Preț Render Token

Autor: Mere X Combinația AI + Crypto nu este doar o "inovație de infrastructură", ci și o încercare de a îmbunătăți modelul de guvernanță. Provoacă granițele imaginației societății umane despre "sisteme inteligente" și "controlul puterii" timp de decenii. Odată ce AI este descentralizată, este încă AI originală? Cum vom reține un agent fără companie, fără o adresă legală, care poate "avea un testament"? AI și Crypto, două dintre cele mai transformatoare direcții tehnologice ale secolului 21, își accelerează convergența pentru a da naștere unui nou domeniu disruptiv: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Nu numai că reprezintă evoluția următoarei generații de infrastructură Web3, dar redefinește și modelul de colaborare inteligentă în Internet of Value. Acest articol va analiza în mod cuprinzător starea actuală de dezvoltare a pistei AI + Crypto, proiectele reprezentative, factorii de creștere, riscurile de provocare și predicțiile tendințelor pentru 2030. 1. Prezentare generală a pieței: stadiul incipient al creșterii exponențiale Potrivit unui raport de cercetare realizat de Market.us, piața globală AI și cripto este evaluată la aproximativ 3,7 miliarde de dolari în 2024, iar această cifră este de așteptat să depășească 47 de miliarde de dolari până în 2034, cu o rată de creștere anuală compusă uimitoare de 28,9%. Grayscale a propus în 2024 să urmărească "AI Crypto" ca o clasă de active de sine stătătoare. Capitalizarea de piață a sectorului a crescut de la aproximativ 4,5 miliarde de dolari în 2023 la peste 21 de miliarde de dolari în 2025 și este împărțită în trei sub-căi: Infrastructura de antrenament a modelelor AI (de exemplu, Bittensor, Nous) Datele on-chain și ecosistemele de agenți (de exemplu, The Graph, Fetch.ai) Rețele de randare GPU și putere de calcul (de exemplu, Render Network, Akash) Potrivit cercetărilor efectuate de The Business Research Company, piața "AI generativă în cripto" crește deosebit de rapid, așteptându-se să ajungă la 3,3 miliarde de dolari până în 2029, cu o rată anuală de creștere de peste 34%. 2. Piloți: De ce a explodat această pistă? Principala forță motrice din spatele integrării AI și blockchain constă în răspunsul lor comun la blocajul "inteligenței centralizate" și la nevoia de "calcul colaborativ". 1. Alternativă descentralizată la inteligența cloud Web2 Modelele lingvistice mari (cum ar fi GPT, Claude, Gemini) sunt în mare parte servicii centralizate, dar Web3 necesită o "sursă inteligentă" deschisă, verificabilă și rezistentă la cenzură. Sistemul de antrenament al rețelelor neuronale al Bittensor completează inferența descentralizată prin mecanisme de stimulare blockchain, rezolvând problema monopolului cloud-urilor Web2. 2. Creșterea ecosistemului AI Agents on-chain Proiecte precum Fetch.ai și Autonolas construiesc "auto-executori on-chain" care pot realiza aplicații AI de auto-luare, auto-implementare și auto-învățare în DeFi, guvernanță DAO, gestionarea activelor și alte scenarii, îmbunătățind considerabil inteligența aplicațiilor on-chain. 3. Evoluția AI a DeFi și TradFi Din ce în ce mai multe platforme de tranzacționare (cum ar fi dYdX, GMX) introduc sisteme de predicție AI pentru controlul riscurilor și ajustarea strategiei. Inteligența artificială generativă este utilizată pentru a genera rapoarte financiare structurate, portrete de active în lanț și simulatoare LP. 4. Acționare dublă a siguranței și conformității AI devine motorul de bază al instrumentelor de conformitate on-chain (cum ar fi modulul Chainalysis AI, scanarea codului OpenZeppelin), ajutând companiile în nevoile de conformitate la nivel înalt, cum ar fi combaterea spălării banilor, detectarea contractelor inteligente și analiza modelelor comportamentale. 