4E Labs|Niet zomaar een uitlaatklep, maar een paradigmaverschuiving: de opkomst van AI Crypto en de routekaart voor het komende decennium

Auteur: Mere X

De combinatie van AI + Crypto is niet alleen een "infrastructuurinnovatie", maar ook een poging om het governancemodel te upgraden. Het daagt de grenzen uit van de verbeelding van de menselijke samenleving van 'intelligente systemen' en 'machtscontrole' gedurende decennia. Als AI eenmaal gedecentraliseerd is, is het dan nog steeds de oorspronkelijke AI? Hoe zullen we een agent zonder bedrijf, zonder wettelijk adres, die "een testament" kan hebben, in bedwang houden?

AI en Crypto, twee van de meest transformerende technologische richtingen van de 21e eeuw, versnellen hun convergentie om een ontwrichtend nieuw veld te doen ontstaan: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Het vertegenwoordigt niet alleen de evolutie van de volgende generatie Web3-infrastructuur, maar herdefinieert ook het intelligente samenwerkingsmodel in het Internet of Value.

Dit artikel analyseert uitgebreid de huidige ontwikkelingsstatus van de AI + Crypto-track, representatieve projecten, groeifactoren, uitdagingsrisico's en trendvoorspellingen voor 2030.

1. Marktoverzicht: het vroege stadium van exponentiële groei

Volgens een onderzoeksrapport van Market.us wordt de wereldwijde AI- en cryptomarkt gewaardeerd op ongeveer $ 3,7 miljard in 2024, en dit cijfer zal naar verwachting meer dan $ 47 miljard bedragen in 2034, met een duizelingwekkend samengesteld jaarlijks groeipercentage van 28,9%.

Grayscale stelde in 2024 voor om "AI Crypto" te volgen als een op zichzelf staande activaklasse. De marktkapitalisatie van de sector groeide van ongeveer $ 4.5 miljard in 2023 tot meer dan $ 21 miljard in 2025 en is onderverdeeld in drie subsporen:

1. Trainingsinfrastructuur voor AI-modellen (bijv. Bittensor, Nous)

2. On-chain gegevens en agent-ecosystemen (bijv. The Graph, Fetch.ai)

3. GPU-rendering- en rekenkrachtnetwerken (bijv. Render Network, Akash)

Volgens onderzoek van The Business Research Company groeit de markt voor "generatieve AI in crypto" bijzonder snel en zal naar verwachting in 2029 $3,3 miljard bereiken, met een jaarlijks groeipercentage van meer dan 34%.

2. Coureurs: Waarom is dit circuit ontploft?

De belangrijkste drijvende kracht achter de integratie van AI en blockchain ligt in hun gezamenlijke reactie op het knelpunt van "gecentraliseerde intelligentie" en de noodzaak van "collaborative computing".

1. Gedecentraliseerd alternatief voor Web2 cloud intelligence

Grote taalmodellen (zoals GPT, Claude, Gemini) zijn meestal gecentraliseerde diensten, maar Web3 vereist een open, verifieerbare en censuurbestendige "intelligente bron". Het neurale netwerktrainingssysteem van Bittensor voltooit gedecentraliseerde inferentie via blockchain-stimuleringsmechanismen, waardoor het monopolieprobleem van Web2-clouds wordt opgelost.

2. De opkomst van het on-chain AI Agents-ecosysteem

Projecten zoals Fetch.ai en Autonolas bouwen "on-chain auto-executors" die zelfbeslissings-, zelf-deployment en zelflerende AI-toepassingen kunnen realiseren in DeFi, DAO-governance, vermogensbeheer en andere scenario's, waardoor de intelligentie van on-chain-applicaties aanzienlijk wordt verbeterd.

3. De AI-evolutie van DeFi en TradFi

Steeds meer handelsplatformen (zoals dYdX, GMX) introduceren AI-voorspellingssystemen voor risicobeheersing en strategieaanpassing. Generatieve AI wordt gebruikt om gestructureerde financiële rapporten, on-chain activaportretten en LP-simulatoren te genereren.

4. Dubbele aandrijving van veiligheid en naleving

AI wordt de kernmotor van on-chain compliance-tools (zoals de Chainalysis AI-module, OpenZeppelin-codescanning) en helpt ondernemingen bij compliance-behoeften op hoog niveau, zoals anti-witwaspraktijken, detectie van slimme contracten en analyse van gedragsmodellen.

