AI+DeFi 蓄势待发,AI+稳定币有的搞吗?

链捕手Publicado a 2025-06-14Actualizado a 2025-06-14

原文作者:0x Jeff

编译:CryptoLeo,Odaily星球日报

 

编者按: 2025 年是稳定币赛道崛起的一年,美国推出了《GENIUS 法案》,韩国新任总统李在明也在兑现其竞选承诺,允许当地公司发行稳定币。除了国家层面上,前有渣打银行、花期,后有京东、蚂蚁集团,国内外企业巨头都在探索发型各类稳定币。

加密 AI 研究员 Jeff 发文分析了现有加密+AI 项目现存的问题,这些项目过于“亲 AI 疏加密”,从而导致其无法在 DeFi 立足。此外,Jeff 还列举出了现有的值得关注的 AI+稳定币项目,编译如下。

稳定币是为加密货币所创建的最重要的基础设施之一。如果没有稳定币,我们就不会有稳定的货币单位供投资者投入资金(这会使构建 CEX、DEX、Perps、货币市场以及任何其他垂直领域变得非常困难)。

AI+DeFi蓄势待发,AI+稳定币有的搞吗?

稳定币正在迅速普及—— 2023 年至 2025 年期间,稳定币的总供应量、交易量、流通速度(稳定币交易频率频率)急剧上升,尤其是在支付和跨境交易方面。

除此之外,我们还看到了更清晰的监管规定和进一步的机构稳定币采用,例如 Stripe 在 101 个国家推出稳定币金融账户,法国兴业银行将推出美元支持的稳定币,各大银行(美国银行、摩根大通、花旗银行、富国银行)正在探索联合发行稳定币,大型企业正在探索稳定币支付选项以降低 Visa 和万事达卡的交易费用等。

最近 CRCL(Circle)的 IPO 也掀起了稳定币热潮,吸引了更多的利益相关者。我们看到 TradFi 被进一步采用的同时,也看到人工智能领域正在涌现一些稳定币创新,旨在解决服务提供商和用户在 Web3 人工智能中遇到的挑战。

第一个挑战

尽管 AI 团队通常将 AI 代币设计为 AI 生态系统(支付、治理、实用程序)的关键部分,但他们通常会将更少的资源投入到 DeFi,把更多的资源投入到 AI 产品上。

例子:

  • Virtuals Protocol 使用他们的 VIRTUAL/AGENT LP,给 VIRTUAL 带来了良好的价值增值,但同时使得代理团队和流动性提供者难以提供流动性(由于无常损失);

  • Aethir 使用 ATH 代币作为算力支付,这对该代币来说起到了推送作用,但同时也增加了其波动性;

  • Bittensor 使用 dTAO(alpha 子网代币)支付矿工、验证者和子网所有者,参与者必须出售 alpha 代币换取稳定币以维持其运营;

虽然这两个例子都可以被视为 AI 代币的飞轮,但由于设计带来的波动性,它们也会阻止一些关键参与者参与其中。(BTW,这 3 个例子是比较优秀的,但也有很多 AI 团队在代币设计上做得相当糟,尤其是某些公平发射的团队)。

市场上代币数量的增加,加之设计并非最优,导致流动性较低,难以构建出 DeFi 的乐高积木。

应对“资源分配不均”问题的项目

MAITRIX—AI 稳定币层

Maitrix 推出了针对每个独立生态量身定制的超额抵押 AI 原生稳定币(AI USD),本质上将不稳定(但高产)的 AI 经济体转变为具有 AI 原生稳定币的可预测、可组合且充满活力的经济体。

Maitrix 的关键组件:

CDP:用户通过 CDP 存入 AI 代币及其衍生资产(流动性质押或已质押的 AI 代币),从而铸造并销毁 AI USD;

稳定币 Launchpad:AI 项目可以使用其原生代币及其衍生品创建自己的 AI 稳定币;

Curve War ve(3, 3)激励:MAITRIX 代币的 ve 治理、排放重定向以及类似于 ve(3, 3)的贿赂机制

StableSwap DEX:实现各 AI USD 代币之间的交易。

支持的 AI 美元资产(迄今为止)

  • Aethir USD(AUSD)——稳定的算力支付方式

  • Vana USD(VanaUSD)——基于数据的稳定币

  • Virtual USD(vUSD)

  • ai16z USD(ai16z USD)

  • 0G USD(0 USD)

  • Nillion USD

还有更多合作伙伴正在洽谈中。

目前关于每种 AI 稳定币用例的详细文档还不多,等他们的白皮书出来后,我会详细介绍技术方面的内容。但目前,Maitrix 是唯一一个为 AI 项目构建这一层的团队,并且已经与顶级 AI 生态系统建立了合作关系。

Maitrix 目前在测试网络上备受瞩目。公开主网即将上线。

第二个挑战

随着 AI 的持续加速发展和应用范围的扩大,对算力资源的需求也随之增长。数据中心和云运营商需要提前规划其扩展,才能满足未来的需求。

企业级 GPU(例如 NVIDIA 的 H100 和 H200)通常价格昂贵,且需要大量资金。

传统的融资方式,如银行贷款或股权投资,往往流程缓慢且复杂,导致数据中心无法快速扩展以满足需求,这就是接下来两个 AI 项目 Gaib 和 USDAI 专注的地方。

