DeAI基建+智能体:被低估的加密AI「黄金交叉」——揭秘Bittensor生态的套利窗口

marsbitPublicado a 2025-04-20Actualizado a 2025-04-21

加密AI的下一个风口

自特朗普上任以来,加密投资变得异常艰难,更广泛的不确定性正驱使资金流向避险资产。全球都在关注关税局势的持续恶化。加密市场也不例外——BTC已显现强势迹象,而Fartcoin的表现更为亮眼,远超其他所有资产。

其他领域都在挣扎

但除了这两个资产之外,所有领域(我是说字面意义上的所有)都在挣扎——加密AI这个长期占据心智份额第一的板块市值大幅缩水,维持在约60亿美元总市值。DeFi也好不到哪去,随着资金逃离加密领域转向其他安全资产,链上总锁仓价值已蒸发超过500亿美元。

那么,我们该投资什么?

这就引出了关键问题:在震荡市中我们该如何投资?投资什么?

我认识的大多数人可能会推荐Berachain、Sonic之类的收益耕作(yadayada)——这没问题。但对我来说,还有更多风险回报比更佳的有趣机会,特别是在危机时期。

目前在我看来,最具不对称性的赌注在于去中心化AI基础设施(DeAI infra)和AI智能体的交叉领域(稍后会详述)。

谨记这句箴言:"别人贪婪时我乐观,别人恐惧时我渴求。"这听起来不太对。"别人贪婪时我恐惧,别人恐惧时我贪婪。"对了!

我正在关注的加密AI细分领域

在我看来,当前有几个加密AI子领域特别值得关注:

  • 开发工具 — 框架、氛围编码工具、MCP基础设施
  • 去中心化AI基础设施 — 去中心化计算、可验证性、部署、机密性、存储、所有权
  • 消费级AI — AI智能体、阿尔法工具、游戏、DeFAI、GambleFAI、个性/伴侣

(这并未涵盖所有子领域,但你应该明白大致情况。)

框架发展趋势

关于消费级AI/AI智能体和开发工具的更多细节,我在三月份创建了这个主题(原本计划每月更新这类主题,但整体智能体市场的发展速度似乎不足以支撑月度更新):

投资

在本季初期(去年10-11月),框架的完全稀释估值(FDV)相当高。但当开发者意识到现成框架有很多局限性,且LLM可能并不最适合金融用例(容易受到提示词注入攻击)时,对框架的需求就减弱了。

尽管如此,我们仍然看到一些开源框架和工具在持续增长,比如:

@elizaOS(GitHub上15.5k星标),过去一个月新增434星标

@arcdotfun(3.4k星标),新增197星标

@sendaifun(1.2k星标),新增110星标

为何智能体分发网络>框架

我个人认为框架并不那么令人兴奋,因为它们缺乏价值积累。投资分发网络/智能体枢纽要好得多——这里存在明确的价值积累机制,即来自投机者/投资者交易AI智能体代币所产生的交易手续费。@virtuals_io 在这方面依然是最出色的。尽管日交易量从8-9位数降至7位数,Virtuals仍是开发者最信任的生态系统,也是最多样化的生态系统,有许多团队正在尝试构建独特的智能体产品。

@elizaOS 开始显得更有意思了,特别是在其启动平台@autodotfun刚刚上线后。该团队现在拥有一个能将价值直接累积回$ai16z代币的分发网络。@shawmakesmagic 还透露了几个尚未推出的有趣功能:

投资

他们需要确保高质量合作项目的执行落地,这样才能与Virtuals提供的服务形成实质性差异(否则就只能吸引那些市值4-5位数的低质量项目)。

不过退一步说,虽然这些AI智能体、框架和分发网络都很有趣,但目前最具风险回报比的投资领域还是去中心化AI基础设施。

为什么?

如果你深入参与AI智能体领域一段时间,可能会注意到智能体产品的演进路径大致如下:

娱乐对话"智能体" → 阿尔法分析/工具对话"智能体" → 交易智能体 → DeFAI抽象层 → 其他小型叙事 → 具备更智能上下文的多智能体/集群等。

死亡飞轮陷阱

许多团队陷入困境的根本原因在于,他们的"智能体产品"缺乏真正的AI核心功能——所谓的AI不过是定时调用LLM自动生成内容的把戏。

虽然行业已今非昔比,但对现成LLM或框架/工作流的依赖依然如故,导致每个智能体产品迭代/每个新叙事最终都沦为没有实际应用场景的次品。(这种情形就像那些分叉主流DeFi协议、一年后便销声匿迹的团队)

这造成大量团队借智能体发币炒作热度,却因缺乏实质产品无法维持关注度,最终陷入"死亡飞轮"(关注度下降→代币下跌)。

智能体开发者需要基建,基建团队需要智能体

尽管这些团队可能失败,但他们擅长一件事——市场进入策略/炒作造势(GTM)。

如果有众多团队精于智能体的GTM策略,懂得如何玩转代币游戏/建设社区,却缺乏真正的AI产品——他们该怎么办?答案是利用推理网络和DeAI基础设施提供的专业AI模型与机器学习能力。

另一方面,DeAI基建团队往往不擅GTM。他们不在一线作战,部分团队甚至不熟悉加密原生玩法,完全不懂社区建设之道。

那么...何不将二者结合?

