4E Labs|Non solo uno sfogo ma un cambio di paradigma: l'ascesa dell'AI Crypto e la roadmap per il prossimo decennio

Autore: Mere X

La combinazione di AI + Crypto non è solo una "innovazione infrastrutturale" ma anche un tentativo di aggiornare il modello di governance. Sfida i confini dell'immaginazione della società umana dei "sistemi intelligenti" e del "controllo del potere" per decenni. Una volta che l'IA è decentralizzata, è ancora l'IA originale? Come faremo a trattenere un agente senza una società, senza un indirizzo legale, che potrebbe "avere un testamento"?

AI e Crypto, due delle direzioni tecnologiche più trasformative del 21° secolo, stanno accelerando la loro convergenza per dare vita a un nuovo campo dirompente: l'AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Non solo rappresenta l'evoluzione della prossima generazione di infrastrutture Web3, ma sta anche ridefinendo il modello di collaborazione intelligente nell'Internet of Value.

Questo articolo analizzerà in modo completo lo stato attuale dello sviluppo del percorso AI + Crypto, i progetti rappresentativi, i fattori di crescita, i rischi delle sfide e le previsioni di tendenza per il 2030.

1. Panoramica del mercato: la fase iniziale della crescita esponenziale

Secondo un rapporto di ricerca di Market.us, il mercato globale dell'intelligenza artificiale e delle criptovalute è valutato a circa 3,7 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che questa cifra supererà i 47 miliardi di dollari entro il 2034, con uno sbalorditivo tasso di crescita annuale composto del 28,9%.

Nel 2024 Grayscale ha proposto di tracciare "AI Crypto" come asset class autonoma. La capitalizzazione di mercato del settore è cresciuta da circa 4,5 miliardi di dollari nel 2023 a oltre 21 miliardi di dollari nel 2025 ed è suddivisa in tre sotto-tracce:

1. Infrastruttura di addestramento del modello di intelligenza artificiale (ad esempio, Bittensor, Nous)

2. Ecosistemi di dati e agenti on-chain (ad esempio, The Graph, Fetch.ai)

3. Reti di rendering GPU e potenza di calcolo (ad esempio, Render Network, Akash)

Secondo una ricerca di The Business Research Company, il mercato della "IA generativa nelle criptovalute" sta crescendo particolarmente rapidamente, si prevede che raggiungerà i 3,3 miliardi di dollari entro il 2029, con un tasso di crescita annuo di oltre il 34%.

2. Piloti: perché questa pista è esplosa?

La forza trainante principale dietro l'integrazione di IA e blockchain risiede nella loro risposta congiunta al collo di bottiglia dell'"intelligenza centralizzata" e alla necessità di un "calcolo collaborativo".

1. Alternativa decentralizzata all'intelligenza cloud Web2

I modelli linguistici di grandi dimensioni (come GPT, Claude, Gemini) sono per lo più servizi centralizzati, ma il Web3 richiede una "fonte intelligente" aperta, verificabile e resistente alla censura. Il sistema di addestramento della rete neurale di Bittensor completa l'inferenza decentralizzata attraverso meccanismi di incentivazione blockchain, risolvendo il problema del monopolio dei cloud Web2.

2. L'ascesa dell'ecosistema degli agenti di intelligenza artificiale on-chain

Progetti come Fetch.ai e Autonolas stanno costruendo "auto-esecutori on-chain" in grado di realizzare applicazioni di intelligenza artificiale auto-decisionali, auto-distribuzione e autoapprendimento in DeFi, governance DAO, gestione degli asset e altri scenari, migliorando notevolmente l'intelligenza delle applicazioni on-chain.

3. L'evoluzione dell'IA di DeFi e TradFi

Sempre più piattaforme di trading (come dYdX, GMX) stanno introducendo sistemi di previsione dell'intelligenza artificiale per il controllo del rischio e l'adeguamento della strategia. L'intelligenza artificiale generativa viene utilizzata per generare report finanziari strutturati, ritratti di asset on-chain e simulatori LP.

4. Doppia guida di sicurezza e conformità

L'intelligenza artificiale sta diventando il motore principale degli strumenti di conformità on-chain (come il modulo AI di Chainalysis, la scansione del codice OpenZeppelin), assistendo le aziende nelle esigenze di conformità di alto livello come l'antiriciclaggio, il rilevamento di smart contract e l'analisi dei modelli comportamentali.