3. Analyse van representatieve projecten (huidige pagina)

Momenteel zijn er verschillende projecten in het AI Crypto-ecosysteem die opvallen op technisch en marktniveau. Onder hen is Bittensor een pionier in het bouwen van een gedecentraliseerd AI-netwerk, dat een open systeem vormt voor continue training en inferentie door bijdragende modelknooppunten te stimuleren. Fetch.ai heeft een on-chain intelligent agentsysteem geïmplementeerd om geautomatiseerde uitvoeringsmogelijkheden te bieden voor IoT en financiële transacties, en heeft al samengewerkt met fysieke ondernemingen zoals Bosch; Render Network richt zich op het gedecentraliseerd delen van GPU-renderingbronnen, en het netwerk kan AI-modeltraining en AR/VR-toepassingen ondersteunen en is technisch compatibel met het Apple Vision-platform. The Graph biedt gestructureerde toegangsservices voor on-chain gegevens, waarbij het gegevensgeheugen en de indexeringsondersteuning van AI Agent worden gevormd. Nous Research bouwt aan een multi-model collaboratieve trainingsmarkt om volledig levenscyclusbeheer en economische prikkels voor open source LLM's te bieden. Autonolas stelt het concept van "multi-agent autonoom protocol" voor, in een poging om AI Agent nauw te integreren met DAO-governancemechanismen om een echt on-chain autonoom intelligent systeem te bouwen.

Projectnaam: Token Function Positioning, Key Cooperation/FeaturesBittensorTAOAI-modelgetraind gedecentraliseerd netwerk, imiteert deep learning-architectuur en biedt diensten voor het delen en deductiediensten voor het delen van mining-incentivemodellenFetch.aiFETTon-chain AI Agent-platform werkt samen met Bosch en Datarella en richt zich op IoT en mobiele betalingenRender NetworkRNDRRgedecentraliseerde GPU-renderingservice is compatibel met Apple Vision en wordt op grote schaal ingezet op AR/VR & AIDe GraphGRT Blockchain Data Indexing Layer ondersteunt agentgeheugen, trainingsdata-acquisitie en cross-chain datastroom Nous Research-AI Model Market and Collaborative Training Platform De meest recente waardering bedraagt meer dan $ 1 miljard en het bouwt een "AI-supermarkt"-systeemAutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) benadrukt de combinatie van AI + DAO en verkent het on-chain "bedrijfsagent"-model.

4. Macrotrends en prognose van de routekaart 2025-2034

Niet alleen binnen de blockchain-industrie, maar ook reguliere technologiebedrijven leggen dit integratietraject geleidelijk uit. NVIDIA stelt niet alleen de CUDA-toolchain open om zich aan te passen aan on-chain modeltraining, maar bevordert ook de groei van meerdere gedecentraliseerde AI-projecten door middel van strategische investeringen; OpenAI en Filecoin onderzoeken samen "verifieerbare gegevensopslagnetwerken", met als doel de transparantie- en auditproblemen van modeltrainingsgegevens op te lossen; Meta AI zet zich in voor onderzoek naar het traceerbaarheidsmechanisme van on-chain LLM's om de eerlijkheid van modellen en de weerstand tegen vooroordelen te verbeteren.

Tegelijkertijd speelt de wereldwijde regelgeving ook snel in op de technologische evolutie: de Amerikaanse Securities and Exchange Commission (SEC) lanceerde begin 2025 het "Project Crypto"-project om het nalevingskader voor autonome contracten en de AI-besluitvormingslogica te bestuderen; Het eerste ontwerp van het EU-ontwerp MiCA 2.0 vereist duidelijk de interpreteerbaarheid en het mechanisme voor risicoopenbaarmaking van on-chain AI-systemen. Singapore en de Verenigde Arabische Emiraten zijn relatief open en nemen het voortouw bij het wettelijk erkennen van de agentschapsstatus van "on-chain agents" om ondernemingen te helpen innovatie op een conforme manier te testen.

In het komende decennium zal de integratie van AI en blockchain naar verwachting vijf belangrijke fasen doorlopen. In 2025 zal de eerste generatie on-chain agents op grote schaal worden ingezet, vooral in de ecosystemen van Gnosis Chain en OP Stack, waarbij een groot aantal experimentele toepassingen in opkomst is. In 2026 zullen AI-modellen diep worden geïntegreerd met Layer2-netwerken, en mechanismen zoals zkML kunnen on-chain AI-inferentielogica implementeren. Tegen 2027-2028 zullen cross-chain agenten met elkaar verbonden zijn en de vorming van een on-chain "digitaal werknemer"-systeem bevorderen. Na 2030 zullen AI-agenten met geheugen-, redeneer- en uitvoeringscapaciteiten in staat zijn om zelfstandig on-chain samenwerking te voltooien, wat de eerste vorming van autonome economieën markeert. Tegen 2034 zal de hele AI-cryptomarkt naar verwachting meer dan $ 47 miljard bedragen en de nieuwe kern van de slimme economie worden.

