Crypto Evolution 第 03 期 | OKX Ventures Polychain Delphi：深入叙事，探索 C 的下一步

摘要：周期与叙事一直是全球加密市场的核心话题，过去业界以比特币减半为参照，感知周期、探寻重大叙事趋势。然而，在比特币、以太坊现货ETF获批后，加密市场与全球金融市场走势高度耦合，影响加密市场走势的变量日益增多。

在乱象丛生的背景下，更清晰地感知周期性、发现未来的叙事趋势至关重要。投资机构作为创新的叙事捕捉者，一直都比较前沿。鉴于此，OKX 特别策划了《加密进化》专栏，邀请全球主流加密投资机构系统性地输出当前市场的周期性、新一轮叙事方向、热门赛道细分等话题，激发讨论。

以下是第三期，由 OKX Ventures、Polychain 和 Delphi Digital 共同围绕 AI 与 Crypto 的融合等话题进行探讨。希望他们的见解和观点能对您有所启发。

关于 OKX Ventures

OKX Ventures 是领先的加密资产交易平台和 Web3 技术公司 OKX 的投资部门，初始资本承诺为 $1 亿美元。它专注于探索全球最佳区块链项目，支持前沿区块链技术创新，促进全球区块链行业的健康发展，并投资长期结构性价值。通过对支持区块链行业发展的企业家的承诺，OKX Ventures 帮助建立创新型公司，并为区块链项目带来全球资源和历史经验。

关于 Polychain Capital

Polychain Capital 是一家致力于投资区块链技术和去中心化金融的投资公司。自 2016 年成立以来，该公司一直专注于支持利用区块链颠覆传统行业并创建创新金融系统的变革性项目。凭借对加密领域的深刻理解，Polychain Capital 支持有远见的企业家和尖端技术，以推动去中心化网络和协议的增长和采用。

关于Delphi Digital

Delphi Digital 是一家研究驱动型公司，致力于促进对日益增长的数字资产市场的理解和发展。Delphi Digital 通过四条业务线支持生态系统：Delphi Research、Delphi Ventures、Delphi Creative 和 Delphi Labs。

1. 当加密货币遇上人工智能

OKX Ventures： AI技术的发展目前高度依赖巨头的推动，例如OpenAI、Google、Nvidia等。Nvidia掌控着整个AI时代的电商，而OpenAI和Google则掌控着最核心的数据和技术方案。这种中心化、高度依赖巨头的状态会限制行业的创新和发展。而Crypto的去中心化、无需许可的特性可以打破巨头的束缚，在一定程度上促进技术创新，给行业带来新的繁荣。

目前比较常见的场景包括算力、数据、模型、应用。

• 计算能力

io.net、Prodia 等分布式/去中心化算力市场，可以通过利用全球市场闲置算力，打破巨头的算力垄断。我们非常期待看到，当未来某一时刻，分布式算力总供给量超过中心化算力供给量时，会发生怎样的化学反应。此外，由于 AI 算力资产的稀缺性和高收益性，Compute Labs 等算力 RWA 项目也应运而生，通过将算力资产通证化，开发相关衍生品，打造 AI-Fi 生态。

• 数据

Cryptos的经济模型可以很好地激励用户参与到AI数据领域。例如各类Depin项目都可以通过Token经济模型激励用户参与数据贡献、数据标注或数据验证，为AI模型训练提供数据来源；Space and Time通过SQL的证明将不可篡改的链上和链下数据结合起来，为AI与区块链的结合打造可验证的计算层；0g.ai构建了可扩展的数据可用性层与存储系统；此外，Cryptos的隐私保护特性可以更好地实现用户数据的安全隐私。例如Flock.io、Privasea.ai等都强调了模型训练过程中用户数据隐私保护的重要性。

• 模型

开放模型市场有望打破科技巨头的模型垄断，用户不仅可以通过提供计算资源来支持AI模型的训练和推理，也可以提供数据或模型，通过网络协议直接交互。另外，分布式模型训练目前是一个难点，我们特别希望看到分布式模型训练的技术突破，也希望在不久的将来看到创业团队填补这一空白。

• 应用

在应用层面，AI与Crypto的结合可以更好地赋能创作者生成内容，用户可以自主构建具有定制个性的虚拟角色和聊天机器人，如Myshell；用户可以通过上传数据训练模型，构建自己的AI智能代理；同时，数据提供者和模型训练者也可以从平台的发展中获益，从而形成正向的数据飞轮。

