加密资本加持下,什么才是AI真正的护城河?

Odaily星球日报Publicado a 2025-03-24Actualizado a 2025-03-24

Resumen

能够自主持有、交易、优化和创造价值,这就是加密AI的真正护城河。

原文标题:Crypto AI Moats: Where Capital and Agents Converge

原文作者:@Defi0xJeff,@steak_studio 负责人

原文编译:zhouzhou,BlockBeats

编者按:加密 AI 赋能自主智能体,让它们在 DeFi 生态中管理资产、优化资金流,并自主运行。相比 Web2 AI,它能接入去中心化数据、利用开放模型协作,加速进化。随着 DeFi、达尔文式 AI 和去中心化基础设施的发展,AI 将不只是助手,而是链上经济的直接参与者,实现资产持有、交易和价值创造。Crypto AI 结合可编程货币与智能体,构建去中心化经济体系,加速自治智能体经济的到来,突破 Web2 AI 的局限。

以下为原文内容(为便于阅读理解,原内容有所整编):

随着市场收紧,资本逐渐向更强的基本面集中,AI 领域的下一波创新浪潮正加速与加密世界的核心护城河相碰撞。

以下是加密 x AI 可能进一步融合的几个关键领域,它们展示并巩固了加密原生的 AI 应用场景。

AI 与加密最直接的协同点:资本效率与收益优化。

DeFi - 链上收益

  • 稳定币

  • RWA

  • 现货 & 永续合约交易

  • 借贷市场

  • 收益市场(利息 / 积分)

DeFi 一直是加密世界的核心,它提供全球可访问的链上收益和交易机会。AI 的加入能够更高效地捕捉和优化这些价值,使闲置资本得到更好的利用。例如,DeFi 可被用作对冲通胀的工具,或者通过 AI 策略获取超额回报。

稳定币:作为加密货币的核心用例,几乎涵盖所有链上交易场景。

RWA:将国债、债券、房地产、DePIN 贷款、GPU 算力等资产代币化并引入链上。

现货 & 永续合约交易:优化交易手续费和收益。

借贷市场:通过更高效的借贷机制提升资金利用率,实现更优收益。

收益市场:引入新的利率市场,提高收益优化能力。

加密 = DeFi = 资本流动与增值。Web3 AI 可能比封闭的 Web2 系统更擅长这一点,因为区块链和代币经济的开放性和激励机制让 AI 能够更高效地管理资金。

尽管 DeFi AI 仍处于早期阶段,但已有一些令人兴奋的进展:

·@gizatechxyz 的稳定币收益优化 AI 代理,已突破 $ 1 M TVL,交易量达 $ 6 M,其收益比传统借贷策略高 83% +。

·@Cod3xOrg 发起 Sophon Spark 交易代理竞赛,代理们竞争 $ 1.5 M 奖励,并通过数据优化 AI 交易能力。

·@autonolas 推出的 Modius & Optimus,充当个人投资组合管理 AI 代理。其团队是唯一支持用户在本地运行 AI 代理的团队,最近推出了 $ 1 M Olas 加速器计划。

·@HeyAnonai、@AIWayfinder、@slate_ceo 等项目,正在探索更易用的 DeFi 入口,尽管仍处于早期阶段。

AI 代理为何适用于 DeFi?

AI 代理可以 7 x 24 小时 持续优化收益和管理风险,智能调整仓位。MCP(多协议兼容)推动 DeFi 与 AI 深度融合,使 AI 代理能够接入链上数据并整合更多协议。在未来一年内,AI 代理可能会处理大量链上交易,自动化 DeFi 操作,提升收益优化能力。

值得关注的方向:

推动技术进步并构建开发者生态的团队(黑客松、竞赛、研讨会等)。

专注于隐私、可验证性、非托管模式的团队,确保用户真正控制 AI 代理。

AI 代理的增长数据,例如 AUA(代理管理资产)/ TVL(锁仓资金)。

超越 DeFi,AI 正在引发一场进化竞赛。加密 AI 不仅仅是收益优化工具,它正在加速 AI 代理和团队的自然选择——只有最强的 AI 代理和团队才能存活并壮大。

AI 进化的达尔文法则(自然选择)

@opentensor(AI 计算网络)

@AlloraNetwork(机器学习 / 预测)

@BitRobotNetwork(机器人)

