У контексті штучного інтелекту єдина впевненість — це невизначеність. Людям подобаються певні речі, але невизначеність, спричинена штучним інтелектом, незворотна під впливом технологічного розвитку. Оптимісти вважають, що поява ШІ принесе неймовірну допомогу в зниженні витрат і підвищенні ефективності всьому світу. Песимісти вважають, що штучний інтелект матиме глибокий вплив на правила гри в поточній галузі, а отже, принесе велике безробіття.
Але в будь-якому випадку, з моменту появи ChatGPT і до теперішнього часу погляди людей на штучний інтелект поступово змінювалися від здивування та занепокоєння. Схоже, люди усвідомлюють, що незалежно від того, вітають вони його чи відкидають, штучний інтелект, безсумнівно, проникне глибоко в усі сфери життя людей і спричинить руйнування в різних галузях за допомогою власного механізму та потенціалу.
Зараз штучний інтелект починає проникати в Web3 і впливає на всю галузь.
Ван Іші, колишній засновник OneKey, написав у Twitter: «Наратив Web3 перейшов від криптовалюти до штучного інтелекту». Точка зору Ван Іші не єдина. Багато людей у галузі Web3 вважають, що штучний інтелект має величезний вплив на Web3, особливо в сферах NFT та GameFi. Поява концепції AIGC означає, що існує нова парадигма у створенні контенту . Від PGC (Professional Generated Content, професійно створений вміст) до UGC (User Generated Content), а тепер і AIGC, робота зі створення вмісту передана програмі.
На додаток до впливу AIGC на вміст Web3, насправді вплив ШІ на Web3 є більш глибоким, ніж ми собі уявляли.
AI «виправляє» Web3
«Виправлення» Web3 за допомогою ШІ відбувається з двох аспектів: з одного боку, поява технології ШІ відвернула капітал від Web3.
До появи штучного інтелекту Web3 колись став солодким тістечком в очах венчурних капіталістів та інституцій, і всі верстви суспільства також запускали різні концепції Web3 (такі як цифрові колекції, метаверси) як трюки. Але після появи ШІ ця ситуація змінилася.
В очах установ AIGC принаймні виглядає надійнішим, ніж Web3, принаймні це практична річ, а не концепція, яку потрібно передбачити. Інституційний інтерес змінюється, а також ведмежі ринки та регулювання з інших причин. Згідно зі статистичними даними Gyro Research Institute, у березні цього року відбулося 86 глобальних фінансових заходів у сфері Web3 із сумою 5,676 мільярда юанів, що на 47,98% менше, ніж у минулому році.
Фінансування залишає простір Web3 і переходить у AI.
Ще один аспект «виправлення» такий: поява ШІ змінює механізм і логіку домену Web3. Проект Web3 почав зосереджуватися на додаванні елементів ШІ до власної екології. Деякі проекти почали розвиватися, можна використовувати принаймні концепцію AI або хоча б інтерфейс GPT. Ми можемо розглядати це явище як «виправлення» світу Web3 ШІ або як метод самовідповіді, заснований на потужному «вторгненні» ШІ у світ Web3.
Так виникає концепція AI Web3. У процесі інтеграції AI та Web3 на ринку з’явилося багато різних продуктів. Ці продукти можна умовно розділити на дві категорії: одна базується на напрямі самого проекту, додаючи елементи AI. Такі продукти часто втручаються в інтерфейс деяких інструментів штучного інтелекту на основі їхніх власних продуктів і наголошують на розширенні можливостей і просуванні штучного інтелекту в продукті під час зовнішнього оприлюднення. Такі як AIGOGE.
Ще одна комбінація AI+Web3 — це зменшення витрат і підвищення ефективності.Pionex зосереджується на стратегіях AI+торгівлі; Getch, Cortex і SingularityNET — на побудові AI+інфраструктури; Numerai — на AI+фінансовому прогнозуванні тощо.
Поява продуктів Web3 з різними концепціями штучного інтелекту відображає прихильність ринку та капіталу до цього типу продукту.Наприклад, валюта AIDOGE, запущена 18 квітня, зросла на 218,50% протягом 2 днів. (Fetch.ai) FET, SingularityNET (AGIX), Ocean Protocol (Ocean) та інші токени проекту зросли на 110%, 61,53% і 66,67% відповідно протягом 90 днів.