多链： 人工智能领域正在从闭源模型转向复杂的开源解决方案。虽然这一变化使人工智能功能的访问变得民主化，但也带来了新的挑战，特别是在模型创建者的价值获取方面。开源模型的金融化是加密和人工智能交叉领域的一个创新领域，区块链技术将开源、所有权和可验证性结合起来，为价值积累奠定了基础。Oras 初始模型发行 (IMO) 展示了代币如何代表人工智能模型，当模型盈利时，代币持有者可以获得奖励。这不仅激励了开源开发，还确保了创造者和贡献者获得公平的报酬。

除了金融化之外，加密货币与人工智能的融合还推动了公共治理和系统透明度的创新。随着人们对人工智能模型偏见和中心化控制的担忧日益增加，基于区块链的解决方案提供了去中心化的训练、推理和治理机制，确保了决策过程的透明性和社区参与度。

然而，创新的核心在于基础设施的发展。分布式计算网络的进步、新颖的数据所有权机制和新的代币标准使模型所有权和收益共享成为可能。这些基础设施的发展为加密和人工智能的复杂应用奠定了基础。

一个有希望的方向是人工智能代理和可执行任务系统的出现。它们可以充当个人的延伸，自动执行复杂的任务，从个性化助理到去中心化金融中的高级自动化。然而，它们的实现依赖于数据隐私保护、可验证计算系统和基础设施的无缝集成。

密码学与人工智能融合的项目尚处于早期阶段，但通过快速迭代实验正在取得进展。尽管最佳实践尚未确立，但密码学解决人工智能挑战的潜力正变得越来越明显。

未来，我们将看到更多结合加密和人工智能优势的复杂应用。这种融合不仅会带来更加透明和可问责的系统，还将显著提高人工智能和区块链技术的可用性和功能性。随着探索的不断深入，这一领域将会有令人兴奋的发展。

2. 加密货币+人工智能投资方法

OKX Ventures： 我们可以从赛道目前的发展趋势入手来回答这个问题。

• 这条轨道目前正在从炒作走向现实。

过去一年，市场上涌现了大量 Crypto AI 项目，大部分集中在基础设施领域，应用层面的项目较少，以空壳项目为主，缺乏创新，技术含量低，炒作成分较大。炒作和泡沫是技术创新早期的伴随现象。在市场资源优化之后，未来会看到真正有技术背景的创业团队进入 Crypto AI 领域。市场会开始青睐那些能够提供真正价值、可扩展性和可用性的项目，而不是那些单纯依靠炒作和营销的项目。

• 从投机到需求

市场将从投机驱动转向需求驱动，关注点将从对潜在价值的炒作转向实际的使用和采用。创业者单靠叙事吸引投资人是远远不够的，市场现在对纯叙事类项目持谨慎和保守的态度。未来有真实市场需求和业务收益的项目会成为投资人买单的必要条件，这也是我们布局Crypto AI赛道的一个基本逻辑。

基于上述发展趋势，我们抽象出了相应的投资逻辑，核心有三点：

• 以市场需求为导向

很多AI创业团队在产品上线后才发现市场不买账，用户对产品没有需求，根本原因是创业之初没有做足够的市场需求调研，没有以市场为导向，或者误判了未经验证的伪需求。

因此，我们在规划 Crypto AI 赛道时，特别注重满足市场需求。首先，我们需要大致确定该项目在 Crypto AI 领域属于哪个赛道，市场容量会有多大，未来发展空间有多大，竞争对手和竞争情况如何。其次，该项目解决什么问题，满足什么需求。哪怕是一个很小的点，解决市场痛点，都是可行的思路和方向。

• 并非纯粹的叙述

Crypto AI 领域最受诟病的一点就是叙事性很强，没有实际应用。我们很难完全认同这个观点，但市场不太可能再为纯叙事买单。因此，真实的商业场景和商业模式尤为重要。

创业团队必须有能够支撑自身生存的经营收入，很多创业团队都利用NFT/代币 以销售作为唯一收入来源，这肯定是行不通的。创业团队一定要有清晰的商业模式，想清楚自己的商业收入从哪里来，而不是只靠讲故事来让市场买单。