应对“需求问题”类项目

第一个项目是 Gaib。

GAIB AiFi——AI 和算力的第一经济层,Gaib 将 GPU 的未来现金流进行代币化,以帮助数据中心高效筹集资金,同时为投资者提供由真实资产(GPU)支持的收益资产。

它的工作原理基本上是:

  • 云/数据中心将未来 GPU 现金流打包成金融产品;

  • 这些现金流以 6-12 个月为周期进行代币化;

  • 投资者购买这些代币并开始领取定期奖励;

  • 他们将这种 AI 合成美元称为“AID”。

每个 AID 代币都由 GPU 融资交易组合和国库债券券或其他流动资产储备支持

浮动收益预计 APY 约为 40% ,这很大程度上取决于 GPU 交易的投资组合,无论是债务融资还是股权交易(股权占比 60-80% 以上,而债务的年收益率为 10-20% )。

到目前为止,他们已累积了约 2200 万美元的 TVL 激励存款,这种存款以“Spice”积分的形式存在,投资者将有权获得未来的空投奖励

此外,Gaib 也与 Aethir 达成合作,于今年早些时候进行了首次 GPU 代币化试点。该试点只是 GPU 代币化/细分化,作为其路线图的一部分,扩展到 GPU 支持的稳定币“AID”。

第二个项目是USD.AI

USDAI 是由 Permian Labs 推出的 RWA 支持的生息合成稳定币。其在某种程度上与 Gaib 非常相似,但也有所不同,USDAI 是一种由硬件资产(如 GPU、电信设备、太阳能电池板)作为抵押担保的稳定币,其运作属于债务融资交易,借款人(资产所有者)从 USDAI 获得贷款,支付利息,而这些利息收益则归 USDAI 代币持有者所有。

Permian Labs 背后是metastreet,一个顶级结构化信贷市场,其提供 NFT 担保贷款、非流动性资产/风险加权资产(手表、艺术品)的结构性信贷、类似 Pendle 的 NFT 收益权转让(PT YT)等产品。

USDAI 尚未上线,但其目标收益率为 15-25% 的 APY,资产组合分为三个阶段,从 100% 的国库债券到 100% 的硬件资产。USDAI 采用 CALIBER,该系统简化了贷款/发行流程,并符合将 GPU 上链的法律标准。

Odaily 注:CALIBER:Collateralized Asset Ledger: Insurance, Bailment, Evaluation, Redemption(基于担保的资产账本:保险、托管、评估、赎回)。这种系统基于美国《统一商事法典》(UCC)第 7 条,通过资产代币化和法律框架,将现实世界资产(如基础设施)转化为可用于链上融资的合法担保品。

 

为了明确区分,USDAI 专注于债务,资产种类更为广泛。凭借其 CALIBER 模型,他们可以覆盖各种用例(无论需求在哪里),而 Gaib 则更专注于股权,提供更高的预期收益率。

可以填写表格申请成为早期用户,USDAI 将为早期参与者提供额外奖励。

其他与 AI 相关的稳定币产品

Almanak最近推出了 alUSD,ERC-7540 版本代币(ERC-4626 的扩展),是一种代币化的 AI 收益优化策略,旨在最大化 Aave、Compound、Curve、Yearn 等稳定币投资的风险调整后的收益。

Almanak 团队将很快启动积分活动,以此引导流动性,并继续扩展 DeFi 的可组合性,以便人们可以使用 alUSD 作为抵押或循环使用以最大化收益。

AIxFI项目,一个能自动在 DeFi 协议中部署 USDC 的保险库。最初将基于规则,而后逐步引入 AI 进行决策。将于本月在 Virtuals Protocol 上推出。

未来走势

我们很可能会看到另一个专注于利用 GPU 为稳定币带来高收益的 Ethena 项目的崛起。更重要的是,他们如何管理自己的 1: 1 美元锚定,并确保在情况危急时价格能回到 1 美元。

未来,我们还将看到更多代币化 AI 策略的出现。我们已经见识到 AI 在考虑 Gas 费、再平衡费用、滑点和其他动态变量的情况下,可以更好地优化收益。想象一下,将这些策略代币化为高度可组合的“金库”,这些“金库”既可以作为抵押品,也可以循环使用,实现 5-10 倍的杠杆收益。

随着 Maitrix 等参与者为顶级 AI 生态系统构建稳定币基础设施,我们将开始看到Web3 AI 流动性的增加。更多的 AI 价值将开始变得更具可组合性,并流向 DeFi,从而提升整个Web3生态系统的价值增值。

尽管这些团队非常有趣,但当涉及到稳定币时,风险/挂钩管理/赎回/清算机制至关重要。在决定投资之前,做好风险评估。

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Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas 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 Impulsada 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 que se encuentran 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 los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. 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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. 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. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas 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 de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. 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 mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas 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 en 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 red principal 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. 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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. Si bien 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 involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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