У той час як вторинний ринок для концепції AI Web3 гарячий, продуктивність первинного ринку ще більше приємна. З початку цього року концептуальні продукти AI Web3 також отримували фінансування один за одним.29 березня цього року Fetch.ai отримав 40 мільйонів доларів інвестицій від SWF Labs.
Наразі концепція AI+Web3, здається, стане основною тенденцією майбутнього, тому дослідницький інститут veDAO аналізує для довідки різні шляхи, які AI може внести в Web3.
AI розширює можливості Web3 у різних напрямках
Торгова стратегія на основі ШІ
Загальна ідея стратегії видобутку ліквідності на основі ChatGPT полягає у використанні моделі ChatGPT для прогнозування ринкових умов, щоб прийняти рішення про участь у видобутку ліквідності та вибрати найкращий час.
Роль ШІ в торгових стратегіях:
Збір даних: використовуйте API для отримання даних, необхідних для видобутку ліквідності з бірж, таких як ціна торгових пар, обсяг торгів, пропозиція та залучення ліквідності тощо.
Попередня обробка даних: очищення, трансформація та стандартизація зібраних даних для подальшого аналізу та моделювання.
Створення моделі ChatGPT: використовуйте навчену модель ChatGPT для аналізу історичних даних і прогнозування поточних і майбутніх тенденцій видобутку ліквідності та доходів.
Контроль ризиків: на основі прогнозованих результатів ChatGPT сформулюйте стратегії контролю ризиків, такі як встановлення умов стоп-лоссу та тейк-профіту, контроль обсягу торгів тощо, щоб захистити інтереси інвесторів.
Впроваджуйте торгові стратегії: формулюйте торгові стратегії на основі результатів прогнозування моделі ChatGPT, наприклад вибір торгових пар, прийняття рішень щодо торгових можливостей, встановлення торгових цін тощо.
Виконання транзакції: виконайте транзакцію відповідно до стратегії транзакції, і система штучного інтелекту автоматично виконає інвестування коштів у майнінг і отримає очікуваний дохід.
Моніторинг і оптимізація: регулярно відстежуйте результати транзакцій і моделюйте продуктивність, оптимізуйте та коригуйте стратегії, щоб підтримувати високі прибутки від інвестицій і впливати на контроль ризиків.
Стратегія аналізу настроїв на основі ШІ
Базуючись на можливостях обробки природної мови ChatGPT, стратегія проводить аналіз настроїв ринку шляхом аналізу текстових даних, таких як новини та публікації в соціальних мережах. Торговельна стратегія може обрати купівлю, якщо настрій у більшості тексту є «позитивним» або «купувати», і навпаки.
Реалізація цієї стратегії вимагає збору текстових даних, що стосуються ринку, а також очищення, аналізу та моделювання цих даних. Для моделювання моделі аналізу настроїв можна використовувати алгоритм навчання під наглядом, щоб навчити помічені навчальні дані прогнозувати емоційну тенденцію тексту. Формулювання торгових стратегій можна коригувати відповідно до результатів прогнозування моделі в поєднанні з ринковими тенденціями та іншими факторами.
Аналіз торгової стратегії на основі ШІ
Ця стратегія аналізує та оцінює торгові стратегії на основі здатності ChatGPT розуміти текстові описи торгових стратегій. Наприклад, проаналізуйте результати попередніх тестів і історичну прибутковість торгових стратегій, щоб оцінити ефективність і надійність стратегій, і відповідно сформулюйте торгові стратегії. Для аналізу та оцінки торгових стратегій можна використовувати алгоритми машинного навчання для прогнозування норми прибутку та ризику стратегій за допомогою навчання моделі та оптимізації. Формулювання торгових стратегій можна коригувати відповідно до результатів прогнозування моделі в поєднанні з такими факторами, як тенденції пробного виробництва.
Управління портфелем активів на основі AI
Інструменти управління портфелем активів на основі ChatGPT можуть використовувати технологію обробки природної мови, щоб допомогти користувачам краще керувати портфелями активів, оптимізувати розподіл активів і контроль ризиків, а також надавати точніші прогнози та пропозиції під час прийняття інвестиційних рішень. можна зробити:
Автоматичний аналіз активів і вибір валюти: використовуйте обробку природної мови ChatGPT для аналізу та оцінки фундаментальних показників, ринкових умов і макроекономічних факторів різних активів, щоб автоматично вибирати відповідні інвестиційні цілі та зменшувати ризик неправильних рішень.
Оптимізація портфеля активів: прогнозуйте ринкові тенденції та ризики за допомогою ChatGPT, надавайте користувачам пропозиції щодо оптимізації портфеля активів і досягайте диверсифікації ризиків і максимізації прибутку.
