人工智能与加密融合的未来：思维框架与机遇

作者：Teng Yan，Delphi Digital 研究员 来源：Chain Of Thought 翻译：善欧巴，金色财经

本文将探讨用于理解人工智能（AI）与加密行业交汇点的思维框架。这一领域充满混乱且快速变化，但这些模型能够帮助我们拨开迷雾，看清趋势。希望它们也能为你提供更清晰的视角。

我们仍处于早期阶段

不仅是从市值或开发者采用度的角度而言，更在于AI 和加密之间的理解与融合程度仍极为初级。

过去十年中，加密行业致力于构建无需信任的系统，避免中心化协调；而 AI 则通过吸收海量数据、学习模式，并开始替代人类决策，展现出颠覆性潜力。

然而，当两者碰撞结合时，将引发“二阶效应”：新行为模式、新型协作方式，同时也伴随着诸多不确定性。

新范式正在出现，旧假设逐渐崩塌。

为了理清方向，我们使用了一些简单但有效的思维模型。这些模型并非用于预测未来，而是帮助我们识别什么真正重要、什么只是噪音，以及核心信号来自何处。

现在，我们将这些模型分享给你，希望能对你有所启发。

AI 与加密交汇的两股主要力量

AI 让加密更易用

智能代理和 ChatGPT 式界面显著降低了用户参与链上操作的门槛。无需了解钱包、助记词或复杂的链上工具，普通人也能轻松参与。

加密增强 AI 的可信度

加密为 AI 决策提供了透明的系统基础。可验证的数据、公开的基础设施和开放的协调机制，为原本黑箱化的 AI 模型建立了“边界”。

当前，大多数创业项目倾向于解决这两个方向中的一个。

AI 正在改进加密

加密世界长期存在用户体验差的问题，而 AI 的介入正迅速改变这一现状。我们在以下三个领域看到了早期势头：

▪️ 交易代理

由于加密市场波动大、分散性强，已成为 AI 驱动策略的理想试验场。智能代理能够实时处理数据，快速适应市场变化，并发现人类难以察觉的交易模式。

▪️ 安全与威胁检测

AI 代理能够实时监控链上活动，识别钓鱼攻击或智能合约漏洞，为系统添加一个可进化的实时防御层。

▪️ 开发者助手 / 用户助手

Wayfinder、Giza、Fungi、Orbit 等 AI 助手正在帮助用户换币、寻找最佳收益，甚至自动执行链上操作。这些工具显著降低了门槛，让更多人能轻松使用加密服务。

这种模式并不陌生：复杂性先被抽象化，惠及资深用户，再扩展到大众市场。

展望未来，自主代理将直接与智能合约交互，价值将在机器间传递，甚至无需人类干预即可完成清算。趋势已非常明确：AI 正快速成为加密下一阶段的基础设施。

加密正在增强 AI

随着 AI 技术快速发展，模型日益强大并逐步具备自治能力，许多曾经被视为理论性的问题正在变得现实：

• 谁拥有数据？

• 我们能信任 AI 的输出吗？

• 如果系统完全自动化、没有人类参与，会发生什么？

Crypto 提供了一组原语来回答这些问题：

▪️ AI 验证与模型溯源

AI 的一大难题是：如何证明模型输出是正确且有理可循的？尤其在缺乏中心化运营方的情况下，信任更难建立。

加密原生方法正试图填补这一空白：

• 零知识证明可验证模型在特定输入上运行过，但无需泄露数据。

• 验证系统可在多个节点间比对输出结果，确保一致性。

▪️ 隐私保护型 AI

Nillion、Atoma 等协议让 AI 能够在加密数据上执行计算，训练和推理过程都无需暴露用户数据。

▪️ 去中心化 AI 网络与市场

与其依赖中心化实验室构建模型，新协议正在推动一种网络化训练机制：

数据提供者、算力贡献者、模型训练者都能通过链上机制获得激励，实现共享控制与所有权。

这不仅是一种设计理念，更是资源调配的现实需求：随着模型日益庞大、训练成本高企，依赖中小数据中心或个人闲置 GPU 资源，将成为实用且必要的方式。

更大的赌注：加密作为 AI 的基础设施

我们的核心观点：

我们相信，最具潜力和持久性的机会是让加密成为 AI 的底层基础设施。

到 2030 年，AI 市场预计将达到 1.8 万亿美元。即便只占据 5% 市场份额，也意味着 600 亿美元的潜在机会。这一趋势将催生一整套新产品类别，如可验证推理网络、去中心化模型注册系统、通证化数据交易平台等。