú ý, các nhà phát triển Bitcoin đang làm việc chăm chỉ để giới thiệu một con quái vật giống Frankenstein trên blockchain đáng tin cậy nhất thế giới. Vì Bitcoin có thể có nhiều hình dạng khác nhau, bạn có thể nghĩ lớp thứ hai của Bitcoin giống một mánh lới đầu tư mạo hiểm hơn là một sự phát triển tiên tiến trong tài chính. Nhưng, độc giả thân mến, xin lưu ý rằng Bitcoin còn hơn cả những gì mọi người nghĩ. Ví dụ? Được thôi. Bitcoin giống như một củ hành có nhiều lớp. Trong trường hợp hiện tại của Bitcoin, có L2, một câu chuyện mới nổi hứa hẹn sẽ đưa Bitcoin vào tài chính phi tập trung, mang lại cho mọi người lợi nhuận hấp dẫn. Nhưng, giống như một củ hành, có nhiều loại khác nhau và cách chế biến chúng rất quan trọng. Liệu công nghệ cao cấp có thu hút được người dùng mới hay chỉ là…