Tijdlijn: Verwachte mijlpalenVeranderingen in de sector2025De oorspronkelijke generatie AI-agenten zal on-chain worden ingezet, Gnosis Chain en OP Stack zullen het Agent-framework volwassen maken2026L2-netwerk- en AI-modelintegratiezkML zal populair worden en AI-inferentielogica zal on-chain worden uitgevoerd2027-2028Cross-chain Agent-generalisatieMulti-chain collaboratieve AI-systemen en on-chain "digitale werknemers"2030+ autonome economieën zullen in eerste instantie AI-gestuurde DAO's realiseren/ De marktomvang van DAO-as-a-Service institutionele ontwikkeling 2034 bedraagt meer dan $ 47 miljard AI-modellen en volledig geïntegreerd vermogensbeheer.

5. Risico- en actierichtlijnen

Ondanks het immense marktpotentieel staat de AI + Crypto-track voor verschillende belangrijke uitdagingen. Ten eerste ontbreekt het aan stabiliteit en zekerheid van AI-besluitvorming, vooral op financieel gebied, waar een enkele verkeerde redenering risico's op activaniveau kan veroorzaken. Ten tweede zijn slimme contractsystemen sterk afhankelijk van verificatie van modelgedrag, en zijn de huidige mechanismen zoals zkML nog onvolwassen genoeg om efficiënte audits en on-chain verificatie te bereiken. Bovendien zijn er in de context van uniforme regelgeving in meerdere landen nog steeds onduidelijkheden in de juridische status, de toewijzing van verantwoordelijkheden en de rechtshandhavingslogica van AI-agenten. Als de regelgeving in de toekomst wordt aangescherpt of ethische beperkingen worden aangescherpt, kan dit een aanzienlijke impact hebben op de uitvoering van het project.

Voor beleggers zou de lay-out moeten draaien rond drie hoofdlijnen: AI-modelinfrastructuur, on-chain dataservices en intelligente agentsystemen. U kunt overwegen tokens te combineren met daadwerkelijke netwerkeffecten, zoals TAO, RNDR, GRT, enz., om te voorkomen dat u projecten najaagt zonder daadwerkelijke landing. Ontwikkelaars moeten zich concentreren op het uitvoeringsframework van de AI Agent en de aanpassing van de gegevensmodule, en de ontwikkelingstools van Autonolas en Fetch.ai verkennen. DAO-managers kunnen proberen aanvullende governancesystemen te introduceren, zoals het gebruik van AI om voorstelscores, budgetmodellering en andere functies te bieden om de operationele efficiëntie van de organisatie te verbeteren. Academische en technische onderzoekers kunnen deelnemen aan het bouwen van een intelligent samenwerkingskader in het Web3-tijdperk van zkML, verifieerbare AI (VAI), modelcontractauditing, mechanismen voor gegevenssoevereiniteit, enz.

De rol beveelt aan dat investeerders infrastructuuractiva zoals TAO, RNDR, GRT, enz. inzetten om afzonderlijke speculatieve projecten te voorkomen, ontwikkelaars geven prioriteit aan het verkennen van agentframeworks (zoals Autonolas), modelsockets en AI-orakelinterfaces

Conclusie, is AI + Crypto een technologische convergentie of een reconstructie van bestuursparadigma's?

Als we het hebben over de integratie van AI en blockchain, hebben we het over veel meer dan het splitsen van twee populaire technologieën. We bevinden ons in een diepgaand spel tussen "intelligent eigendom" en "controlestructuur". Traditionele AI-modellen vertrouwen op gecentraliseerde platforms om te groeien, en gebruikersgegevens worden de brandstof om te worden getraind, geoptimaliseerd en gecommercialiseerd. Maar blockchain stelt de tegenovergestelde ethische basis voor: transparantie, verifieerbaarheid, zelfsoevereiniteit. Dus, als AI eenmaal gedecentraliseerd is, is het dan nog steeds de oorspronkelijke AI? Hoe zullen we een agent zonder bedrijf, zonder wettelijk adres, die "een testament" kan hebben, in bedwang houden? Als een on-chain agent fondsen kan plannen, contracten kan uitgeven en kan deelnemen aan het bestuur, moet hij dan rechtspersoonlijkheid of verantwoordelijkheid krijgen? Deze vragen zullen bepalen of we echt een intelligente ecologie kunnen bouwen die wordt geleid door mensen, in plaats van omgekeerd door hen te worden geregeerd.

In zekere zin is de combinatie van AI + Crypto niet alleen een "infrastructuurinnovatie", maar ook een poging om het governancemodel te upgraden. Het daagt de grenzen uit van de verbeelding van de menselijke samenleving van 'intelligente systemen' en 'machtscontrole' gedurende decennia. En we staan aan de ingang van deze toekomst, niet alleen om verandering te omarmen, maar ook om te reageren op het komende tijdperk van autonome intelligentie met een duidelijk gevoel voor risico en institutionele verbeeldingskracht.