3. Analisi di progetti rappresentativi (selezionati)

Attualmente, ci sono diversi progetti nell'ecosistema AI Crypto che si distinguono a livello tecnico e di mercato. Tra questi, Bittensor è un pioniere nella costruzione di una rete di intelligenza artificiale decentralizzata, formando un sistema aperto per l'addestramento continuo e l'inferenza incentivando i nodi del modello che contribuiscono. Fetch.ai ha implementato un sistema di agenti intelligenti on-chain per fornire funzionalità di esecuzione automatizzata per l'IoT e le transazioni finanziarie e ha già collaborato con aziende fisiche come Bosch; Render Network si concentra sulla condivisione decentralizzata delle risorse di rendering GPU e la sua rete può supportare l'addestramento di modelli AI e applicazioni AR/VR ed è tecnicamente compatibile con la piattaforma Apple Vision. The Graph fornisce servizi di accesso strutturato per i dati on-chain, formando la memoria dei dati e il supporto per l'indicizzazione di AI Agent. Nous Research sta costruendo un mercato di formazione collaborativa multi-modello per fornire una gestione completa del ciclo di vita e incentivi economici per gli LLM open source. Autonolas propone il concetto di "protocollo autonomo multi-agente", tentando di integrare strettamente l'AI Agent con i meccanismi di governance DAO per costruire un sistema intelligente autonomo veramente on-chain.

Nome del progetto: Posizionamento della funzione del token, cooperazione/caratteristiche chiaveBittensorRete decentralizzata addestrata su modello TAOAI, imita l'architettura di deep learning e fornisce servizi di condivisione e inferenza di modelli di incentivi per il miningFetch.aiFETTon-chain AI Agent platform collabora con Bosch e Datarella, concentrandosi su IoT e pagamenti mobiliRender NetworkRNDRRil servizio di rendering GPU decentralizzato è compatibile con Apple Vision ed è ampiamente distribuito su AR/VR e AIIl livello di indicizzazione dei dati blockchain GraphGRT supporta la memoria degli agenti, l'acquisizione dei dati di addestramento e il flusso di dati cross-chain Nous Research-AI Model Market e la piattaforma di formazione collaborativa L'ultima valutazione supera $ 1 miliardo e sta costruendo un sistema di "supermercato AI"AutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) enfatizza la combinazione di AI + DAO ed esplora il modello on-chain di "agente aziendale".

4. Macro trend e previsioni di roadmap 2025-2034

Non solo all'interno dell'industria blockchain, ma anche le aziende tecnologiche tradizionali stanno gradualmente delineando questo percorso di integrazione. NVIDIA non solo apre la toolchain CUDA per adattarsi all'addestramento dei modelli on-chain, ma promuove anche la crescita di più progetti di intelligenza artificiale decentralizzati attraverso investimenti strategici; OpenAI e Filecoin esplorano congiuntamente "reti di archiviazione dati verificabili", con l'obiettivo di risolvere i problemi di trasparenza e controllo dei dati di addestramento dei modelli; Meta AI è impegnata nella ricerca del meccanismo di tracciabilità degli LLM on-chain per migliorare l'equità del modello e la resistenza ai bias.

Allo stesso tempo, anche la regolamentazione globale sta rispondendo rapidamente all'evoluzione tecnologica: la Securities and Exchange Commission (SEC) degli Stati Uniti ha lanciato il progetto "Project Crypto" all'inizio del 2025 per studiare il quadro di conformità per i contratti autonomi e le logiche decisionali dell'IA; La prima bozza della bozza UE del MiCA 2.0 richiede chiaramente l'interpretabilità e il meccanismo di divulgazione del rischio dei sistemi di intelligenza artificiale on-chain. Singapore e gli Emirati Arabi Uniti sono relativamente aperti, assumendo un ruolo guida nel riconoscere legalmente lo status di agenzia di "agenti on-chain" per aiutare le imprese a pilotare l'innovazione in modo conforme.

Nel prossimo decennio, si prevede che l'integrazione di intelligenza artificiale e blockchain attraverserà cinque fasi chiave. Nel 2025, la prima generazione di agenti on-chain inizierà ad essere ampiamente distribuita, soprattutto negli ecosistemi Gnosis Chain e OP Stack, con l'emergere di un gran numero di applicazioni sperimentali. Nel 2026, i modelli di intelligenza artificiale inizieranno a essere profondamente integrati con le reti Layer2 e meccanismi come zkML possono implementare la logica di inferenza dell'intelligenza artificiale on-chain. Entro il 2027-2028, gli agenti cross-chain saranno interconnessi e promuoveranno la formazione di un sistema on-chain di "dipendenti digitali". Dopo il 2030, gli agenti di intelligenza artificiale con capacità di memoria, ragionamento ed esecuzione saranno in grado di completare in modo indipendente la collaborazione on-chain, segnando la formazione iniziale di economie autonome. Entro il 2034, si prevede che l'intero mercato delle criptovalute AI supererà i 47 miliardi di dollari, diventando il nuovo nucleo della smart economy.

