HTX Ventures研究報告：探索AI+加密賽道的投資方向

近年來，隨著人工智慧（AI）和區塊鏈技術的快速發展，AI+加密賽道成為投資者關注的熱門領域。區塊鏈以其去中心化、高透明度、低能耗和反壟斷的特點，彌補了人工智慧系統的強中心化和處理不透明的特徵。 兩者的結合為我們帶來了前所未有的機會。

Vitalik表示，人工智慧與區塊鏈的結合應用可分為四類：作為應用參與者、作為應用介面、作為應用規則、作為應用目標。他提出，人工智慧在加密貨幣中的作用應該更多地從應用的角度來考慮，包括優化算力、優化演算法、優化數據。

火幣研究院根據人工智慧的應用層面來區分加密技術參與的方向，可分為基礎層、執行層和應用層。每個關卡都有值得探索的機會。例如，zkML技術結合零知識證明和區塊鏈技術，為AI代理行為提供安全、可驗證和透明的解決方案。此外，人工智慧在資料處理、自動化dApp開發、鏈上交易安全等執行層面也展現出巨大潛力。在應用層面，人工智慧驅動的交易機器人、預測分析工具、AMM流動性管理在DeFi領域發揮重要作用。

本文將詳細探討AI+加密賽道的投資方向，並聚焦在基礎設施與應用層面的創新發展，從中長期角度分析AI與區塊鏈結合的前景與挑戰長期投資策略。
本文由火幣研究院撰寫，該團隊目前隸屬於 HTX Ventures。 HTX Ventures是火幣HTX的全球投資機構，集投資、孵化和研究於一體，致力於發掘全球最優秀、最有前景的團隊。目前，HTX Ventures已支援超過200個跨區塊鏈賽道的項目，部分項目已上線火幣HTX交易。

AI賽道重點領域

區塊鏈在中心化、透明度低、能源消耗、壟斷等方面與人工智慧完全相反。根據上述標準與自己的思考，Vitalik 將人工智慧與區塊鏈結合的應用分為 4 類：

• AI 作為遊戲玩家

• AI 作為遊戲的介面

• 人工智慧作為遊戲規則

• AI作為遊戲的目標

Vitalik Buterin更從應用的角度來考慮AI在加密貨幣中的作用。如果從生產力VS生產關係的角度來考慮，加密貨幣實際上提供了更多的生產關係。從這個角度來看，我們主要可以從三個方向來考慮：

– 最佳化算力：提供去中心化、有效率的運算資源，降低單點故障風險，提升整體運算效率。

– 最佳化演算法：推動演算法或模型的開源、共享和創新。

– 最佳化資料：資料的去中心化儲存、貢獻、使用和安全管理

HTX Research認為，AI的整體方向依整體架構可分為基礎層、執行層、應用層。對應的，我們也可以從這三個大方向來探索AI+Web3計畫。基礎層，包括基礎設施層面的模型訓練、資料、去中心化算力和硬件，重點在於zk技術和人工智慧ML技術的結合；執行層，資料處理與資料傳輸，模型層面的AI代理、zkML、FHE（全同態加密）；應用層主要關注AI+DeFi、AI+GameFi、Metaverse、AIGC和Meme，以及區塊鏈層面的RAAS（機器人即服務）、預言機、協處理器、UBI（全民基本收入）。

其中，基礎設施和應用層面的專案發展迅速，如算力層面的Io.net、基礎模型層面的Flock、區塊鏈基礎設施ZeroGravity、AI代理Myshell、應用層面的0x Scope等等級。

可以探索以下幾個方向：

1.zkML方向

zkML技術結合零知識證明和區塊鏈技術，為監控和約束AI代理的行為提供安全、可驗證、透明的解決方案。 例如，Modulus Labs 專案使用 zkML 技術向利害關係人證明其 AI 執行了特定任務，同時保護了個人隱私和商業機密。

zkML作為人工智慧和區塊鏈之間的中介，提出了一套解決方案來解決AI模型和輸入的隱私保護問題，並確保推理過程的可驗證性。 它創建了一種在驗證私有資料時使用公用模型，或在驗證私有模型時使用公用資料的新方法。透過整合機器學習的力量，智慧合約可以實現更多的自主性和活力，並且可以基於即時鏈上資料而不僅僅是靜態規則來運作。這項創新使得智慧合約更加靈活，能夠適應更多不同的應用場景，甚至是合約最初設立時沒有預見的場景。

