AI та Блокчейн: дослідження перспектив та викликів поєднання Web3 та штучного інтелекту

В останні роки швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технології блокчейн зробив AI+Crypto гарячою темою для інвестицій. Децентралізованість, висока прозорість, низьке споживання енергії та антимонопольні характеристики блокчейну доповнюють системи штучного інтелекту, відкриваючи нові можливості для нас.

Експерти вважають, що комбінація застосувань AI та Блокчейн головним чином поділяється на чотири категорії: як учасник застосування, інтерфейс, правила та ціль. Роль AI у Crypto слід більше розглядати з точки зору "застосування", зокрема оптимізації обчислювальної потужності, алгоритмів та даних.

Дослідницькі установи класифікують застосування ШІ в Crypto на базовий рівень, рівень виконання та рівень застосування. На кожному з цих рівнів існують можливості для досліджень. Наприклад, технологія zkML поєднує нульові знання та Блокчейн, забезпечуючи безпечні, перевіряємi та прозорі рішення для поведінки агентів ШІ. Крім того, ШІ також демонструє величезний потенціал на рівні виконання в обробці даних, автоматизації розробки dApp, безпеці ланцюгових транзакцій тощо. На рівні застосування торгові роботи на базі ШІ, інструменти прогнозної аналітики та управління ліквідністю AMM відіграють важливу роль у сфері DeFi.

Ця стаття докладно розгляне інвестиційні напрямки в секторі AI+Crypto, зосереджуючи увагу на інноваціях та розвитку на рівні інфраструктури та прикладного рівня, а також проаналізує перспективи та виклики поєднання AI та Блокчейн з точки зору середньо- та довгострокових інвестиційних стратегій.

Основні напрямки в AI-секторі

Блокчейн в централізованості, прозорості, енергоспоживанні, монополізації тощо різко контрастує з штучним інтелектом. Експерти галузі поділяють застосування поєднання AI та Блокчейн на 4 основні категорії:

1. ШІ як учасник у застосуванні
2. ШІ як інтерфейс застосунку
3. Штучний інтелект як правило застосування
4. Штучний інтелект як мета застосування

З точки зору продуктивності vs виробничих відносин, Crypto в основному надає виробничі відносини. Можна розглянути з трьох напрямків:

1. Оптимізація обчислювальної потужності: надання розподілених ефективних обчислювальних ресурсів, зменшення ризику одноточкових відмов, підвищення загальної обчислювальної ефективності.
2. Оптимізація алгоритму: сприяння відкриттю, обміну та інноваціям алгоритмів або моделей.
3. Оптимізація даних: реалізація децентралізованого зберігання, внеску, використання та безпечного управління даними.

AI+Web3 проекти можуть досліджуватися з трьох напрямків: базового рівня, рівня виконання та рівня застосування:

• Базовий рівень: включає в себе навчання моделей, дані, децентралізовану обчислювальну потужність та апаратне забезпечення тощо, зосереджуючи увагу на поєднанні технології zk та технології ML.
• Виконавчий рівень: стосується обробки даних, їх передачі, а також технологій на рівні моделей, таких як AI agent, zkML, FHE тощо.
• Застосунковий рівень: основна увага на AI+DeFi, AI+GameFi, метавсесвіт, AIGC і Meme, а також на рівні Блокчейн RAAS, оракули, співпроцесори, UBI тощо.

Серед них проекти на рівні інфраструктури та застосувань розвиваються досить швидко, такі як Io.net на рівні обчислювальної потужності, Flock на рівні базових моделей, Блокчейн інфраструктура ZeroGravity, AI agent Myshell та 0xScope на рівні застосувань.

Основні напрямки дослідження

Одним з напрямків zkML

Технологія zkML, поєднуючи нульові знання та Блокчейн, забезпечує безпечне, перевірене та прозоре рішення для моніторингу та обмеження поведінки агентів ШІ. Вона може перевіряти виконання певних завдань ШІ, захищаючи при цьому конфіденційність, що робить смарт-контракти більш гнучкими і адаптованими до більшої кількості сценаріїв застосування.

Типові проекти включають:

1. Modulus Labs: різноманітний zkML проект, що створює приклади AI застосунків на блокчейні.
2. Giza: протокол для розгортання AI моделей в Блоці, що забезпечує альтернативний шлях для розвитку AI на Блокчейні.
3. Zkaptcha: зосереджений на проблемах роботів у Web3, надає послуги CAPTCHA для смарт-контрактів.

Два, напрямок обробки даних

Прорив штучного інтелекту на рівні виконання в основному проявляється в наступних аспектах:

1. Штучний інтелект та аналіз даних на блокчейні: використання технології ШІ для глибокого аналізу даних блокчейну, щоб отримати більше інсайтів.
2. AI та автоматизація розробки dApp: використання AI інструментів для допомоги розробникам у швидкому написанні смарт-контрактів та автоматичному виправленні помилок.
3. AI та безпека交易 на Блокчейні: впровадження AI-агентів на Блокчейні, підвищення безпеки та надійності AI-застосувань.

Проектний кейс: SeQure, безпечна платформа, що використовує ШІ для моніторингу та аналізу в реальному часі.

Три, напрямок AI+DeFi

Поєднання штучного інтелекту та DeFi основним чином проявляється в наступних кількох аспектах:

1. AI-керований торговий робот: швидке і точне виконання угод, аналіз ринкових даних.
2. Прогнозний аналіз: надання надійних прогнозів ринкових тенденцій та потенційних цінових рухів.
3. Управління ліквідністю AMM: розумне корегування діапазону ліквідності, оптимізація ефективності та прибутковості AMM.
4. Захист ліквідації та управління борговими позиціями: поєднання даних на блокчейні та поза ним для реалізації розумних стратегій захисту ліквідації.
5. Складний дизайн структурованих продуктів DeFi: залежність від фінансових AI моделей для розробки механізму скарбниці, що підвищує інтелектуальність та гнучкість продукту.

Чотири, напрямок AI+GameFi

Використання ШІ в проектах GameFi в основному проявляється в:

1. Оптимізація ігрової стратегії: шляхом вивчення звичок гравців, коригування ігрової складності та стратегії.
2. Управління використанням ігрових активів: допомога гравцям у ефективному управлінні та торгівлі віртуальними активами в грі.
3. Покращення ігрової взаємодії: створення розумних реактивних NPC для підвищення занурення в гру.

Аналіз інвестиційних стратегій

• Короткостроково: зверніть увагу на те, як ШІ вперше реалізується в Crypto, такі як концептуальні AI-додатки та меми.
• Середній термін: зверніть увагу на поєднання AI Agent та Intent, а також на поєднання з розумними контрактами.
• Довгостроково: зверніть увагу на поєднання технологій AI та zkML, це може врешті-решт мати глибокий вплив на сферу Crypto.

AI Агент як підрозділ вважається найближчим до масового застосування в сфері ШІ. З точки зору наративу, AI Агент можна порівняти з сексуальною та яскравою красунею, а GPU хмарні обчислення - з стриманим і зрілим підприємцем середнього віку, тоді як AI великі моделі з поєднанням DA шару нагадують розкуйовдженого вченого.