• 团队需要有 AI 背景

AI 的火爆迅速点燃了 Web2 市场和 VC 的热情，这股风潮自然也吹到了加密世界，不少加密初创团队开始趁着 AI 热点，打包项目，导致市场上出现了大量的加密 AI 项目。但由于团队本身没有 AI 技术背景，大部分项目都是空壳产品，没有市场竞争力，很快被市场淘汰。AI 的技术门槛很高，尤其是当 Crypto 和 AI 结合在一起时，需要对两个领域都有很深的理解，才能将两者有效结合，否则很难被市场认可。

总的来说，投资的基本思路就是在一个具有巨大市场发展潜力的赛道里，发现市场的需求与问题，找到最合适的团队为创业者提供助力，从而满足市场的需求，解决从0到1的问题。

多链： 当前加密和人工智能项目的格局以叙事驱动为主，这是早期变革性技术的典型特征。这种叙事不仅是营销的一部分，也是生态系统发展的必要组成部分，有助于吸引注意力、推动社区参与和早期采用。然而，我们认识到，在评估这些项目时，我们需要超越叙事，关注它们的技术基础和实际应用。因此，我们的投资策略是基于对加密和人工智能技术及其潜在协同效应的深入研究，优先考虑具有吸引人的愿景、明确的市场采用路径和坚实技术基础的项目。过滤掉这些噪音需要深入研究。

目前加密与AI的结合主要在基础设施层面，例如GPU网络、推理与智能网络、可验证与隐私计算、数据管理解决方案等领域，这将为下一波创新奠定基础。

未来，同态加密、多方计算、零知识证明等数据隐私技术将成为保护AI隐私的重要手段。去中心化数据市场、可验证推理网络和AI代理基础设施将不断发展，推动AI功能的普及，构建公平、透明、高效的系统。AI与区块链的融合可能会带来新一波加密应用，例如去中心化金融的AI分析、资产管理的预测模型以及DAO的治理机制。在高质量数据集上训练的小型高效模型也将继续发展，促进更加个性化的AI体验并减少应用摩擦。

德尔福数字： 软件正在吞噬世界，而人工智能正在吞噬软件。人工智能的本质是数据和计算，因此，谁能最有效地利用这两个关键输入（基础设施）、协调它们（中间件）或利用它们来满足用户需求（应用程序），谁就能获得巨大的价值。

目前，德尔福创投的核心投资逻辑聚焦于DeAI生态，并在DeAI各个层面积极布局项目。

首先，在基础设施层面，DeAI 依赖数据和计算，尤其是通过加密货币激励来高效获取这些资源。这是整个堆栈中最具挑战性但也是最有前景的部分。目前，分布式训练协议和 GPU 市场通过协调异构硬件为大型科技公司提供了低成本的解决方案，而 DePIN 网络凭借低成本构建硬件网络的能力在未来智能经济中占据重要地位。

其次，在中间件层面，DeAI 旨在实现高效的可组合计算，类似于 DeFi 的乐高模型。我们特别看好高效的路由机制（即如何为正确的用例选择最具成本效益和性能的模型）、图神经网络、用于在受限的链上环境中扩展数据和计算的协处理器，以及基于加密的机制来解决开源开发者的激励问题。如果执行得当，DeAI 中间件将描绘出一种令人信服的 AI 模块化方法愿景，最终可能会超越当今科技巨头的集成闭源版本。

Finally, at the application level, on-chain proxy protocols may be the key to improving the user experience in the crypto space. By connecting computing networks and users, these protocols can not only reduce costs, but also unlock the potential of 网络3 infrastructure and promote the development of new economic models.

总体而言，人工智能将深刻改变我们的经济形态。虽然目前对 DeAI 的描述可能过于乐观，但机会规模确实巨大。对于那些有耐心和洞察力的人来说，DeAI 对可组合计算的真正愿景可能会证明区块链本身的价值。

3. 谈论未来的机会

OKX创投：技术的突破与创新是永恒的机会。

AI领域存在着严重的技术垄断，数据和核心技术更多掌握在科技巨头手中，创业公司的生存空间被挤压得非常小。如何应对科技巨头的技术垄断和蚕食，是创业者需要面对的首要问题。我们非常期待未来能看到更多创业团队跳出追随者的身份，通过与Crypto AI的结合，打破中心化科技巨头的垄断，实现技术突破和创新，真正把叙事和产品落地，满足市场需求。

