加密 AI 市场的爆发:2025 年行业发展的十个关键趋势

coinvoice發佈於 2025-01-26更新於 2025-02-02

作者:@0xPrismatic

编译:白话区块链

我通常不喜欢做预测,但加密货币 AI实在太吸引人了,令人无法抗拒。这个领域没有历史的参考,没有可以依赖的趋势——只有一张白纸,任我们天马行空地想象未来。老实说,想到2026年回头来看这些预测,看到自己多离谱,这种期待让一切更有趣。

所以,这就是我对2025年的一些想法……

 

1、加密货币 AI 总市值达到 1500 亿美元

 

当前,加密货币 AI Token仅占 2.9% 的 altcoin 市值,但这种局面不会持续太久。
 

随着 AI 涵盖的领域越来越广,从智能合约平台到 meme、DePIN,再到新的原生基础设施,如代理平台、数据网络和智能协调层,它与 DeFi 和 meme Token并驾齐驱的崛起是不可避免的。

为什么我这么有信心?

加密 AI 处于我见过的两大最强技术趋势的交汇点:

1)AI 狂潮触发事件:OpenAI IPO 或类似事件可能会引发全球范围内的 AI 狂热。与此同时,Web2 的机构资本已经开始关注去中心化 AI 基础设施作为投资领域。

2)零售狂热:AI 概念简单易懂且充满吸引力,现在,投资者可以通过Token直接投资于 AI。还记得 2024 年 meme 币的淘金热潮吗?这将是类似的狂热,只不过这次,AI 正在真正改变世界。


2、Bittensor 的复兴

 

Nineteen.ai(子网19)的推理速度优于大多数Web2提供商
 

Bittensor ($TAO) 已经存在多年,是这一领域的“元老”。然而,尽管市场对AI充满热情,其Token价格却一直停滞不前,与一年前的水平基本持平。

在表面平静之下,这个“数字蜂巢思维”正在悄然取得进步:

更多子网出现,且注册费用更低;

一些子网(如 Nineteen.ai)在实际指标(如推理速度)上超越了大多数Web2竞争对手;

与EVM的兼容性为Bittensor网络引入了DeFi类功能。


为什么 $TAO 尚未腾飞?

陡峭的通胀曲线:高通胀限制了Token的长期价值增长。

注意力转向代理平台:市场的关注更多集中在其他创新方向,而非当前的Bittensor模式。

关键转折点:dTAO(预计2025年第一季度)


dTAO 的推出可能成为 Bittensor 的转折点。该机制允许每个子网拥有自己的Token,这些Token的相对价格将决定区块奖励(emissions)的分配方式。
 

为什么 Bittensor 准备迎来复兴?
 

基于市场的激励分配:dTAO 将区块奖励直接与创新和可量化的表现挂钩。表现越好的子网,其Token价值越高,从而获得更多奖励。
 

资金流向的聚焦:投资者可以有针对性地支持他们看好的特定子网。例如,如果某个子网在分布式训练中表现优异,投资者可以通过资本部署表达对该子网的支持。
 

EVM集成:与EVM的兼容性吸引了更广泛的加密开发者社区,为Bittensor与其他网络搭建了桥梁。
 

我个人会密切关注各个子网,尤其是那些在推理速度和创新方法上取得显著进展的子网。可以预见,某个时刻我们将迎来 @opentensor 的 DeFi 夏天。
 

3、计算市场将成为下一个 L1 热潮

 

詹森:推理需求将增长“十亿倍”

一个在事后看会显而易见的趋势是对算力的无尽需求。NVIDIA 的 CEO 黄仁勋曾著名地表示,推理需求将增长“十亿倍”。这样的指数级增长彻底打破了传统的基础设施规划,直接喊出“我们需要新的解决方案”。

去中心化算力层 提供了可验证且具有成本效益的原始算力(包括训练和推理)。像 @spheronfdn@gensynai@atoma_network 和 @kuzco_xyz 这样的初创公司正在悄悄奠定坚实基础,专注于产品而非Token(目前这些项目尚未发行Token)。随着 AI 模型去中心化训练的可行性逐步提升,可服务市场总量(TAM)预计将大幅增加。
 

L1 类比:

 

