隨着傳統金融領域紛紛加入AI潮流，“加密AI”的敘事愈發引人注目。然而，大多數加密項目並不真正需要AI，而許多AI項目也不依賴於加密貨幣。這種硬性結合讓人難以理解其真正的應用價值。虛假的“AI x Crypto”項目也層出不窮

 

AI確實能從加密經濟學中獲益，而某些加密貨幣的使用案例也能解決實際問題。因此識別其真正的應用潛力尤爲重要。

 

數據收集與處理

如果不是谷歌、微軟、騰訊、百度這類大型網絡科技公司擁有強大的數據整合資源，對於小公司來說如何收集數據就成了最大的難題

 

首先，大規模收集數據是基礎，接下來處理這些數據，使機器能夠理解和應用。通過訓練模型，我們可以建立通用模型，併爲特定使用案例進行微調。最終，這些模型被部署，讓應用程序可以查詢。

這樣的過程需要大量計算資源，既可以本地執行，也可以通過雲端獲取。我們將探討加密如何在這一過程中賦能開源項目，以及如何通過去中心化物理基礎設施網絡（DePINs）來激勵市場。

 

 

DePINs：去中心化物理基礎設施網絡

儘管 DePIN 的概念已被廣泛討論，但其在加密經濟中的應用仍然值得關注。DePINs 的目標是通過消除中介，構建可證明公平的市場動態。比如，比特幣旨在排除銀行等集中力量，而現代 DePINs 也在努力消除中心化的障礙，爲 AI 相關網絡的衆包提供理想框架。

DePINs 使用早期代幣發行來吸引供應方，以期望激發持續的消費者需求。這種方法旨在解決新市場的冷啓動問題，早期的硬件和軟件提供者可以獲得大量代幣和少量現金，隨着用戶使用這些節點帶來的現金流，逐步形成自給自足的生態系統。

 

數據網絡：Grass 的案例

在數據獲取方面，Grass 是一個成功的案例。它通過連接超過兩百萬臺設備，從用戶的 IP 地址抓取網站，收集並結構化數據，以便出售給需要數據的 AI 公司。參與者可以通過提供自己的數據獲得穩定收入，未來可能會推出代幣來進一步激勵用戶。

 

計算能力網絡：io.net 的案例

計算能力也是 AI 發展的關鍵。io.net 是一個去中心化 GPU 網絡，通過協調不同的數據中心和閒置 GPU，使機器學習工程師和公司能夠獲取所需的計算資源。io.net 通過引入新的技術，使全球分散的硬件能夠高效協作，極大地降低了接入門檻。

io.net：去中心化算力網絡

io.net成立於2023年2月，是一個基於Solana構建的去中心化物理基礎設施網絡（DePIN），旨在爲機器學習提供更高效且靈活的計算能力，使開發團隊能夠更可擴展地訓練模型。

團隊與投資

io.net團隊由29位成員組成，創始人兼CEO爲Ahmad Shadlid。由於該項目符合行業發展趨勢，io.net在成立僅一年後便獲得了3000萬美元的投資，投資者包括Hack VC、Delphi Digital等知名機構。

面臨的挑戰

1. GPU市場缺口：由於AI產業快速發展，現有云計算服務無法滿足市場對機器學習的需求，導致計算資源供不應求。

2. 硬件門檻提升：小型AI團隊因計算資源稀缺和成本壓力，難以承擔大規模設備的採購與管理。  工作原理io.net通過去中心化網絡架構運行，利用閒置GPU資源爲AI和機器學習提供經濟高效的計算能力。

其操作機制包括：· 聚合資源：整合來自數據中心和礦工的GPU資源，形成龐大計算池。

·雙代幣系統：通過$IO和$IOSD代幣激勵網絡參與者。· 動態資源分配：根據任務複雜性動態分配GPU資源，確保高效利用。

·治理：$IO代幣持有者可參與決策過程。潛在風險io.net是否能在主流市場中被廣泛採用仍不確定，尤其是對計算資源供應商和租用團隊來說，這一模式相對陌生。

此外，可能出現以不合規方式參與的空頭獵人，這對激勵模型的有效性提出挑戰。核心產品io.net提供了多個核心產品，

包括：· IO Cloud：允許用戶靈活部署和管理GPU集羣。

· IO Worker：用戶可出租自己的GPU資源，獲得收入。

· IO Explorer：提供實時監控和網絡性能數據。

· IO Coin：該項目的原生代幣。

如何出租GPU用戶可通過io.net平臺出租閒置GPU，支持Windows、iOS和Linux。出租步驟包括註冊、設備連接、以及按照官方指導配置。

$IO代幣$IO代幣作爲激勵層的結算網絡，已在幣安交易所上市，流通市值達到5.3億美元。其用途包括：· 租用費用免手續費：使用$IO支付GPU租金可免除手續費。· 質押需求：供應商需質押$IO代幣才能獲得獎勵。

代幣經濟學$IO代幣初始供應量爲5億枚，分配給社區、早期投資者和核心團隊。未來20年，供應量將逐漸增至8億枚，設有代幣銷燬機制，以維持代幣價值。 結語io.net通過去中心化算力網絡，爲AI和機器學習領域提供了新的解決方案，儘管面臨挑戰，但其靈活的資源分配和激勵機制使其具有巨大的潛力。   