Автоматизоване виконання транзакцій: ґрунтуючись на моделі прийняття рішень щодо транзакцій ChatGPT, він автоматично виконує транзакції купівлі та продажу, здійснює коригування та оптимізацію активів у реальному часі та зменшує ризик втручання людини.
Імітований торговий інструмент на основі AI (демо-рахунок AI)
Інструмент імітації криптовалютної торгівлі на основі штучного інтелекту — це віртуальна торгова платформа, яка моделює реальне ринкове середовище криптовалюти на основі алгоритмів штучного інтелекту та надає користувачам віртуальні кошти для проведення імітованих транзакцій. Користувачі можуть вивчати криптовалютні транзакції на платформі, формулювати торгові стратегії та проводити симуляцію транзакцій, не ризикуючи реальними транзакціями, дозволяючи більшій кількості користувачів випробувати функції штучного інтелекту, а також усвідомлювати підвищення рівнів самостійного інвестування.
Можливий напрямок DEX+AI:
Допоміжне прийняття рішень: аналіз і видобуток торгових даних, що забезпечує більш точний і всебічний аналіз ринку та прогнозування, а також допомагає трейдерам приймати більш обґрунтовані інвестиційні рішення.
Оптимізація управління портфелем активів: технологія штучного інтелекту може надавати користувачам більш персоналізовані та ефективні послуги з управління портфелем активів шляхом аналізу інвестиційних уподобань користувачів, толерантності до ризику, історичних даних про транзакції та іншої інформації.
Покращення взаємодії з користувачем: технологія штучного інтелекту може надати користувачам більш інтелектуальне, швидке та уважне обслуговування транзакцій через інтелектуальне обслуговування клієнтів, розумні рекомендації, розумні питання та відповіді тощо, а також підвищити рівень задоволеності та лояльності користувачів.
Збір інвестиційної інформації: Al може допомогти надати інформацію про громадську думку, настрої та ризики.
Прогнозування цін: штучний інтелект може використовувати такі технології, як великі дані та машинне навчання, щоб аналізувати ринкові дані, прогнозувати тенденцію цін на криптовалюту та допомагати користувачам приймати більш обґрунтовані інвестиційні рішення.
Торгові рішення: штучний інтелект може використовувати автоматизовані торгові системи для виконання торгових рішень, наприклад торгівлі на основі попередньо встановлених правил і стратегій, тим самим зменшуючи вплив людського фактора на транзакції.
Безпека ШІ:
Аналіз шахрайства: технологія AI може відстежувати та аналізувати мережевий трафік за допомогою штучного інтелекту, виявляти та запобігати мережевим атакам і шахрайству, а також покращувати безпеку та надійність Dex.
Аудит контрактів: технологія штучного інтелекту може допомогти оптимізувати написання та розгортання смарт-контрактів, покращити якість і надійність коду; вона також може допомогти відстежувати та запобігати зловмисній поведінці, а також зменшити ризики та вразливі місця Dex.
Кредитний аналіз: використовуючи такі технології, як великі дані та машинне навчання, штучний інтелект може аналізувати багатовимірну інформацію, таку як кредитна історія клієнта, фінансовий стан, соціальні мережі та дані про поведінку, щоб оцінити рівень кредитного ризику клієнта. ШІ може використовувати великі дані та алгоритми машинного навчання для аналізу кредитної історії клієнта, фінансового стану та інших відповідних даних для оцінки рівня ризику клієнта. Передбачити ризик дефолту клієнтів.
Виявлення шахрайства: штучний інтелект може використовувати обробку природної мови та методи розпізнавання зображень для аналізу записів транзакцій клієнтів та інших поведінкових даних для виявлення потенційного шахрайства.
Моніторинг транзакцій. Штучний інтелект може використовувати технологію аналізу даних у реальному часі для моніторингу транзакцій, щоб виявити потенційну аномальну поведінку транзакцій.
Управління ризиками: система управління ризиками на основі ChatGPT — це система, яка використовує технологію обробки природної мови для аналізу погіршення стану та оцінки ризиків фінансового ринку. Завдяки аналізу фінансових даних і ринкових новин у реальному часі можна генерувати прогнози та попередження про ринкові ризики, щоб допомогти інвесторам краще керувати ризиками.
