Cena Render Token

Autor: Mere X Kombinace AI + Crypto není jen "inovací infrastruktury", ale také pokusem o upgrade modelu správy. Zpochybňuje hranice představivosti lidské společnosti o "inteligentních systémech" a "kontrole moci" po celá desetiletí. Jakmile je umělá inteligence decentralizovaná, je to stále původní umělá inteligence? Jak omezíme agenta bez společnosti, bez právní adresy, který může "mít závěť"? Umělá inteligence a kryptoměny, dva z nejtransformativnějších technologických směrů 21. století, urychlují svou konvergenci a dávají vzniknout novému převratnému oboru: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Představuje nejen vývoj nové generace infrastruktury Web3, ale také nově definuje model inteligentní spolupráce v oblasti internetu hodnot. Tento článek bude komplexně analyzovat současný stav vývoje dráhy AI + Crypto, reprezentativní projekty, hnací síly růstu, rizika výzev a předpovědi trendů pro rok 2030. 1. Přehled trhu: raná fáze exponenciálního růstu Podle výzkumné zprávy společnosti Market.us má globální trh s umělou inteligencí a kryptoměnami v roce 2024 hodnotu přibližně 3,7 miliardy dolarů a očekává se, že toto číslo do roku 2034 přesáhne 47 miliard dolarů, s ohromující složenou roční mírou růstu 28,9 %. Stupně šedi navrhly v roce 2024 sledovat "AI Crypto" jako samostatnou třídu aktiv. Tržní kapitalizace sektoru vzrostla z přibližně 4,5 miliardy USD v roce 2023 na více než 21 miliard USD v roce 2025 a je rozdělena do tří dílčích linií: Infrastruktura pro trénování modelů AI (např. Bittensor, Nous) On-chain data a ekosystémy agentů (např. The Graph, Fetch.ai) Vykreslování GPU a sítě výpočetního výkonu (např. Render Network, Akash) Podle výzkumu společnosti The Business Research Company trh s "generativní umělou inteligencí v kryptoměnách" roste obzvláště rychle a očekává se, že do roku 2029 dosáhne 3,3 miliardy dolarů s ročním tempem růstu více než 34 %. 2. Jezdci: Proč tato trať explodovala? Hlavní hnací síla integrace umělé inteligence a blockchainu spočívá v jejich společné reakci na úzké hrdlo "centralizované inteligence" a potřebu "kolaborativního počítání". 1. Decentralizovaná alternativa ke cloudové inteligenci Web2 Velké jazykové modely (jako GPT, Claude, Gemini) jsou většinou centralizované služby, ale Web3 vyžaduje otevřený, ověřitelný a cenzuru odolný "inteligentní zdroj". Systém školení neuronových sítí Bittensor dokončuje decentralizované odvozování prostřednictvím motivačních mechanismů blockchainu, čímž řeší problém monopolu cloudů Web2. 2. Vzestup ekosystému agentů umělé inteligence v řetězci Projekty jako Fetch.ai a Autonolas budují "on-chain auto-executory", které mohou realizovat samo-rozhodování, sebenasazování a samoučící se aplikace AI v DeFi, správě DAO, správě aktiv a dalších scénářích, což výrazně zlepšuje inteligenci on-chain aplikací. 3. Evoluce umělé inteligence DeFi a TradFi Stále více obchodních platforem (jako je dYdX, GMX) zavádí predikční systémy AI pro kontrolu rizik a úpravu strategie. Generativní umělá inteligence se používá ke generování strukturovaných finančních zpráv, portrétů aktiv v řetězci a simulátorů LP. 4. Duální pohon bezpečnosti a dodržování předpisů Umělá inteligence se stává základním motorem nástrojů pro dodržování předpisů v řetězci (jako je modul Chainalysis AI, skenování kódu OpenZeppelin) a pomáhá podnikům při dodržování předpisů na vysoké úrovni, jako je boj proti praní špinavých peněz, detekce chytrých kontraktů a analýza modelů chování. 