我认为真正的机会恰恰在于深度AI基础设施与病毒式智能体分发之间缺失的连接环节。

我的加密AI投资理论

这就引出了我的加密AI投资理论:

即同时投资于DeAI基础设施,以及那些正在引入新颖、独特的Web3工作流程、能改变人们与现有加密产品(DeFi、链上应用)交互方式的智能体团队。

在Web2领域,工作流自动化与增强——通过最小化成本来提升生产力(从而增加利润)——在各个垂直智能体领域十分普遍,特别是那些重复性工作(越是枯燥的工作,其自动化价值越高)。例如:

  • 法律AI智能体:处理原始纸质文件,建立案件数据库,协助律师帮助客户胜诉
  • 会计智能体:审核收据、发票、总账(GL)、试算表(TB),生成未经审计的财务报表(FS)和税务申报
  • 建筑智能体:审查建筑平面图,估算成本,在保证耐久性和设计符合客户需求的前提下提出降低施工/材料成本的方案

Web2中此类案例不胜枚举,这些初创公司因此能快速(数月内)实现7-8位数的年度经常性收入(ARR)——它们确实通过AI智能体实现工作流自动化与增强,为其他企业/客户提供真实价值。

而在Web3领域,这仍相当新颖且复杂。要真正增强DeFi工作流,需要领域专业知识。你必须理解DeFi用户(和普通用户)的痛点,并知道如何改进。DeFAI抽象层在一定程度上解决了这个问题,但大多数产品由于推理能力不足而难以使用(你必须输入非常具体的指令才能使其工作——这实际上违背了初衷,因为理想情况下你希望普通用户也能使用,而普通用户通常不知道自己该做什么,自然也不知道该输入什么指令)。

正因如此,我认为真正懂得如何有意义地改变Web3/加密工作流程的团队相当罕见。但如果你能及早发现并投资它们(就是现在),未来将获得巨大收益。

另一端的DeAI基础设施

在光谱的另一端,是DeAI基础设施领域。其中大部分尚处早期阶段,还不具备投资价值。

这些团队通常会从风投机构融资数百万美元,并花费数年时间才进行代币生成事件(TGE)。少数已发币的项目因市场环境遭遇50-80%的价格下跌。那些表现较好的项目需要创造可观收入来维持代币价格(或者雇佣一个真正优秀的做市商,笑)。

典型案例是@getgrass_io——据称已实现8-9位数的收入,并拥有面向消费者的优质产品(任何人都能贡献带宽获取空投)。

在风投支持的DeAI基建领域,像Grass这样的项目相当罕见。通常早期参与的唯一方式就是使用产品/耕种空投。由于风投以较低估值入场,这些项目很可能会在TGE时拉高币价(采用低流通量、高完全稀释估值的模式)。如果你决定投资此类项目,亏钱的概率要大于赚钱。

可投资的社区优先DeAI生态

这就引出了另一种选择——纯社区化/无风投的DeAI生态系统。没错,就是@opentensor(Bittensor)。

投资

在dTAO升级前,这个生态相当乏味。验证者充当着资本分配者的角色,因为他们决定哪些子网能获得$TAO释放(资本)。

但自从今年情人节dTAO升级上线后,游戏规则彻底改变。现在由市场决定哪些子网能获得释放。社区——也就是普通用户——成为了资本分配者。如果社区认定你的子网没有产品、不能提供价值,你就得不到释放(资本)。这促使各子网公开建设、加速交付,开发人们真正需要的产品。

这一转变还催生了专门投资Bittensor子网的对冲基金:

投资

@BarrySilbert 正通过@YumaGroup(DCG子公司)押注Bittensor生态系统,该公司投资、构建并孵化Bittensor子网。@RaoulGMI与@BarrySilbert的最新访谈引发了社区极大兴奋(因为一家主流加密机构现已进入Bittensor生态):

投资

从投资角度看,Bittensor生态的流动性远优于AI智能体生态。像Virtuals这类智能体生态的核心问题在于流动性池与Virtuals代币配对,导致更高波动性和做市商更大的无常损失。

因此流动性通常匮乏——在这些智能体代币上部署1千至5千美元通常会产生3%-7%的滑点。而将同等金额投入子网代币仅产生约0.05%-0.1%滑点(甚至更低)。

快速总结:

  • 加密AI智能体的炒作周期正在消退,真实产品+用户留存仍稀缺
  • 去中心化AI基础设施被低估、误解和错误定价
  • 最佳策略结合基础设施+智能体市场切入以解锁新工作流
  • $VIRTUAL引领智能体叙事,Bittensor主导基础设施叙事
  • 关注融合两者的团队——早期发现将获巨大收益

总结

我认为DeAI将定义Web3 AI的下个趋势。我们将看到更多团队改变人类之间、人类与协议的交互方式,重塑价值创造机制,并开拓触及更多用户与心智的新领域(更主流化)。现在正是了解DeAI基础设施及其变革影响的最佳时机。务必密切关注能成功结合DeAI与智能体的团队。

请记住,我的观点并非铁律。我持续在学习并完善它。我正尽全力确保我们能把握Web3 AI的下个大趋势。重申,这不是财务建议——请自行研究并对本文内容保持批判态度。

下篇Bittensor文章中,我将深入探讨有趣的子网并挖掘更多机会。

个人说明:若想了解我如何根据当前观点进行布局,以及在特定智能体与子网上的资金配置,欢迎关注我的"NO BS AI"Substack。付费订阅者可提前24小时阅读文章并解锁专属章节。未来我还将为Substack制作独家内容。

一如既往,感谢阅读本文!希望您能享受阅读,正如我享受写作一样。

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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. 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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. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. 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.

593 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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