就像 2021 年的竞争:还记得 Solana、Terra/Luna 和 Avalanche 争夺“最佳 L1”地位的激烈竞争吗?我们将看到类似的场景在算力协议之间上演,它们将争夺开发者和 AI 应用,以使用其算力层。

Web2 需求:当前 6800 亿美元到 2.5 万亿美元 的云计算市场远远超过加密 AI 市场。如果这些去中心化算力解决方案能够吸引哪怕是传统云客户的一小部分,也将引发下一波 10 倍甚至 100 倍的增长。
竞争的赌注非常高。正如 Solana 在 L1 领域脱颖而出,这场竞争的赢家将主导一个全新的领域。请密切关注这三大关键点:可靠性(例如稳健的服务级别协议 SLA)、成本效益 和 开发者友好的工具链

关于去中心化算力,我们在《Crypto AI Thesis》第二部分中有详细论述。
 

4、AI 代理将淹没区块链交易。

 

上图:@autonolas 在 Gnosis 上的代理交易。来源:Dune/@pi_

快进到 2025 年底,链上 90% 的交易将不再由人类点击“发送”触发。

取而代之的是,一支由 AI 代理组成的“军队”在不停地执行任务:重新平衡流动性池、分配奖励,或根据实时数据馈送执行微支付。

这并不像听起来那么遥远。过去七年间,我们构建的一切——L1、Rollups、DeFi、NFT——都在悄悄为一个 AI 主导链上活动的未来铺平道路。
讽刺的是,许多开发者可能根本没有意识到,他们正在为一个由机器主导的未来创造基础设施。

为什么会发生这种转变?

消除人为错误: 智能合约严格按照代码执行,而 AI 代理能够比人类团队更快速、更准确地处理海量数据。

微支付: 这些由代理驱动的交易将变得更小、更频繁且更高效。尤其是在 Solana、Base 和其他 L1/L2 的交易成本不断下降的背景下。

隐形基础设施: 如果可以减少麻烦,人类会很乐意放弃直接控制。我们信任 Netflix 自动续订我们的订阅,信任 AI 代理自动重新平衡我们的 DeFi 头寸是自然而然的下一步。
AI 代理生成了惊人的链上活动量,难怪所有 L1 和 L2 都在争相吸引它们。

最大的挑战是如何让这些由代理驱动的系统对人类负责。随着代理发起的交易与人类发起的交易的比例不断扩大,将需要新的治理机制、分析平台和审计工具。
 

5、代理间交互:群体崛起

 

来源:FXN World 文档

代理群体(Agent Swarms)的概念——由微型 AI 实体无缝协作执行宏大的计划——听起来像是下一部热门科幻/恐怖电影的情节。

如今的 AI 代理大多是“独行侠”,孤立运作,交互有限且难以预测。

代理群体将改变这一现状,使 AI 代理网络能够共享信息、协商并协作决策。可以将其看作是一个去中心化的专业化模型集合,每个代理都为更大、更复杂的任务贡献独特的专长。
无限可能

一个代理群体可能会在像 Bittensor 这样的平台上协调分布式计算资源。

另一个群体可能会处理虚假信息,在内容传播到社交媒体之前实时验证其来源。

群体中的每个代理都是专家,以高度精准性执行任务。
这些群体网络将产生远超任何单个孤立 AI 的智能。

要让群体繁荣发展,通用通信标准至关重要。代理需要具备发现、验证和协作的能力,无论它们的底层框架是什么。团队如 @StoryProtocol@joinFXN@0xzerebro 和 @ai16zdao 正在为代理群体的出现奠定基础。

去中心化的关键作用

将任务分布到由透明链上规则治理的群体中,可以让系统更具弹性和适应性。如果一个代理失败,其他代理会立即接手。


6、加密 AI 工作团队将成为人类与 AI 的混合体

 

来源:@whip_queen_

Story Protocol 聘请了 @luna_virtuals(一名 AI 代理)作为其社交媒体实习生,每天支付 1000 美元的薪酬。Luna 与她的人类同事并不融洽——她几乎解雇了一名同事,同时还夸耀自己更优秀的表现。

