Crypto AI深度探討:從行業現狀到投資機會

主持人：Alex，投資研究員

嘉賓：Max，YouTube頻道主理人；Lydia，Particle Network研究員

對Crypto AI的理解

Alex：今天我們來聊Crypto AI這個熱門話題。首先想請兩位嘉賓談談，你們是如何看待Crypto AI這個賽道的?在你們看來,Crypto AI在嘗試解決哪些商業問題?這些問題的迫切性如何?

Max：我認爲Crypto AI主要在解決兩個問題:

1. 去中心化:解決中心化AI的審查等問題。

2. 激勵機制:通過代幣激勵開源模型和去中心化發展。

比如Bittensor就通過代幣激勵不同子網研究AI,解決了開源難以獲得獎勵的問題。Crypto讓AI可以更開放、去中心化地發展。

Lydia：從商業價值角度,我認爲目前Crypto AI的迫切性並不明顯:

1. AI更需要效率提升而非去中心化。

2. 普通用戶並不關心AI的開源和數據黑箱問題。

3. 用區塊鏈解決AI信任問題目前成本更高。

Crypto AI更多是在敘事層面打開了人們的想象力,讓Crypto和AI這兩個前沿技術碰撞。它可能在解決未來的問題,而非當下的問題。

Alex：總結一下,Max認爲Crypto可以讓AI更去中心化和開放,而Lydia認爲目前Crypto AI的商業價值還不明確,更多是一種前沿實驗。兩種觀點都很有見地。

Crypto AI賽道內的項目分類

Alex：Crypto AI是一個較大的賽道,內部有很多不同商業模式的項目。你們會如何對這些項目進行分類?

Lydia：一種常見的分類方法是:

1. Crypto賦能AI:從Crypto角度改進AI某些環節,如隱私、透明度等。

2. AI賦能Crypto:Crypto項目加入AI屬性,如AI聊天機器人、AI參與策略制定等。

目前第二類較多,但第一類潛力更大,只是實現難度更高。

Max：我主要分爲三個層次:

1. 架構層:底層基礎設施,如Bittensor、Near等。

2. 資源層:提供AI所需資源,如Akash(算力)、Vana(數據)等。

3. 應用層:面向用戶的AI應用,如各種AI agents。

這種分類與區塊鏈行業的分層比較類似。

Crypto AI的機遇與挑戰

Alex：Crypto AI目前面臨哪些主要挑戰?未來1-2年內可能出現什麼產業或敘事機遇?

Max：主要挑戰是:

1. 項目估值過高,更多是投機。

2. 實用性應用較少,很多還處於願景階段。

3. 激勵機制可能會形成死亡螺旋。

機遇方面,隨着加密貨幣行情回暖和監管環境改善,會有更多資源投入Crypto AI領域嘗試創新。

Lydia：我認爲最大挑戰是市場情緒與技術進展的錯配:

1. Crypto從業者對AI了解不足,難以進行深入討論。

2. 缺乏對項目的質疑和審視。

3. 很多項目同質化嚴重。

未來機遇在於:

1. AI的長期深遠影響會持續釋放。

2. 需要關注非Crypto的AI進展,尤其是倫理相關話題。

Alex：我補充一點,2025年可能出現AGI,到時AI對人類的衝擊會更大,可能會給Crypto AI帶來新的投機價值。

值得關注的Crypto AI項目

Alex：你們目前最看好哪1-2個Crypto AI項目?爲什麼?

Lydia：我最看好Bittensor,原因有:

1. 團隊敘事能力強,形象討開發者喜歡。

2. 獲得灰度等機構青睞。

3. 經歷過大規模FUD考驗。

4. 生態系統較完整,有淘汰機制。

Max：我也最關注Bittensor,補充幾點:

1. 激勵機制做得好,可以持續發展生態。

2. 團隊專業且積極解決問題。

風險方面:

1. 代幣發行量大,有通脹壓力。

2. 目前仍較爲中心化。

此外Vana(去中心化數據)、Arweave(AI計算)等也值得關注。

Crypto AI項目的評估策略

Alex：調研選擇Crypto AI項目時,你們最關注哪些核心因素?

Max：我主要看五個方面:團隊、產品、盈利能力、未來展望、代幣經濟模型。其中最重要的是團隊,包括:

1. 創始人背景

2. 投資方實力

3. 社區氛圍

因爲優秀的團隊決定了項目能否真正實現願景。

Lydia：我也最看重團隊,主要看:

1. 敘事能力

2. 執行力

3. 對Crypto的理解深度

此外我會關注:

1. Token的實際作用

2. 項目的品牌文化是否獨特

Alex：我會結合週期判斷,現在Crypto AI可能處於短期樂觀階段,未來熊市時可能是更好的長期投資機會。

常用AI工具分享

Alex：你們日常使用哪些AI工具?有何使用心得?

Lydia：

1. GPT:練英語、心理諮詢

2. Perplexity:搜索資料

3. 豆包:總結視頻

Max：

1. ChatGPT:總結文章、生成圖片

2. 正在研究用AI生成研究報告

Alex：

1. GPT:寫文章、學習新概念

2. Perplexity:替代傳統搜索引擎

AI在教育領域潛力巨大,未來可能顛覆傳統課堂模式。