Підвищення швидкості та ефективності транзакцій: оптимізація процесу транзакцій (наприклад, вибір оптимального маршруту) за допомогою технології штучного інтелекту може зменшити перевантаження транзакцій, зменшити витрати на транзакції та прискорити час завершення транзакцій.
Вирішіть кілька основних проблем поточного DEX:
Недостатня ліквідність: порівняно з CEX, обсяг торгів DEX відносно малий, що призводить до недостатньої ліквідності, а на ціну транзакції легко впливають ринкові коливання. Використання технології штучного інтелекту може покращити інтелект торгових роботів, тим самим покращуючи ефективність і прибутковість торгівлі, а також збільшуючи обсяг торгів і ліквідність.
Питання безпеки: через децентралізований характер DEX існують ризики безпеки в процесі транзакції, такі як крадіжка активів, лазівки в контрактах тощо. Використання технології AI може покращити можливості контролю ризиків, реалізувати інтелектуальний контроль ризиків і моніторинг безпеки, а також запобігти виникненню ризикованих подій.
Погана взаємодія з користувачем: інтерфейс користувача DEX простіший, ніж інтерфейс CEX, і користувацький досвід поганий. Використання технології штучного інтелекту може покращити можливості персоналізованого обслуговування користувачів, реалізувати інтелектуальну систему взаємовідносин із клієнтами та рекомендацій, а також покращити взаємодію з користувачем.
Високі транзакційні витрати: порівняно з низькими комісіями за обробку CEX, DEX наразі має відносно високі транзакційні витрати через комісію майнерів та з інших причин. Використання технології AI може оптимізувати торгову стратегію торгових роботів, зменшити транзакційні витрати та ризики, а також підвищити прибутковість.
Підсумуйте:
Загалом кажучи, поява штучного інтелекту — це не просто нова технологія, а нова концепція та нова сфера, яка принесе серію повторень і навіть підривів базовій логіці функціонування всього суспільства. Те саме стосується світу Web3. Відносини між ШІ та Web3 не обмежуватимуться інтеграцією концепцій або простим додаванням інструментів ШІ до певного проекту. Натомість перейдіть безпосередньо до базової логіки Web3, щоб усі дії в Web3 наділялися сенсом існування штучного інтелекту, роблячи Web3 ефективнішим і розумнішим.
Так само, як і філософський зв'язок знарядь виробництва з виробничими відносинами. Ці два не можна розглядати окремо. Які знаряддя виробництва мають таку продуктивність, і яка продуктивність забезпечила необхідні умови для виникнення та популяризації відповідних виробничих відносин. Якщо Web3 з блокчейном як нижнім рівнем представляє нові виробничі відносини, то ШІ, безсумнівно, є найдосконалішим інструментом виробництва цієї епохи. Таким чином, у нас є підстави вважати, що поява, популяризація та інтеграція технології штучного інтелекту як інструменту виробництва обов’язково зіграє вирішальну роль у популяризації та просуванні концепції Web3.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Як ШІ повністю інтегрується з Web3?
У контексті штучного інтелекту єдина впевненість — це невизначеність. Людям подобаються певні речі, але невизначеність, спричинена штучним інтелектом, незворотна під впливом технологічного розвитку. Оптимісти вважають, що поява ШІ принесе неймовірну допомогу в зниженні витрат і підвищенні ефективності всьому світу. Песимісти вважають, що штучний інтелект матиме глибокий вплив на правила гри в поточній галузі, а отже, принесе велике безробіття.
Але в будь-якому випадку, з моменту появи ChatGPT і до теперішнього часу погляди людей на штучний інтелект поступово змінювалися від здивування та занепокоєння. Схоже, люди усвідомлюють, що незалежно від того, вітають вони його чи відкидають, штучний інтелект, безсумнівно, проникне глибоко в усі сфери життя людей і спричинить руйнування в різних галузях за допомогою власного механізму та потенціалу.
Зараз штучний інтелект починає проникати в Web3 і впливає на всю галузь.
Ван Іші, колишній засновник OneKey, написав у Twitter: «Наратив Web3 перейшов від криптовалюти до штучного інтелекту». Точка зору Ван Іші не єдина. Багато людей у галузі Web3 вважають, що штучний інтелект має величезний вплив на Web3, особливо в сферах NFT та GameFi. Поява концепції AIGC означає, що існує нова парадигма у створенні контенту . Від PGC (Professional Generated Content, професійно створений вміст) до UGC (User Generated Content), а тепер і AIGC, робота зі створення вмісту передана програмі.