Timeline: Pietre miliari previsteCambiamenti del settore2025La generazione originale di agenti AI sarà implementata on-chain, Gnosis Chain e OP Stack matureranno il framework degli agenti2026L2L2 network e l'integrazione del modello AIZKML diventeranno popolari e la logica di inferenza AI verrà eseguita on-chain2027-2028Generalizzazione degli agenti cross-chainSistemi di intelligenza artificiale collaborativa multi-chain e "dipendenti digitali" on-chain2030+ le economie autonome realizzeranno inizialmente DAO guidate dall'intelligenza artificiale/ La dimensione del mercato DAO-as-a-Service Institutional Development 2034 supera i 47 miliardi di dollari Modelli di intelligenza artificiale e gestione patrimoniale completamente integrati.

5. Linee guida per i rischi e le azioni

Nonostante il suo immenso potenziale di mercato, il percorso AI + Crypto deve affrontare diverse sfide chiave. In primo luogo, i risultati del processo decisionale dell'IA mancano di stabilità e certezza, soprattutto in campo finanziario, dove un singolo ragionamento errato può causare rischi a livello di attività. In secondo luogo, i sistemi di smart contract si basano molto sulla verifica del comportamento del modello e i meccanismi attuali come zkML sono ancora abbastanza immaturi per ottenere un audit efficiente e una verifica on-chain. Inoltre, nel contesto di normative unificate in più paesi, ci sono ancora aree ambigue nello status giuridico, nell'attribuzione delle responsabilità e nelle logiche di applicazione della legge degli agenti di IA. Se in futuro le normative saranno inasprite o le restrizioni etiche saranno rafforzate, ciò potrebbe avere un impatto significativo sull'attuazione del progetto.

Per gli investitori, il layout dovrebbe ruotare attorno a tre linee principali: infrastruttura del modello di intelligenza artificiale, servizi di dati on-chain e sistemi di agenti intelligenti. Puoi prendere in considerazione la possibilità di combinare i token con effetti di rete reali, come TAO, RNDR, GRT, ecc., per evitare di inseguire progetti senza un atterraggio effettivo. Gli sviluppatori dovrebbero concentrarsi sul framework di esecuzione dell'agente di intelligenza artificiale e sull'adattamento del modulo dati ed esplorare gli strumenti di sviluppo forniti da Autonolas e Fetch.ai. I responsabili delle DAO possono provare a introdurre sistemi di governance ausiliari, come l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per fornire il punteggio delle proposte, la modellazione del budget e altre funzioni per migliorare l'efficienza operativa dell'organizzazione. I ricercatori accademici e tecnici possono partecipare alla costruzione di un framework di collaborazione intelligente nell'era del Web3 da zkML, IA verificabile (VAI), audit dei contratti modello, meccanismi di sovranità dei dati, ecc.

Il ruolo raccomanda agli investitori di implementare asset infrastrutturali come TAO, RNDR, GRT, ecc., per evitare singoli progetti speculativi, gli sviluppatori danno priorità all'esplorazione di framework di agenti (come Autonolas), socket di modelli e interfacce oracolo AI

Conclusione, AI + Crypto è una convergenza tecnologica o una ricostruzione dei paradigmi di governance?

Quando parliamo di integrazione di intelligenza artificiale e blockchain, stiamo parlando di molto di più della giunzione di due tecnologie popolari. Siamo in un gioco profondo tra "proprietà intelligente" e "struttura di controllo". I modelli di intelligenza artificiale tradizionali si basano su piattaforme centralizzate per crescere e i dati degli utenti diventano il carburante per essere addestrati, ottimizzati e commercializzati. Ma la blockchain propone il fondamento etico opposto: trasparenza, verificabilità, auto-sovranità. Quindi, una volta che l'IA è decentralizzata, è ancora l'IA originale? Come faremo a trattenere un agente senza una società, senza un indirizzo legale, che potrebbe "avere un testamento"? Se un agente on-chain può programmare fondi, emettere contratti e partecipare alla governance, dovrebbe essere dotato di personalità giuridica o responsabilità? Queste domande determineranno se possiamo veramente costruire un'ecologia intelligente guidata dagli esseri umani, piuttosto che essere governati da loro al contrario.

In un certo senso, la combinazione di AI + Crypto non è solo una "innovazione infrastrutturale" ma anche un tentativo di aggiornare il modello di governance. Sfida i confini dell'immaginazione della società umana dei "sistemi intelligenti" e del "controllo del potere" per decenni. E noi siamo all'ingresso di questo futuro, non solo per abbracciare il cambiamento, ma anche per rispondere alla prossima era dell'intelligenza autonoma con un chiaro senso del rischio e dell'immaginazione istituzionale.