典型zkML技術專案介紹

第一個表是一些潛在的 ZKML 項目的介紹。第二張圖顯示了其他一些 ZKML 項目。

2. 資料處理方向

主要是指人工智慧在執行層面的各種突破，特別是區塊鏈資料傳輸和開發方面的一些突破。具體分析如下：

一個。人工智慧和鏈上數據分析

這個方向主要是指利用AI技術來深度挖掘這些數據，並利用LLM大模型和深度學習演算法來獲得更多的洞見。例如，Web3 Analytics專案使用人工智慧來分析鏈上數據，以揭示市場趨勢和使用者行為。它可以幫助用戶洞察鏈上交易和市場趨勢。

b.人工智慧和自動化 dApp 開發

這個方向主要是針對DevOps的一些基礎設施項目。一些使用自動化開發的AI項目 可以接納更多的開發者，使生態系統更加繁榮。 一些利用AI的開發工具還可以幫助開發者更快地編寫智能合約並自動修正錯誤，有的還可以實現拖放式DAPP程式設計功能。

c.人工智慧與鏈上交易安全

這個方向主要指的是AI代理。它涉及在區塊鏈上部署人工智慧代理，以提高人工智慧應用的安全性和可信度。這些AI代理可以自動執行交易、數據分析、自動決策等任務，並且部署在區塊鏈上，使其操作不僅透明可追溯，而且難以被篡改，提高了整個系統的安全性。人工智慧技術可以透過即時監控和智慧分析來識別和防禦惡意攻擊和資料洩露，確保交易安全和資料完整性。

• 專案案例：
SeQure是一個安全平台，利用AI進行即時監控和分析，及時發現和防禦各種惡意攻擊和資料洩露，確保鏈上交易的穩定性和安全性。

3.AI+DEFI方向

AI與應用層最重要的結合是AI+DEFI。以下是一些AI+DEFI值得關注的方向：

1.人工智慧驅動的交易機器人

這些機器人能夠快速且準確地執行交易，分析市場數據、新聞情緒和價格趨勢，從而在瞬間做出交易決策，通常表現優於人類交易者。

2. 預測分析

雖然預測加密貨幣市場波動一直是一個挑戰，但人工智慧驅動的分析工具正在成為一種重要工具，可以提供對市場趨勢和潛在價格變動的可靠預測。

3.AMM流動性管理

例如，Uniswap V3在調整流動性範圍時，透過人工智慧的整合，協議可以更聰明地調整流動性範圍，從而優化自動做市商（AMM）的效率和效益。

4. 清倉保護與債務部位管理

結合鏈上和鏈下資料可以更聰明地實施清算保護策略，確保債務部位在市場波動期間受到保護。

5. 複雜的 DeFi 結構化產品設計

在設計金庫機制時，您可以依靠金融人工智慧模型而不是固定策略。此類策略可能包括人工智慧管理的交易、貸款或選擇權，從而提高產品的智慧性和靈活性。

4.AI+GameFi方向

AI在GameFi專案中的應用主要是為了豐富遊戲體驗，增加創新的可能性。其主要方向如下：

1.遊戲策略優化：

AI可以學習玩家的遊戲習慣和策略，即時調整遊戲的難度和策略，提供更個人化、更具挑戰性的遊戲體驗。透過深度學習和強化學習，人工智慧可以自我進化，更好地適應玩家的需求和偏好。

2、遊戲資產使用管理：

AI技術可以幫助玩家更有效率地管理和交易遊戲中的虛擬資產。利用智慧合約和自動交易策略，玩家可以最大限度地利用資產，例如自動購買、出售、租賃和出借遊戲資產，從而優化投資回報。

3.增強遊戲互動：

AI可以創造出更聰明、反應靈敏的非玩家角色（NPC），並透過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術，實現與玩家更自然流暢的交互，從而提高遊戲沉浸感和玩家滿意度。

從時間角度看可能的投資策略

– 短期內，我們應該關注人工智慧首先登陸加密貨幣的領域，例如一些概念性人工智慧應用和迷因。邏輯：今年主流AI圈將持續輸出新熱點。 NVIDIA、OpenAI等web2公司的大型號每次升級，都會點燃AI賽道的熱點，同時也帶來新的資金。這些都是這首歌的情感面。

– 中期來看，Ai Agent 與 Intent 的結合，以及與智能合約的結合是一大亮點。一旦AI成功，將為智能合約的擴展提供解決方案，從而形成帳本+合約+AI的新區塊鏈，突破ETH時代的帳本+合約敘事。

– AI Agent 是 Vitalik 提到的細分領域。 AI Agent是指能夠自主地從環境中獲取資訊、處理資訊、做出決策、執行和改變環境的AI Agent。 AI Agent是目前AI領域最前線的細分領域，也是最接近Mass Adoption的應用層。

——從敘述的角度來看。 AI Agent是性感美女，GPU雲算力是穩定成熟的中年企業家，與DA層結合的AI模型是頭髮凌亂的科學家。

– 從長遠來看，AI 和 zkML 技術的結合（儘管 web2 AI 公司的 ML 老闆嘲笑 Cryptos 使用 AI）最終將影響 Crypto 領域。

參考

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

-Web3咖啡廳： https://twitter.com/Web3 Caff_Res

– 推特維塔利克： https://twitter.com/VitalikButerin

附錄：

去中心化計算和人工智慧推理平台項目列表

主要指以加密貨幣作為激勵，在全球範圍內共享和利用閒置運算資源。

AI資料和模型來源項目列表

這部分主要基於數據的真實性、透明性和可追溯性，利用Crypto經濟模型提供數據激勵（針對C端用戶）和模型激勵（Dev、B端）。

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