3. Analiza proiectelor reprezentative (selectate) În prezent, există mai multe proiecte în ecosistemul AI Crypto care se remarcă la nivel tehnic și de piață. Printre acestea, Bittensor este un pionier în construirea unei rețele AI descentralizate, formând un sistem deschis pentru antrenament continuu și inferență prin stimularea nodurilor model care contribuie. Fetch.ai a implementat un sistem de agent inteligent on-chain pentru a oferi capabilități de execuție automată pentru IoT și tranzacții financiare și a cooperat deja cu întreprinderi fizice precum Bosch; Render Network se concentrează pe partajarea descentralizată a resurselor de randare GPU, iar rețeaua sa poate suporta antrenarea modelelor AI și aplicațiile AR/VR și este compatibilă din punct de vedere tehnic cu platforma Apple Vision. The Graph oferă servicii de acces structurat pentru date on-chain, formând memoria de date și suportul de indexare al AI Agent. Nous Research construiește o piață de formare colaborativă multi-model pentru a oferi managementul complet al ciclului de viață și stimulente economice pentru LLM-urile open source. Autonolas propune conceptul de "protocol autonom multi-agent", încercând să integreze îndeaproape AI Agent cu mecanismele de guvernanță DAO pentru a construi un sistem inteligent cu adevărat autonom în lanț. Nume proiect: Poziționarea funcției tokenului, cooperare cheie/caracteristiciBittensorRețea descentralizată antrenată de model TAOAI, imită arhitectura de învățare profundă și oferă servicii de partajare și inferență a modelelor de stimulare a minerituluiFetch.aiFETLon-chain AI Agent cooperează cu Bosch și Datarella, concentrându-se pe IoT și plăți mobileRender NetworkRNDRRserviciul de randare GPU descentralizat este compatibil cu Apple Vision și este implementat pe scară largă pe Cea mai recentă evaluare depășește 1 miliard de dolari și construiește un sistem de "supermarket AI"AutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) pune accentul pe combinația AI + DAO și explorează modelul "agent de companie" on-chain. 4. Tendințe macro și prognoză pentru foaia de parcurs 2025-2034 Nu numai în industria blockchain, ci și companiile de tehnologie mainstream stabilesc treptat această cale de integrare. NVIDIA nu numai că deschide lanțul de instrumente CUDA pentru a se adapta la antrenamentul modelelor on-chain, dar promovează și creșterea mai multor proiecte AI descentralizate prin investiții strategice; OpenAI și Filecoin explorează împreună "rețele de stocare a datelor verificabile", cu scopul de a rezolva problemele de transparență și audit ale datelor de antrenament ale modelelor; Meta AI se angajează să cerceteze mecanismul de trasabilitate al LLM-urilor on-chain pentru a spori corectitudinea modelului și rezistența la părtinire. În același timp, reglementarea globală răspunde rapid la evoluția tehnologică: Comisia pentru Valori Mobiliare și Burse din SUA (SEC) a lansat proiectul "Project Crypto" la începutul anului 2025 pentru a studia cadrul de conformitate pentru contractele autonome și logica decizională AI; Prima versiune a proiectului UE MiCA 2.0 necesită în mod clar interpretabilitatea și mecanismul de dezvăluire a riscurilor sistemelor de IA on-chain. Singapore și Emiratele Arabe Unite sunt relativ deschise, preluând conducerea în recunoașterea legală a statutului de agenție de "agenți on-chain" pentru a ajuta companiile să piloteze inovația într-o manieră conformă. În următorul deceniu, se așteaptă ca integrarea AI și blockchain să treacă prin cinci etape cheie. În 2025, prima generație de agenți on-chain va începe să fie implementată pe scară largă, în special în ecosistemele Gnosis Chain și OP Stack, cu un număr mare de aplicații experimentale care apar. În 2026, modelele AI vor începe să fie profund integrate cu rețelele Layer2, iar mecanisme precum zkML pot implementa logica de inferență AI on-chain. Până în 2027-2028, agenții cross-chain vor fi interconectați și vor promova formarea unui sistem on-chain de "angajați digitali". După 2030, agenții AI cu capacități de memorie, raționament și execuție vor putea finaliza în mod independent colaborarea în lanț, marcând formarea inițială a economiilor autonome. Până în 2034, se așteaptă ca întreaga piață cripto AI să depășească 47 de miliarde de dolari, devenind noul nucleu al economiei inteligente. Cronologie: Repere așteptateSchimbări din industrie2025Generația originală de agenți AI va fi implementată on-chain, Gnosis Chain și OP Stack va maturiza cadrul Agent2026Integrarea rețelei L2 și a modelului AIZKML va deveni populară, iar logica de inferență AI va fi executată pe lanț2027-2028Generalizarea agenților cross-chainSisteme AI colaborative multi-lanț și "angajați digitali" on-chain2030+ economii autonome vor realiza inițial DAO-uri bazate pe AI/ Dimensiunea pieței DAO-as-a-Service Institutional Development 2034 depășește 47 de miliarde de dolari Modele AI și gestionarea activelor complet integrată. 