激勵結構的運用 TAO

回顧比特幣的機制，礦工通過快速計算 hash 值獲得獎勵，這樣的設計確保了系統的安全性。類似地，其他去中心化項目也可以通過設計良好的激勵結構，引導參與者朝着共同的目標努力。例如，Bittensor【TAO】 項目通過激勵礦工與驗證者之間的競爭，推動 AI 模型的開發。 Bittensor 是一個結合了區塊鏈和人工智能（AI）的創新平臺，旨在打破當前 AI 發展的集中化趨勢，讓開發者能夠在一個開放且去中心化的生態系統中貢獻和獲利。以下是一些關鍵點：核心概念去中心化的 AI 發展：Bittensor 利用無需許可的公共區塊鏈，通過原生代幣 TAO 激勵開放合作，旨在提高 AI 系統的透明度，並促進與社會利益相關的決策。 TAO 代幣：持有 TAO 代表擁有生態系統的一部分，TAO 的供應量上限爲 2100 萬枚，供應計劃類似於比特幣。TAO 不僅用於激勵參與者，還可用作子網押金、交易手續費、治理權限等。 網絡運作子網與參與者：Bittensor 網絡由不同的子網組成，每個子網專注於特定的 AI 任務。參與者包括子網所有者、礦工和驗證者，這些角色共同推動網絡的運作和評估。  共識機制：Bittensor 使用 Yuma 共識來評估礦工的表現，並在整個網絡中維持完整性，確保最好的 AI 輸出能被用戶看到。 潛在用例1.影像生成：專門用於高質量影像生成的子網。2.聊天機器人：針對自然語言處理的 AI 模型，爲用戶提供高效的虛擬助手。3.深度僞造檢測：專注於檢測 AI 生成的影像，防範虛假信息的傳播。投資機會與風險市場潛力：中心化 AI 的市場預計在 2024 年達到 2150 億美元，而去中心化 AI 尚在發展初期，估值僅爲 190 億美元，顯示出巨大的成長潛力。採用風險：Bittensor 的成功依賴於吸引大量開發者和用戶。如果未能實現廣泛採用，可能會限制其增長潛力。競爭環境：Bittensor 面對來自其他 AI 加密項目的競爭，如 Allora 和 Filecoin，這些平臺也在探索去中心化的 AI 解決方案。  

Fetch.ai：去中心化的智能經濟基礎設施

Fetch.ai 是一個開源軟件項目，旨在爲現代去中心化和點對點（P2P）應用程序構建基礎設施。該項目結合人工智能與自動化技術，提供了多種工具和框架，用於創建和連接智能代理（agents），執行數字經濟中的複雜任務。

Fetch.ai 的網絡基於 Cosmos-SDK，支持高級加密學和機器學習邏輯，擁有自己的加密貨幣 FET，流通量爲 7.46 億枚，最大供應量爲 11.53 億枚。

作爲將區塊鏈與人工智能深度結合的科技公司，Fetch.ai 的目標是構建一個去中心化的智能經濟體，提供更高效、安全的經濟交互。

其應用場景涵蓋物流、供應鏈、金融、能源和醫療等領域。Fetch.ai 的技術架構主要包括 Fetch.ai 主鏈和 Fetch.ai 智能代理。自治經濟代理架構（AEA）Fetch.ai 的自治經濟代理架構（AEA）是一種分佈式的智能代理網絡，旨在實現自主協作。AEA 代理是自主的、可編程的，具有自主決策和學習能力。

其核心組件包括：

1. AEA 代理（Agent）：代表獨立實體，具有自主決策能力。

2. AEA 通信（Connection）：基於區塊鏈的點對點通信協議，確保信息傳輸安全可靠。

3. AEA 技能（Skill）：可插拔模塊，擴展代理功能，如自然語言處理和機器學習。

4. AEA 協議（Protocol）：定義代理之間的通信規則和協作機制。

羣體學習（Colearn）機制Fetch.ai 的羣體學習機制使代理能夠通過共享數據和模型進行自主學習。其流程包括數據共享、模型訓練、模型選擇、模型集成和獎勵機制。這一機制使代理能夠根據學習結果優化行爲策略，實現更高效的經濟交互。

挑戰與前景儘管 Fetch.ai 在智能經濟領域展示了強大潛力，但也面臨一些挑戰，包括對計算能力和數據資源的高需求，以及相對複雜的技術架構可能限制其廣泛應用。展望未來，Fetch.ai 有望隨着技術發展引入更多創新，滿足多樣化的應用需求，並在隱私保護和數據安全方面得到更廣泛關注。

結語Fetch.ai 的深度整合人工智能與區塊鏈技術，實現了智能化、自主化的經濟交互，展示了廣闊的發展前景。儘管面臨挑戰，但其創新和潛力仍值得關注和探索。  

IO TAO FET【ASI】這三個目前是個人加密項目裏持有的AI相關的幣種

當前市場上還有很多別的好的AI項目，歡迎大家留言，我也會去做一定的瞭解以及分享

目前個人的FET成本在1.0一線 TAO 380 IO是近期纔開始建倉