На додаток до впливу AIGC на вміст Web3, насправді вплив ШІ на Web3 є більш глибоким, ніж ми собі уявляли.
AI «виправляє» Web3
«Виправлення» Web3 за допомогою ШІ відбувається з двох аспектів: з одного боку, поява технології ШІ відвернула капітал від Web3.
До появи штучного інтелекту Web3 колись став солодким тістечком в очах венчурних капіталістів та інституцій, і всі верстви суспільства також запускали різні концепції Web3 (такі як цифрові колекції, метаверси) як трюки. Але після появи ШІ ця ситуація змінилася.
В очах установ AIGC принаймні виглядає надійнішим, ніж Web3, принаймні це практична річ, а не концепція, яку потрібно передбачити. Інституційний інтерес змінюється, а також ведмежі ринки та регулювання з інших причин. Згідно зі статистичними даними Gyro Research Institute, у березні цього року відбулося 86 глобальних фінансових заходів у сфері Web3 із сумою 5,676 мільярда юанів, що на 47,98% менше, ніж у минулому році.
Фінансування залишає простір Web3 і переходить у AI.
Ще один аспект «виправлення» такий: поява ШІ змінює механізм і логіку домену Web3. Проект Web3 почав зосереджуватися на додаванні елементів ШІ до власної екології. Деякі проекти почали розвиватися, можна використовувати принаймні концепцію AI або хоча б інтерфейс GPT. Ми можемо розглядати це явище як «виправлення» світу Web3 ШІ або як метод самовідповіді, заснований на потужному «вторгненні» ШІ у світ Web3.
Так виникає концепція AI Web3. У процесі інтеграції AI та Web3 на ринку з’явилося багато різних продуктів. Ці продукти можна умовно розділити на дві категорії: одна базується на напрямі самого проекту, додаючи елементи AI. Такі продукти часто втручаються в інтерфейс деяких інструментів штучного інтелекту на основі їхніх власних продуктів і наголошують на розширенні можливостей і просуванні штучного інтелекту в продукті під час зовнішнього оприлюднення. Такі як AIGOGE.
Ще одна комбінація AI+Web3 — це зменшення витрат і підвищення ефективності.Pionex зосереджується на стратегіях AI+торгівлі; Getch, Cortex і SingularityNET — на побудові AI+інфраструктури; Numerai — на AI+фінансовому прогнозуванні тощо.
Поява продуктів Web3 з різними концепціями штучного інтелекту відображає прихильність ринку та капіталу до цього типу продукту.Наприклад, валюта AIDOGE, запущена 18 квітня, зросла на 218,50% протягом 2 днів. (Fetch.ai) FET, SingularityNET (AGIX), Ocean Protocol (Ocean) та інші токени проекту зросли на 110%, 61,53% і 66,67% відповідно протягом 90 днів.
У той час як вторинний ринок для концепції AI Web3 гарячий, продуктивність первинного ринку ще більше приємна. З початку цього року концептуальні продукти AI Web3 також отримували фінансування один за одним.29 березня цього року Fetch.ai отримав 40 мільйонів доларів інвестицій від SWF Labs.
Наразі концепція AI+Web3, здається, стане основною тенденцією майбутнього, тому дослідницький інститут veDAO аналізує для довідки різні шляхи, які AI може внести в Web3.
AI розширює можливості Web3 у різних напрямках
Торгова стратегія на основі ШІ
Загальна ідея стратегії видобутку ліквідності на основі ChatGPT полягає у використанні моделі ChatGPT для прогнозування ринкових умов, щоб прийняти рішення про участь у видобутку ліквідності та вибрати найкращий час.
Роль ШІ в торгових стратегіях:
Стратегія аналізу настроїв на основі ШІ
Базуючись на можливостях обробки природної мови ChatGPT, стратегія проводить аналіз настроїв ринку шляхом аналізу текстових даних, таких як новини та публікації в соціальних мережах. Торговельна стратегія може обрати купівлю, якщо настрій у більшості тексту є «позитивним» або «купувати», і навпаки.
Реалізація цієї стратегії вимагає збору текстових даних, що стосуються ринку, а також очищення, аналізу та моделювання цих даних. Для моделювання моделі аналізу настроїв можна використовувати алгоритм навчання під наглядом, щоб навчити помічені навчальні дані прогнозувати емоційну тенденцію тексту. Формулювання торгових стратегій можна коригувати відповідно до результатів прогнозування моделі в поєднанні з ринковими тенденціями та іншими факторами.
