作者:Li Jin,Variant Fund合伙人;翻译0xjs@果米财情
我花了很多时间研究AI和加密货币的交叉点。我认为,两者的结合对于使AI更加公平和用户拥有至关重要。
分享一下我们所看到的快速想法:
AI x 加密货币交叉点的项目分为两大类:1) 应用加密技术解决AI问题 2) 应用AI解决加密问题。
由于当今AI市场总体比加密世界更大,因此大多数公司都专注于 (1) 将加密应用于AI。也就是说,将AI应用于加密货币 (2) 可以使加密货币更易于使用和交互,从而帮助扩大蛋糕。
在第一类中,我们正在研究整个AI堆栈的项目:
数据收集(包括收集其他地方不存在的新的专有数据集)
模型训练和推理(包括数据标签和 RLHF)
基础设施市场(包括计算和存储)
AI应用
我们看到加密货币有机会对所有这些类别产生影响。
以数据收集层为例,我们看到的是,积累当前不存在或难以访问的数据集对于AI公司来说可能是一个巨大的解锁。加密货币可以通过激励用户贡献数据来提供帮助(如在许多 DEPIN 网络中)。
在计算市场中,我们还看到代币激励被用来聚合这些网络的供应方。我们认为,在竞争日益激烈的环境中,一个差异化因素将是提供额外的服务和模式来吸引开发商。
在应用程序层,我们看到旨在创建AI智能体的项目,配备钱包以使它们能够独立进行交易。或者在去中心化计算上运行的AI智能体(如Venice.ai)。
我们已经在加密货币 + AI 的交叉领域进行了多项早期投资——Worldcoin、Mana、Modulus、Botto、Dawn 钱包——我们很高兴能够继续支持该领域。
下面我将概述第二类:将AI应用于加密货币的公司。
AI在加密领域的应用与我们已经看到的AI和大语言模型对非加密领域产生的更广泛的影响是相似的:创建一个新的计算用户界面;帮助内容创作者的创作过程;帮助企业提升运营能力。
将AI应用于加密的项目类别可以按 GTM 进行细分:面向消费者、创作者或面向开发人员。
在消费者方面,项目正在构建:
为用户提供的AI界面(例如钱包在链上处理事务的自然语言界面)
AI交易智能体和策略
估值模型(例如 NFT 的 Upshot)
用户拥有的AI DAO(例如@hollyplusp_voice模型,@BottoDAO)
链上AI游戏(例如ModulusLabs的Leela)
对于创作者来说,有AI辅助创作工具(例如对NFT的title.xyz)以及人工智能生成的 memecoins,尤其是AI艺术,在 NFT 世界中正大行其道。
对于开发人员来说,项目正在将AI应用于: 智能合约审计;欺诈检测和安全;链上数据分析;通过聊天机器人进行社区管理;Defi 风险评分;女巫检测;代币分发。
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