La fusión de la IA y la cadena de bloques: análisis de oportunidades y desafíos de inversión

En la actualidad, con el rápido desarrollo de la tecnología, la combinación de inteligencia artificial (AI) y la tecnología de Cadena de bloques se ha convertido en un tema candente en el mundo de las inversiones. La fusión de estas dos tecnologías revolucionarias no solo ha traído nuevas oportunidades, sino que también ha planteado desafíos únicos. Este artículo explorará en profundidad las perspectivas de inversión en el campo de AI+Crypto, centrándose en la innovación en la infraestructura y el nivel de aplicaciones, y analizará su potencial y riesgos desde la perspectiva de estrategias de inversión a medio y largo plazo.

El papel de la IA en la Cadena de bloques

La IA desempeña múltiples roles en el ecosistema de criptomonedas, que se pueden dividir principalmente en cuatro aspectos:

1. Participantes: AI como entidad independiente participa en aplicaciones de Cadena de bloques
2. Interfaz: AI actúa como un puente entre el usuario y el sistema de Cadena de bloques.
3. Legisladores: AI participa en el diseño y ejecución de contratos inteligentes
4. Objetivo: La tecnología de la cadena de bloques proporciona soporte de infraestructura para el desarrollo de la IA.

Desde el punto de vista de la aplicación práctica, la contribución de la IA en el campo de Crypto se refleja principalmente en los siguientes aspectos:

• Optimización de potencia de cálculo: proporciona recursos de computación distribuidos y eficientes
• Mejora de algoritmos: fomento de la colaboración y la innovación de código abierto
• Gestión de datos: lograr almacenamiento descentralizado y uso seguro

Arquitectura técnica de AI+Crypto

La investigación en la industria clasifica los proyectos de AI+Crypto en tres niveles:

1. Capa básica: incluye entrenamiento de modelos, procesamiento de datos, potencia de cálculo descentralizada, etc.
2. Capa de ejecución: implica la transmisión de datos, agentes de IA, aprendizaje automático de conocimiento cero, etc.
3. Capa de aplicación: cubre escenarios específicos como DeFi, GameFi, metaverso, etc.

Entre ellos, el desarrollo de la infraestructura y la capa de aplicación es el más rápido, apareciendo proyectos representativos como Io.net, Flock, ZeroGravity.

Direcciones de inversión clave

1. Aprendizaje automático de conocimiento cero ( zkML )

La tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y aprendizaje automático, proporcionando soluciones innovadoras para la protección de la privacidad de los modelos de IA y la verificación de resultados. Esta tecnología protege la privacidad del usuario mientras asegura la credibilidad del proceso de inferencia de IA, ampliando enormemente el rango de aplicaciones de los contratos inteligentes.

Los proyectos representativos incluyen:

• Modulus Labs: Construir aplicaciones de IA en cadena diversificadas
• Giza: Enfocado en el despliegue de modelos de IA en la cadena de bloques.
• Zkaptcha: servicio de verificación para problemas de robots Web3

2. Análisis y procesamiento de datos inteligentes

La tecnología de IA muestra un gran potencial en el análisis de datos de la cadena de bloques y el desarrollo de aplicaciones:

• Perspectivas de datos en la cadena: utiliza IA para profundizar en los datos de la cadena de bloques y revelar tendencias del mercado
• Automatización de contratos inteligentes: IA ayuda a los desarrolladores a escribir y optimizar rápidamente contratos inteligentes
• Seguridad de transacciones mejorada: implementación de agentes de IA para monitorear y defender amenazas potenciales

3. Finanzas descentralizadas ( DeFi ) innovación

La combinación de AI y DeFi está remodelando el paisaje de los servicios financieros:

• Robot de trading inteligente: realiza operaciones de mercado de alta frecuencia y precisión.
• Gestión de riesgos avanzada: proporciona predicciones de mercado y evaluaciones de riesgos más precisas.
• Optimización de liquidez: ajuste inteligente de parámetros de AMM para mejorar la eficiencia del uso de fondos
• Productos financieros personalizados: diseñar productos estructurados complejos para satisfacer diversas necesidades

4. Finanzas de juegos(GameFi)actualización

La aplicación de la IA en el campo de GameFi está mejorando la experiencia de juego y el modelo económico:

• Dificultad del juego dinámica: ajuste en tiempo real de los parámetros del juego según el comportamiento del jugador
• Gestión de activos inteligentes: ayuda a los jugadores a optimizar la asignación de activos virtuales
• Interacción inmersiva: crea experiencias de interacción de NPC más inteligentes y naturales.

Línea de tiempo de la estrategia de inversión

• Corto plazo: prestar atención a las aplicaciones de IA que se implementan rápidamente, como proyectos conceptuales y memes sociales.
• Medio plazo: Enfoque en la combinación de AI Agent y contratos inteligentes, que es el área de vanguardia más cercana a la aplicación a gran escala.
• A largo plazo: seguir prestando atención al desarrollo de la tecnología zkML, aunque actualmente todavía hay controversias, su potencial no debe ser ignorado.

Conclusión

La fusión de la IA y la cadena de bloques está inaugurando una nueva era llena de oportunidades. Los inversores deben prestar atención a los avances tecnológicos, sopesar los riesgos y beneficios, y aprovechar las oportunidades en este campo de rápida evolución. Al mismo tiempo, también deben estar atentos a los cambios en el entorno regulatorio para asegurarse de que las decisiones de inversión cumplan con los requisitos de cumplimiento.