Аналіз торгової стратегії на основі ШІ
Ця стратегія аналізує та оцінює торгові стратегії на основі здатності ChatGPT розуміти текстові описи торгових стратегій. Наприклад, проаналізуйте результати попередніх тестів і історичну прибутковість торгових стратегій, щоб оцінити ефективність і надійність стратегій, і відповідно сформулюйте торгові стратегії. Для аналізу та оцінки торгових стратегій можна використовувати алгоритми машинного навчання для прогнозування норми прибутку та ризику стратегій за допомогою навчання моделі та оптимізації. Формулювання торгових стратегій можна коригувати відповідно до результатів прогнозування моделі в поєднанні з такими факторами, як тенденції пробного виробництва.
Управління портфелем активів на основі AI
Інструменти управління портфелем активів на основі ChatGPT можуть використовувати технологію обробки природної мови, щоб допомогти користувачам краще керувати портфелями активів, оптимізувати розподіл активів і контроль ризиків, а також надавати точніші прогнози та пропозиції під час прийняття інвестиційних рішень. можна зробити:
Автоматичний аналіз активів і вибір валюти: використовуйте обробку природної мови ChatGPT для аналізу та оцінки фундаментальних показників, ринкових умов і макроекономічних факторів різних активів, щоб автоматично вибирати відповідні інвестиційні цілі та зменшувати ризик неправильних рішень.
Оптимізація портфеля активів: прогнозуйте ринкові тенденції та ризики за допомогою ChatGPT, надавайте користувачам пропозиції щодо оптимізації портфеля активів і досягайте диверсифікації ризиків і максимізації прибутку.
Автоматизоване виконання транзакцій: ґрунтуючись на моделі прийняття рішень щодо транзакцій ChatGPT, він автоматично виконує транзакції купівлі та продажу, здійснює коригування та оптимізацію активів у реальному часі та зменшує ризик втручання людини.
Імітований торговий інструмент на основі AI (демо-рахунок AI)
Інструмент імітації криптовалютної торгівлі на основі штучного інтелекту — це віртуальна торгова платформа, яка моделює реальне ринкове середовище криптовалюти на основі алгоритмів штучного інтелекту та надає користувачам віртуальні кошти для проведення імітованих транзакцій. Користувачі можуть вивчати криптовалютні транзакції на платформі, формулювати торгові стратегії та проводити симуляцію транзакцій, не ризикуючи реальними транзакціями, дозволяючи більшій кількості користувачів випробувати функції штучного інтелекту, а також усвідомлювати підвищення рівнів самостійного інвестування.
Можливий напрямок DEX+AI:
Допоміжне прийняття рішень: аналіз і видобуток торгових даних, що забезпечує більш точний і всебічний аналіз ринку та прогнозування, а також допомагає трейдерам приймати більш обґрунтовані інвестиційні рішення.
Безпека ШІ:
Підвищення швидкості та ефективності транзакцій: оптимізація процесу транзакцій (наприклад, вибір оптимального маршруту) за допомогою технології штучного інтелекту може зменшити перевантаження транзакцій, зменшити витрати на транзакції та прискорити час завершення транзакцій.
Вирішіть кілька основних проблем поточного DEX:
Підсумуйте:
Загалом кажучи, поява штучного інтелекту — це не просто нова технологія, а нова концепція та нова сфера, яка принесе серію повторень і навіть підривів базовій логіці функціонування всього суспільства. Те саме стосується світу Web3. Відносини між ШІ та Web3 не обмежуватимуться інтеграцією концепцій або простим додаванням інструментів ШІ до певного проекту. Натомість перейдіть безпосередньо до базової логіки Web3, щоб усі дії в Web3 наділялися сенсом існування штучного інтелекту, роблячи Web3 ефективнішим і розумнішим.
Так само, як і філософський зв'язок знарядь виробництва з виробничими відносинами. Ці два не можна розглядати окремо. Які знаряддя виробництва мають таку продуктивність, і яка продуктивність забезпечила необхідні умови для виникнення та популяризації відповідних виробничих відносин. Якщо Web3 з блокчейном як нижнім рівнем представляє нові виробничі відносини, то ШІ, безсумнівно, є найдосконалішим інструментом виробництва цієї епохи. Таким чином, у нас є підстави вважати, що поява, популяризація та інтеграція технології штучного інтелекту як інструменту виробництва обов’язково зіграє вирішальну роль у популяризації та просуванні концепції Web3.