Crypto AI 赛道深度探讨

主持人：Alex，Mint Ventures 研究合伙人

嘉宾：Max，YouTube 频道《Max 的区块链空间》主理人；Lydia，Particle Network 研究员

Crypto AI 赛道概述

Alex：今天我们讨论备受关注的 Crypto AI 赛道。请两位嘉宾做自我介绍。

Max：大家好，我是 Max。我是航天工程师,业余时间研究加密货币,在 YouTube 和 Substack 上发布研究报告。很高兴能和大家讨论 Crypto AI 这个我最期待的叙事。

Lydia：大家好,我是 Lydia。去年底开始关注 AI 赛道,认为 AI 和链抽象是本周期应用层最重要的两个新叙事,很高兴今天能交流。

对 Crypto AI 的理解

Alex：两位如何看待 Crypto AI 赛道?它在尝试解决哪些商业问题?这些问题的迫切性如何?

Max：Crypto AI 主要解决两个问题:

1. 解决中心化 AI 的审查等问题,实现去中心化。

2. 引入代币激励机制,促进开源模型发展。例如 Bittensor 通过代币奖励开源研究。

总的来说,Crypto AI 通过代币激励开源和去中心化发展。

Lydia：从商业角度看,Crypto AI 的价值还不太清晰。虽然有"AI 提高效率,Crypto 保证公平"的说法,但目前提高效率的需求明显更迫切。

Crypto AI 目前可能难以在自由和信任方面提供更有竞争力的解决方案。AI 不一定需要更大自由,其信任成本也不一定过高。

Crypto AI 现阶段最大价值可能在叙事层面,打开了人们的想象力。我们需要给这两项技术时间,也许它们最适合解决的是未来的问题,而非当下的问题。

Alex：Lydia 认为 Crypto AI 在性能和成本方面与成熟的互联网 AI 产品相比有差距,不一定能解决当前迫切的商业问题。它提供了一套与 Crypto 交叉的解决方案,是一个前沿实验,长远来看可能会有有趣的发展。

Lydia：是的。补充一点,我一开始就认为这是一个长期的外生叙事:

• 长期:AI 对现实世界的冲击巨大,是一个颠覆性变革。从资本市场看,OpenAI 估值千亿,英伟达市值万亿。AI 不会是一波流,可能成为下个世纪最重要的哲学话题来源。

• 外生:Crypto 和 AI 在诞生后并无太多关联,甚至在人才方面存在竞争。直到今年我们才开始讲两者互相赋能的故事。与 DeFi、NFT 等加密原生叙事相比,AI 是一个外来叙事。

Alex：Lydia 认为 Crypto AI 的热度很大程度来自 AI 在商业世界的快速拓展和对人类社会的深远影响。这种热度传到加密圈,推动了许多项目的关注度。Max 你有什么补充吗?

Max：我认同 Lydia 的观点,但想补充一点。Crypto AI 是 2020 年 DeFi 之后,Crypto 对 AI 唯一的强需求。

与 GameFi 相比,Crypto 对 GameFi 只是锦上添花。而 DeFi 是硬需求,因为某些国家限制银行服务。Crypto AI 是继 DeFi 之后的第二个强需求。

随着 AI 的进展,我们会发现中心化的问题,就像金融体系经过长期发展后暴露问题一样。Crypto AI 处于类似位置,只是用户对 AI 的熟悉度还不如金融体系。

Crypto 在 Crypto AI 中是硬需求,因为很多功能需要激励机制才能实现。比如去中心化算力,只要解决效率瓶颈,就有可能成为首选。

Crypto AI 要持续发展,必须比传统产品更高效、更好、更便宜。我们需要找到持续建立这种优势的方式。

Alex：明白。Max 认为,尽管目前 AI 产品还处于早期阶段,但你预判随着 AI 发展,一些现在不明显的问题未来会变得更加严重。而这些问题在 Crypto 领域通过其特有方式解决,是非常必要的。

Crypto AI 赛道内的项目分类

Alex：Crypto AI 是一个大赛道,内部有很多不同商业模式的项目类型。根据你们的了解,如何对这些项目进行分类?

Lydia：一种常见的分类方法是 Crypto 赋能 AI 或 AI 赋能 Crypto,这是两大思路:

1. AI 赋能 Crypto:目前较多,如 Web3 版聊天机器人、AI 改进代码、AI 参与收益策略制定等。现在是 AI agent 发币,主要是项目寻求新叙事。

2. Crypto 赋能 AI:潜力更大,但实现和证实更困难,需要更多时间。理想是 Crypto 深入 AI 技术堆栈,强化隐私性和透明性。目前多从改进 AI 产业某一环节切入,如聚合算力资源降低成本,做数据市场、算法市场等。

例外可能是 Coinbase 和 Base 在做的 AI agent 加支付方向,但前提是 AI agent 要足够好用。

Max：我主要分为三个赛道:

1. 架构层:底层架构,允许各种资源层和应用层项目搭建。类似区块链的 Layer 1,如 Bittensor、Near 和 Sahara。

2. 资源层:提供 AI 开发所需资源,如算力、数据、模型等。例如 Akash 和 Render 提供去中心化算力,Vana 提供去中心化数据。

3. 应用层:面向用户的产品,如 AI agents,可以加快 DeFi 使用等。

这种分类方法与现有 Crypto 赛道较为一致。

Crypto AI 的机遇与挑战

Alex：我们讨论过 Crypto AI 需求是否被印证的问题。很多人认为 Crypto AI 像之前没找到 PMF 的赛道,如 Depin、GameFi,可能只是叙事炒作或外部商业热潮注意力的迁移。我们不给确定答案,但知道 Crypto AI 面临一些挑战。

问题:

1. 你们认为 Crypto AI 目前面临的主要挑战是什么?
2. 未来 1-2 年,Crypto AI 可能有哪些产业或叙事机遇?