3. Analýza reprezentativních projektů (výběr) V současné době existuje v ekosystému AI Crypto několik projektů, které vynikají na technické a tržní úrovni. Mezi nimi je Bittensor průkopníkem v budování decentralizované sítě umělé inteligence, která vytváří otevřený systém pro nepřetržité školení a odvozování tím, že motivuje přispívající modelové uzly. Fetch.ai nasadila on-chain inteligentní systém agentů, který poskytuje možnosti automatizovaného provádění IoT a finančních transakcí, a již spolupracovala s fyzickými podniky, jako je Bosch; Render Network se zaměřuje na decentralizované sdílení zdrojů vykreslování GPU a její síť může podporovat trénování modelů AI a aplikace AR/VR a je technicky kompatibilní s platformou Apple Vision. The Graph poskytuje strukturované přístupové služby pro data v řetězci, tvoří datovou paměť a podporuje indexování AI Agent. Společnost Nous Research buduje multimodelový trh kolaborativního školení, který poskytuje řízení celého životního cyklu a ekonomické pobídky pro open source LLM. Autonolas navrhuje koncept "multi-agentního autonomního protokolu", který se pokouší úzce integrovat AI Agent s mechanismy správy DAO a vytvořit tak skutečně autonomní inteligentní systém v řetězci. Název projektu: Umístění funkce tokenu, Klíčová spolupráce/funkceBittensorTAOAI modelem naučená decentralizovaná síť, napodobuje architekturu hlubokého učení a poskytuje služby sdílení a odvozování motivačních modelů těžbyFetch.aiFETTon-chain AI Agent platforma spolupracuje se společnostmi Bosch a Datarella a zaměřuje se na IoT a mobilní platbyRender NetworkRNDRRdecentralizovaná služba vykreslování GPU je kompatibilní s Apple Vision a je široce nasazena na AR/VR & AIProgramová vrstva indexování dat GraphGRT Blockchain podporuje paměť agentů, sběr tréninkových dat a cross-chain tok dat Nous Research-AI Model Market a platforma pro kolaborativní školení Nejnovější ocenění přesahuje 1 miliardu USD a buduje systém "AI supermarketu"AutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) klade důraz na kombinaci AI + DAO a zkoumá model "firemního agenta" v řetězci. 4. Makro trendy a prognóza plánu na období 2025–2034 Nejen v rámci blockchainového průmyslu, ale také mainstreamové technologické společnosti postupně vytyčují tuto integrační cestu. NVIDIA nejen otevírá sadu nástrojů CUDA, aby se přizpůsobila trénování modelů v řetězci, ale také podporuje růst několika decentralizovaných projektů umělé inteligence prostřednictvím strategických investic; OpenAI a Filecoin společně zkoumají "ověřitelné sítě pro ukládání dat", jejichž cílem je vyřešit problémy s transparentností a auditem dat z trénování modelu; Společnost Meta AI se zavázala zkoumat mechanismus sledovatelnosti on-chain LLM s cílem zvýšit férovost modelu a odolnost proti zkreslení. Globální regulace zároveň rychle reaguje na technologický vývoj: americká Komise pro cenné papíry a burzy (SEC) zahájila na začátku roku 2025 projekt "Project Crypto", jehož cílem je prostudovat rámec pro dodržování autonomních smluv a rozhodovací logiku AI; První návrh návrhu EU MiCA 2.0 jasně vyžaduje mechanismus interpretovatelnosti a zveřejňování rizik systémů umělé inteligence v řetězci. Singapur a Spojené arabské emiráty jsou relativně otevřené a ujímají se vedení v právním uznání statusu agentur "on-chain agentů", aby pomohly podnikům pilotovat inovace v souladu s předpisy. Očekává se, že v příštím desetiletí projde integrace umělé inteligence a blockchainu pěti klíčovými fázemi. V roce 2025 se začne široce nasazovat první generace on-chain agentů, zejména v ekosystémech Gnosis Chain a OP Stack, přičemž se objeví velké množství experimentálních aplikací. V roce 2026 se modely umělé inteligence začnou hluboce integrovat se sítěmi vrstvy 2 a mechanismy, jako je zkML, mohou implementovat logiku odvozování umělé inteligence v řetězci. V letech 2027–2028 budou cross-chain agenti propojeni a podpoří vytvoření on-chain systému "digitálního zaměstnance". Po roce 2030 budou agenti umělé inteligence s paměťí, uvažováním a exekučními schopnostmi schopni samostatně dokončit spolupráci v řetězci, což bude znamenat počáteční formování autonomních ekonomik. Očekává se, že do roku 2034 přesáhne celý trh s kryptoměnami AI 47 miliard dolarů a stane se novým jádrem chytré ekonomiky. Časová osa: Očekávané milníkyZměny v odvětví2025Původní generace AI Agents bude nasazena on-chain, Gnosis Chain a OP Stack dozraje v rámci Agent2026L2 síť a integrace modelu AIZKML se stane populární a logika odvozování AI bude prováděna on-chain2027–2028Zobecnění agentůCross-chain AgentMulti-chain kolaborativní systémy AI a on-chain "digitální zaměstnanci"2030+ autonomních ekonomik zpočátku realizuje DAO řízené AI/ Velikost trhu DAO-as-a-Service Institutional Development 2034 přesahuje 47 miliard dolarů, modely umělé inteligence a správa aktiv jsou plně integrované. 