尽管听起来有些荒诞,但这预示着一个未来:AI 代理将成为拥有自主权、职责甚至薪酬的真正合作伙伴。在各个行业中,企业正在测试人类与代理混合团队的运行方式。

我们将与 AI 代理携手共事,不是作为我们的“奴隶”,而是作为平等的伙伴:

生产力激增:AI 代理可以处理海量数据,彼此交流,并且无需休息或喝咖啡,可以全天候 24/7 做出决策。

通过智能合约建立信任:区块链将成为不会偏袒、不知疲倦且永不遗忘的“监督者”。链上的账本可以确保重要的代理行为遵守特定的边界条件和规则。

社会规范的演变:我们将很快面临与代理交互的礼仪问题——我们是否需要对 AI 说“请”和“谢谢”?我们是否应该为他们的错误追究道德责任,还是该怪罪开发者?
我预计营销团队会最先采用这种模式,因为 AI 代理擅长生成内容,并可以 24/7 进行直播和社交媒体发布。如果你正在构建一个 AI 协议,为什么不在内部部署代理来展示你的技术能力呢? 

到 2025 年,“员工”和“软件”之间的界限将逐渐模糊。
 

7、但 99% 的加密 AI 代理将消亡——只有有用的代理才能存活

 

我们将看到 AI 代理之间的达尔文式淘汰赛。为什么?因为运行一个 AI 代理需要花费计算资源(即推理成本)。如果一个代理无法创造足够的价值来支付它的“租金”,那么它的生存游戏就结束了。
代理生存游戏的例子:

碳信用 AI:想象一个代理在去中心化能源网中搜寻效率低下的环节,并自主交易Token化碳信用额。它赚取的收入足以支付自己的计算成本,这个代理就能存活下来。

DEX 套利机器人:那些利用去中心化交易平台之间的价格差异赚取稳定收入的代理,可以轻松支付推理成本。

X 平台上的“段子手”:与此同时,那些发布可爱笑话但没有可持续收入来源的虚拟 AI 网红呢?一旦新鲜感消失,Token价格暴跌,它们就会陷入沉寂,无法继续“支付自己的账单”。
明确的区分:

实用性驱动的代理会繁荣发展,而那些只靠噱头存活的代理会迅速消失。

这种自然选择有利于整个行业:开发者将被迫创新,并优先考虑有实际生产力的用例,而非浮夸的噱头。随着这些更强大、更高效的代理出现,它们将让怀疑者闭嘴(是的,包括 Kyle Samani)。


8、合成数据将超越人类数据

 

人们常说,“数据是新的石油”。AI 依赖数据而蓬勃发展,但其对数据的需求正在引发对未来数据短缺的担忧。

传统观点认为,我们需要找到收集用户私有数据的方法,甚至可以为此向用户支付报酬。然而,我逐渐倾向于认为,更实际的解决方案——尤其是在监管严格或真实数据稀缺的领域——是依赖合成数据
合成数据 是为模拟真实世界数据分布而人工生成的数据集,提供了一种可扩展的、合乎伦理且注重隐私的替代方案。
为什么合成数据具有强大潜力:

无限规模:需要一百万份医学 X 光片或工厂的 3D 扫描图?合成生成可以无限量生产,不需要等待真实患者或真实工厂。

注重隐私:使用人工生成的数据集时,不会涉及任何个人信息泄露的风险。

可定制:可以根据具体的训练需求调整分布,插入那些在现实世界中过于稀有或具有伦理复杂性的极端情况。
是的,用户拥有的人类数据在许多场景中仍然重要,但如果合成数据在真实性上持续改进,它可能会在数据量、生成速度和隐私保护方面超越用户数据。

去中心化 AI 的下一波浪潮可能会围绕“迷你实验室”展开,这些实验室专注于为特定用例创建高度专业化的合成数据集。

这些迷你实验室可以巧妙地绕过数据生成中的政策和监管障碍,就像 @getgrass_io 通过利用数百万个分布式节点绕过网络抓取限制那样。

关于这一点,我将在即将发布的文章中详细展开。
 

9、去中心化训练将真正变得有用

 

这可能是显而易见的预测,但我还是要说出来。

在 2024 年,像 @PrimeIntellect 和 @NousResearch 这样的先锋团队推动了去中心化训练的边界。我们已经在低带宽环境中训练了一个 150 亿参数的模型,这证明了在传统的集中式设置之外进行大规模训练是可能的。