Max：主要挑战是 Crypto AI 太早期,大部分项目市值高涨更多是投机。真正找到 Product Market Fit 的应用还较少,很多还处于愿景阶段。

从三个赛道来看:

1. 资源层:较成熟,如去中心化算力项目已有多个。需要一个契机提高效率和采用率。

2. 架构层:更多是炒作,如 Bittensor 的代币激励机制。需要验证长期可持续性。

3. 应用层:如 AI agents 还偏向娱乐和 meme,需要发展到简化 DeFi 和 GameFi 应用。

产业和叙事机遇:

• 比特币突破 10 万美元,加密货币受关注
• 美国监管政策软化,新总统上任可能更支持加密
• 有更多时间、资源去尝试创新
• Web2 的 AI 关注度高,可能带动 Crypto AI 发展
• 需要吸引优秀开发者建造更多好用的项目

Lydia：Crypto AI 赛道整体处于早期,可能接近 Gartner 技术成熟度曲线的峰值期。市场 FOMO,供应端爆发但鱼龙混杂。

最大挑战是市场情绪与技术进展之间的错配。原因可能是 Crypto 从业者对 AI 理解不足,还在集体补课阶段。缺乏对 Crypto AI 项目的深入讨论,特别是质疑性讨论。

以 AI Agent 为例,情绪持续发酵但缺乏批评声音。这可能不利于行业长期发展。一些项目可能过于简单但价格仍在上涨,导致其他项目跟风模仿。

未来机遇:

1. 产业方面:关注算力、数据、算法三大资源的成本降低。
2. AI Agent 相关项目需要从虚拟走向实际应用。
3. 深挖 AI 赋能 Crypto 的效率提升,如优化链上 Solver 层。
4. 关注非 Crypto 的 AI 世界进展,特别是主流媒体报道的内容。
5. 关注 AI 伦理相关话题,如 Deepfake 等。Crypto 在公开、透明方面有优势。

Alex：补充两点:

1. AI Agent:目前更像是 Meme 大赛道下的一个题材,类似股市题材轮动。并未提供新的商业模式突破,主要是做一些传统互联网已能实现的功能。

2. AGI(通用人工智能)叙事:马斯克和 Sam Altman 预计 2025 年可能出现 AGI。当 AGI 出现,可能对人类劳动价值和存在价值产生巨大冲击。届时,对 AI 的重视和危机感会达到新高度,可能为 Crypto AI 带来投机价值。

例如,Worldcoin 解决人机识别问题的价值可能会显现。其主张的全民基本收入也可能因 AI 导致的失业问题而受到关注。

值得关注的 Crypto AI 项目

Alex：如果在目前了解的 AI 项目中选择 1-2 个最值得关注的,你们会推荐哪些?请说明理由和潜在风险。

Lydia：我首推 Bittensor。理由有三:

1. 叙事能力强:团队形象亲和力强,吸引开发者。引用哈耶克思想,吸引资本市场关注。通过各种活动强化印象。

2. 机构采用:灰度推出去中心化 AI 基金,单独为 Tao 推出信托。灰度母公司成立子公司 Yuma 专注 Bittensor 生态系统。

3. 经历 FUD 后展现生命力:今年 3 月遭遇大规模 FUD,价格大跌,但迅速反弹。生态系统持续发展,已形成 AI 生态雏形。

Bittensor 生态可容纳多种 AI 项目,使用 Tao 作为中介代币。具有淘汰机制,不断更新优质项目。

Max：我也最关注 Bittensor,补充一些风险点:

1. 代币经济学:类似比特币,目前发行率高,代币价值被稀释。

2. 中心化问题:主网目前由 OpenTensor Foundation 控制,未来计划通过 PoS 分散控制权。

其他值得关注的项目:

• Vana:做去中心化数据,认为高质量数据将越来越珍贵。
• Arweave:做 AI computer,属于架构层。
• Near:做链抽象,孵化多个 AI 应用。

Alex：我补充一点,Worldcoin 长期看可能有较大上升空间。随着 AGI 发展,人机识别需求增加,Worldcoin 的价值可能显现。其主张的全民基本收入也可能因 AI 导致的失业问题而受到关注。

Crypto AI 项目的评估策略

Alex：在调研和选择 Crypto AI 项目时,哪些维度最重要?决定是否投资时的核心因素有哪些?请列举 3-5 点。

Max：我主要关注五个方面,其中最重要的是团队:

1. 团队:包括创始人、投资者、社区等。
2. 产品
3. 盈利能力
4. 未来展望
5. 代币经济模型

投资加密项目类似投资初创公司,团队最关键。我会研究:

• 创始人背景
• 投资机构
• 社区质量(是否只关注币价还是真正讨论项目发展)

Lydia：我的观点与 Max 类似,也最看重团队。主要关注:

1. 团队:

   • 叙事能力
   • 执行力
   • 对 Crypto 的理解深度
   • 如何利用 Crypto 特性促进项目发展

2. 代币效用:

   • 代币在项目中的作用
   • 从项目第一天起就要有实际用途

3. 品牌、文化、社区:

   • 项目是否独特
   • 是否能吸引特定群体

Alex：我补充一点,我会进行周期性判断。