如何避免掉队，是创业团队需要思考的问题。

• 创业团队需要探索自身业务的商业模式和可持续性，单纯叙事性的项目已经不再被市场接受，创业团队需要有稳定的业务收入或未来清晰、可行、可变现的商业模式。

• 创业团队需要具备合理的财务管理和成本控制能力，确保项目长期稳定运行。财务问题是创业团队最常见的问题，很多创业团队就是因为财务管理不善而失败的。

• 创业团队要有灵活应变的能力。市场发展瞬息万变，一次技术突破就可能导致一批创业团队消失。创业团队要有灵活应变的能力，根据市场情况及时调整策略和方向，学会择时而动、因势而为。

多链： 目前，AI和加密行业的情绪正在发生重大转变。机构和监管机构对加密市场的态度有所改善，美国对比特币和以太坊ETF的批准反映了这种变化。主流接受度的提高为进一步的创新铺平了道路。与此同时，AI领域也在发生变革。OpenAI的一些创始成员离开，推动了超级联盟理念的实现，这给AI开发和治理带来了新的创新机会，这与加密项目的去中心化精神相一致，形成了独特的协同效应。

尽管人工智能领域仍处于早期阶段，需求仍然很高，但主导策略尚未明确。结合更加公平和开放的人工智能理念，能够有效结合人工智能和区块链技术的项目具有广阔的发展前景。超级联盟的概念缓解了人们对人工智能对就业和信息真实性影响的担忧，也促进了人们对用户拥有的人工智能系统的兴趣。能够促进用户所有权和利益联盟的加密项目受到了广泛关注。

然而机遇与挑战并存。全球经济面临冲突、衰退、高通胀和高利率等压力，导致消费谨慎，可能影响对加密资产的投资。但这种环境也可能促使人们将加密货币视为传统金融体系的替代品，比特币因此被视为数字黄金和不确定时期的价值储存手段。

监管不确定性仍是一大问题。加密货币和人工智能的法律环境因地区而异，项目必须在这种不确定性中保持灵活性。人才稀缺也是一大挑战。人工智能和区块链领域的专业人才竞争激烈，这可能会影响项目发展的进度。

展望未来，当前的市场周期或将成为加密和人工智能项目的过滤器。能够有效响应现实需求、适应监管并整合技术的项目将引领行业下一阶段的发展。随着市场的成熟，加密和人工智能技术将朝着更可持续和实用的方向发展。未来可能会更加关注人工智能系统的用户所有权和数据权、去中心化人工智能基础设施的发展以及人工智能能力与区块链生态系统的深度融合，以推动新经济模式的出现。

德尔福数字： DeAI面临的最大挑战是在基础设施层面，尤其是构建基础模型所需的资本密集度，以及数据和计算的规模回报。

大型科技公司在这里具有明显的优势：它们在第二代互联网时代利用垄断利润建立了庞大的资本池，并在低利率的十年中将其重新投资于云基础设施，现在它们正试图垄断数据和计算市场，进而垄断智能市场——人工智能的关键要素。

由于大规模训练的资金需求和高带宽要求，超级集群仍是最佳选择，它为大型科技公司提供了最强大的闭源模型，并计划以垄断利润出租，将收益再投资于下一代技术。然而，AI的护城河比Web2.0的网络效应更浅。前沿模型的价值正在迅速贬值，尤其是当Meta转向焦土策略，投入数百亿美元开发Llama 3.1等具有SOTA性能的开源模型时。

随着低延迟分散式训练方法的兴起，尖端模型的商品化变得越来越明显。这种转变将竞争从大型科技公司控制的硬件超级集群转移到更有利于开源和加密软件创新的环境。与此同时，智能技术的价格正在迅速下降。

我们在《DeAI》中深入探讨了大型科技公司与 DeAI 之间的紧张关系 系列报告 ，欢迎感兴趣的读者免费阅读。

考虑到“专家混合”架构和 LLM 综合/路由的计算效率，未来可能不是一个由 3-5 个超级模型主导的世界，而是一个由数百万个不同形状、大小和用例的模型组成的智能网络。这带来了巨大的协调挑战，而区块链和加密激励机制有可能解决这些问题。

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本文来源于网络：Crypto Evolution 第 03 期 | OKX Ventures Polychain Delphi：穿透叙事，探索 Crypto AI 的下一步

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