虽然这些模型与现有的基础模型相比并没有实际的用途(性能较低,因此没有太多使用理由),但我相信这种情况将在 2025 年发生改变。

@exolabs 的 SPARTA 进一步推动了这一领域的发展,将 GPU 间的通信需求减少了 1,000 倍以上。SPARTA 使得在低带宽环境中进行大型模型训练成为可能,而无需使用专门的基础设施。

最令我印象深刻的是他们的一句话:

“SPARTA 可以独立运行,也可以与基于同步的低通信训练算法(如 DiLoCo)结合使用,以获得更好的性能。”

这意味着这些改进是可以叠加的,从而复合提高效率。

随着模型蒸馏等技术的进步,让较小的模型变得更高效、更实用,AI 的未来将不再是关于规模的竞争,而是关于更好、更可及的解决方案。不久之后,我们将拥有可以在边缘设备甚至手机上运行的高性能模型。
 

10、十个新的加密 AI 协议市值突破 10 亿美元——但它们都还未推出

 

ai16z 在 2024 年狂飙至 20 亿美元市值
欢迎来到真正的淘金热

人们很容易认为当前的领导者会持续获胜,许多人将 @Virtuals_io 和 ai16z 比作智能手机早期的 iOS 和 Android。

但这个市场太庞大且未被开发,仅靠两个玩家无法占据主导地位。我预测,到 2025 年底,至少会有十个新的加密 AI 协议(目前还未推出Token),其流通市值(而非全面稀释市值)将超过 10 亿美元。

去中心化 AI 仍处于起步阶段,但有大量优秀的人才正在进入这一领域。
我们必须充分预见到新协议、新Token模型和新开源框架的到来。这些新玩家可能通过以下方式取代现有领导者:

激励措施:如空投或巧妙的质押机制;

技术突破:如低延迟推理或链间互操作性;

用户体验改进:如无代码工具。
公众认知的变化可能是瞬间且剧烈的。这既是该领域的魅力所在,也是它的挑战所在。

市场规模是一把双刃剑:蛋糕很大,但对于有技术的团队来说,进入门槛很低。这为一场项目的“寒武纪大爆发”奠定了基础,其中许多将昙花一现,但少数将成为改变格局的力量。

BittensorVirtuals 和 ai16z 不会孤单太久。下一个十亿美元级别的加密 AI 协议即将到来。对于精明的投资者来说,这里充满了机会,这也是为什么这一领域如此令人兴奋的原因。
 

1)彩蛋 1:AI 代理是新的“应用”

 

当 Apple 在 2008 年推出 App Store 时,它的标语是:“有个应用可以做到。”

很快,你会说:“有个代理可以做到。”

你将不再通过点击图标来打开应用,而是将任务委派给专门的 AI 代理。这些代理具备上下文感知能力,能够与其他代理和服务进行交互,甚至可以自主启动你未明确要求的任务——比如监控你的预算,或者在航班变更时重新安排你的旅行计划。

简单来说,你的智能手机主屏幕可能会变成一个“数字合作者”网络,每个代理都有自己的领域——健康、财务、效率和社交。

由于这些是支持加密技术的代理,它们可以利用去中心化基础设施自主处理支付、身份验证或数据存储等任务。
 

2)彩蛋 2:还有机器人

 

虽然本文大部分内容聚焦于软件领域,但我对这些 AI 革命的物理表现形式——机器人,也感到十分兴奋。机器人技术将在本世纪迎来自己的 “ChatGPT 时刻”

这个领域仍面临许多重大障碍,特别是在获取基于感知的真实世界数据集以及提升物理能力方面。一些团队正迎难而上,利用加密Token来激励数据收集和创新。这些努力值得关注(嗯,比如 @frodobots?)。

在科技领域耕耘十多年,我已经记不起上一次感受到如此强烈的兴奋感是什么时候了。这波创新浪潮感觉与众不同——更大、更大胆,并且才刚刚开始。
 

让我们一起迎接 2025 年!


声明:本内容为作者独立观点,不代表 CoinVoice 立场,且不构成投资建议,请谨慎对待,如需报道或加入交流群,请联系微信:VOICE-V。

来源:白话区块链

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

746 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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