5. Orientări privind riscurile și acțiunile În ciuda potențialului său imens de piață, pista AI + Crypto se confruntă cu mai multe provocări cheie. În primul rând, rezultatele decizionale ale IA sunt lipsite de stabilitate și certitudine, în special în domeniul financiar, unde un singur raționament greșit poate cauza riscuri la nivel de active. În al doilea rând, sistemele de contracte inteligente se bazează foarte mult pe verificarea comportamentului modelului, iar mecanismele actuale, cum ar fi zkML, sunt încă suficient de imature pentru a obține un audit eficient și o verificare în lanț. În plus, în contextul reglementărilor unificate în mai multe țări, există încă domenii ambigue în ceea ce privește statutul juridic, atribuirea responsabilităților și logica de aplicare a legii a agenților AI. Dacă reglementările sunt înăsprite sau restricțiile etice sunt consolidate în viitor, acest lucru poate avea un impact semnificativ asupra implementării proiectului. Pentru investitori, aspectul ar trebui să se învârtă în jurul a trei linii principale: infrastructura modelului AI, serviciile de date on-chain și sistemele de agenți inteligenți. Puteți lua în considerare combinarea jetoanelor cu efecte de rețea reale, cum ar fi TAO, RNDR, GRT etc., pentru a evita urmărirea proiectelor fără aterizare reală. Dezvoltatorii ar trebui să se concentreze pe cadrul de execuție al AI Agent și pe adaptarea modulului de date și să exploreze instrumentele de dezvoltare furnizate de Autonolas și Fetch.ai. Managerii DAO pot încerca să introducă sisteme de guvernanță auxiliare, cum ar fi utilizarea AI pentru a oferi scorul propunerilor, modelarea bugetului și alte funcții pentru a îmbunătăți eficiența operațională organizațională. Cercetătorii academici și tehnici pot participa la construirea unui cadru de colaborare inteligent în era Web3 din zkML, AI verificabilă (VAI), audit de contract model, mecanisme de suveranitate a datelor etc. Rolul recomandă investitorilor să implementeze active de infrastructură precum TAO, RNDR, GRT etc., pentru a evita proiectele speculative unice, dezvoltatorii acordă prioritate explorării cadrelor de agenți (cum ar fi Autonolas), socket-uri de model și interfețe oracol AI Concluzie, este AI + Crypto o convergență tehnologică sau o reconstrucție a paradigmelor de guvernanță? Când vorbim despre integrarea AI și blockchain, vorbim despre mult mai mult decât îmbinarea a două tehnologii populare. Suntem într-un joc profund între "proprietatea inteligentă" și "structura de control". Modelele tradiționale de inteligență artificială se bazează pe platforme centralizate pentru a crește, iar datele utilizatorilor devin combustibilul pentru a fi instruite, optimizate și comercializate. Dar blockchain propune o bază etică opusă – transparență, verificabilitate, autosuveranitate. Deci, odată ce AI este descentralizată, este încă AI-ul original? Cum vom reține un agent fără companie, fără o adresă legală, care poate "avea un testament"? Dacă un agent on-chain poate programa fonduri, emite contracte și participa la guvernare, ar trebui să i se acorde personalitate juridică sau responsabilitate? Aceste întrebări vor determina dacă putem construi cu adevărat o ecologie inteligentă ghidată de oameni, mai degrabă decât să fim conduși de ei în sens invers. Într-un fel, combinația AI + Crypto nu este doar o "inovație de infrastructură", ci și o încercare de a îmbunătăți modelul de guvernanță. Provoacă granițele imaginației societății umane despre "sisteme inteligente" și "controlul puterii" timp de decenii. Și ne aflăm la intrarea în acest viitor, nu numai pentru a îmbrățișa schimbarea, ci și pentru a răspunde la viitoarea eră a inteligenței autonome cu un simț clar al riscului și al imaginației instituționale.