5. Pokyny pro rizika a opatření Navzdory svému obrovskému tržnímu potenciálu čelí trať AI + Crypto několika klíčovým výzvám. Zaprvé, rozhodovací výstupy umělé inteligence postrádají stabilitu a jistotu, zejména ve finanční oblasti, kde jediné nesprávné uvažování může způsobit rizika na úrovni aktiv. Za druhé, systémy chytrých kontraktů se do značné míry spoléhají na ověřování chování modelu a současné mechanismy, jako je zkML, jsou stále dostatečně nezralé na to, aby dosáhly efektivního auditu a ověřování v řetězci. Kromě toho v souvislosti s jednotnými předpisy ve více zemích stále existují nejednoznačné oblasti v právním postavení, přidělování odpovědností a logice vymáhání práva agentů AI. Pokud dojde v budoucnu ke zpřísnění předpisů nebo posílení etických omezení, může to mít významný dopad na realizaci projektu. Pro investory by se rozvržení mělo točit kolem tří hlavních linií: infrastruktury modelu AI, datových služeb v řetězci a inteligentních systémů agentů. Můžete zvážit kombinaci tokenů se skutečnými síťovými efekty, jako je TAO, RNDR, GRT atd., abyste se vyhnuli honbě za projekty bez skutečného přistání. Vývojáři by se měli zaměřit na prováděcí rámec AI Agent a přizpůsobení datových modulů a prozkoumat vývojové nástroje poskytované společnostmi Autonolas a Fetch.ai. Manažeři DAO se mohou pokusit zavést pomocné systémy řízení, jako je použití umělé inteligence k bodování návrhů, modelování rozpočtu a další funkce ke zlepšení provozní efektivity organizace. Akademičtí a techničtí výzkumní pracovníci se mohou podílet na budování inteligentního rámce pro spolupráci v éře Web3 od zkML, ověřitelné umělé inteligence (VAI), auditu modelových smluv, mechanismů suverenity dat atd. Tato role doporučuje, aby investoři nasazovali infrastrukturní aktiva, jako jsou TAO, RNDR, GRT atd., aby se vyhnuli jednotlivým spekulativním projektům, vývojáři upřednostňují zkoumání agentských rámců (jako jsou Autonolas), modelových soketů a rozhraní AI Oracle Závěr, je AI + Crypto technologickou konvergencí nebo rekonstrukcí paradigmat správy? Když mluvíme o integraci umělé inteligence a blockchainu, mluvíme o mnohem více než o spojení dvou populárních technologií. Jsme v hluboké hře mezi "inteligentním vlastnictvím" a "kontrolní strukturou". Tradiční modely umělé inteligence se při růstu spoléhají na centralizované platformy a uživatelská data se stávají palivem, které je třeba trénovat, optimalizovat a komercializovat. Blockchain však navrhuje opačný etický základ – transparentnost, ověřitelnost, suverenitu. Jakmile je tedy umělá inteligence decentralizovaná, je to stále původní umělá inteligence? Jak omezíme agenta bez společnosti, bez právní adresy, který může "mít závěť"? Pokud může agent v řetězci plánovat finanční prostředky, vydávat smlouvy a podílet se na správě, měla by mu být udělena právní subjektivita nebo odpovědnost? Tyto otázky určí, zda dokážeme skutečně vybudovat inteligentní ekologii řízenou lidmi, spíše než abychom jimi byli ovládáni obráceně. V jistém smyslu není kombinace AI + Crypto jen "inovací infrastruktury", ale také pokusem o upgrade modelu správy. Zpochybňuje hranice představivosti lidské společnosti o "inteligentních systémech" a "kontrole moci" po celá desetiletí. A my stojíme u vstupu do této budoucnosti, a to nejen proto, abychom přijali změnu, ale také abychom na nadcházející éru autonomní inteligence reagovali s jasným smyslem pro riziko a institucionální představivostí.