Crypto AI賽道全面解析:機遇、挑戰與投資策略

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Crypto AI 賽道的機遇與挑戰

近期,Crypto AI 賽道引起了廣泛關注。本文邀請了兩位長期關注該領域的研究員 Max 和 Lydia 進行深入探討,分享他們對這個新興賽道的看法。

對 Crypto AI 的理解

Max 認爲 Crypto AI 主要解決兩個問題:

  1. 通過去中心化解決中心化 AI 的審查問題。
  2. 引入代幣激勵機制,促進開源模型發展。

Lydia 則認爲目前 Crypto AI 更多是一個長期的外生敘事:

  1. AI 對現實世界的衝擊巨大,是長期趨勢。
  2. Crypto 和 AI 原本關聯不大,是後來才開始互相賦能。
  3. 目前 Crypto AI 的商業價值和迫切性還不明確,更多是打開了人們的想象力。

Crypto AI 賽道內的項目分類

Lydia 提出兩種常見的分類方法:

  1. AI 賦能 Crypto:如 Web3 聊天機器人、AI 參與收益策略制定等。
  2. Crypto 賦能 AI:如提高 AI 的隱私性和透明度,或改進 AI 產業某一環節。

Max 則將項目分爲三個層次:

  1. 架構層:如 Bittensor、Near 等底層設施。
  2. 資源層:如 Akash、Render 等提供算力、數據的項目。
  3. 應用層:面向用戶的 AI agents 等。

Crypto AI 的機遇與挑戰

主要挑戰:

  1. 項目普遍處於早期階段,真正可用的應用較少。
  2. 市場情緒與技術進展存在錯配。
  3. 部分項目估值已較高,存在投機風險。

未來機遇:

  1. 監管環境趨於寬松,有利於行業發展。
  2. AI 技術持續進步,爲 Crypto AI 帶來新機會。
  3. AGI 出現可能帶來全新商業模式。

值得關注的 Crypto AI 項目

兩位嘉賓都重點提到了 Bittensor:

  1. 強大的敘事能力和社區氛圍。
  2. 獲得灰度等機構支持。
  3. 經歷 FUD 考驗後展現生命力。

其他值得關注的項目包括 Vana、Arweave、Near 等。

Crypto AI 項目的評估策略

評估 Crypto AI 項目可從以下幾個維度:

  1. 團隊背景和執行力
  2. 產品實用性
  3. 代幣經濟模型設計
  4. 社區文化和品牌價值
  5. 所處發展週期階段

常用 AI 工具分享

嘉賓們分享了日常使用的 AI 工具:

  1. ChatGPT:用於學習、寫作、心理諮詢等。
  2. Perplexity:用於搜索和信息整理。
  3. 豆包:用於視頻內容總結。

總的來說,Crypto AI 作爲一個新興賽道,雖然面臨諸多挑戰,但也蘊含巨大機遇。投資者需要保持理性,從多個維度評估項目,把握行業發展趨勢。

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TokenSleuthvip
· 08-05 14:23
AI 玩概念不靠谱
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Uncle Liquidationvip
· 08-05 13:58
干就完了看涨
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