达尔文主义:即 "通过自然选择实现物种进化"。换句话说,这是 AI 团队的 "饥饿游戏"——要么推动技术进步并获得激励,要么被市场淘汰。

Web3 AI 提供了最适合 AI 进化的基础设施,通过代币激励、通胀 / 销毁机制,加速优胜劣汰的过程。Bittensor 率先推动了这一趋势,许多团队正围绕其子网(如 SN 6、 41、 44)构建技术,特别是在 GambleFAI(预测市场)领域,利用 AI / ML 预测能力在市场中获得竞争优势。

Allora 正在利用机器学习的力量,加速和增强他们的模型,覆盖广泛的金融预测应用场景。Allora 的模式类似于 Bittensor,但专注于金融预测,而非采用子网(Subnet),它设立了「Topics」(特定的金融预测用例),开发团队可在这些领域竞争,表现最佳的团队获得最多激励。

最佳案例:
Allora 与 @steerprotocol 合作,利用 AI 驱动的流动性提供策略,为持仓创造更高的回报,同时降低无常损失(IL)。

Bit Robot 由 @frodobots 团队开发,他们也是 @SamIsMoving(在 @virtuals_io 生态中)背后的团队。目前关于 Bit Robot 的信息较少,但他们计划构建一个类似 Bittensor 的生态系统,专注于机器人技术。其子网将分别代表机器人领域的不同板块,例如数据、硬件、视觉模型、LLM 等

关注点:$TAO 价格走势、dTAO 生态系统 增长、消费者应用 / 代理 如何利用子网技术、Allora 生态整合、案例研究以及 TGE(代币生成事件)。

去中心化基础设施的关键要素:

  • 数据

  • 模型创建 / 训练

  • 可验证性

  • 机密性

  • DePIN(GPU)

这一类基础设施支持 开放协作、开放创新,并防止技术创新被少数中心化玩家垄断。我之前的文章也提到过这一领域,随着 DeFAI 和 达尔文式 AI 进化 继续推进,我们将看到这些基础设施的持续采用,尤其是更成熟、清晰的应用场景出现后。

短到中期内,我最感兴趣的领域

社交 & 情绪数据:

·@KaitoAI Yap Leaderboard 以及最近推出的 Yaps Open Protocol,允许团队基于 Yap 评分构建产品

·@aixbt_agent 追踪 & 映射 Twitter 上的项目 Alpha / 社交趋势

·@cookiedotfun 提供 AI 代理市场 / 社交情报

链上数据:

·目前在链上数据领域还未看到像社交 & 情绪数据那样的绝对领导者。

其他数据玩家

·数据抓取:@getgrass_io 利用闲置带宽收集数据

·数据所有权:@vana 通过 DataDAOs 激励数据所有权

·机密计算:@nillionnetwork 推出的 盲计算(Blind Compute),相关应用及即将推出的 $NIL TGE(很快上线)

关于数据领域的更多深入阅读:

加密资本加持下,什么才是AI真正的护城河?

关于 DePIN(GPU)

目前有两个有趣的协议正在崛起,它们通过 链上贷款 促进 GPU 资产金融化,帮助数据中心和运营商 超大规模 扩展 GPU 业务。

由于 AI 的持续增长,对算力的需求将 永不枯竭,数据中心始终需要 资本 来扩展运营。因此,像 @gaib_ai 和 @metastreetxyz 这样的项目正在将 DeFi 流动性 与 借款需求 连接起来,使 DePIN 收益 上链,同时为 GPU 运营商提供资本支持。

Gaib AI Dollar:

加密资本加持下,什么才是AI真正的护城河?

MetaStreet USDAI:

加密资本加持下,什么才是AI真正的护城河?

核心观点

加密原生 AI 解决了 Web2 AI 无法克服的挑战。Crypto AI 不仅为智能体提供计算能力,更赋予其交易能力,让 AI 能够 管理资产、优化资金流,并在 开放且无需许可的网络 中 自主运行。加密 AI 正在塑造一个全新的世界,智能体可以:

·在 DeFi 生态中自由流动资金,无需中心化中介;

·接入 Web2 无法触及的去中心化数据流,获取更丰富的信息源;

·利用开放模型和协作生态,比封闭系统更快进化。

简单来说,加密 AI 让 Web2 AI 无法大规模复制的场景成为现实:可编程货币与自主智能体结合,实现完全可验证、可组合的经济体系。随着 DeFi、达尔文式 AI 和去中心化基础设施的不断成熟,我们将看到 AI 不仅是助手,更是链上经济的直接参与者。

AI 不只是更智能,而是能够自主持有、交易、优化和创造价值,这就是加密 AI 的真正护城河。

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. 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Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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