4E Labs|Ei vain myyntipiste vaan paradigman muutos: AI Crypton nousu ja etenemissuunnitelma seuraavalle vuosikymmenelle

Kirjoittaja: Mere X

AI + Crypto -yhdistelmä ei ole vain "infrastruktuuri-innovaatio", vaan myös yritys päivittää hallintomallia. Se haastaa ihmisyhteiskunnan mielikuvituksen rajat "älykkäistä järjestelmistä" ja "vallanhallinnasta" vuosikymmenien ajan. Kun tekoäly on hajautettu, onko se edelleen alkuperäinen tekoäly? Kuinka hillitsemme agenttia, jolla ei ole yritystä, ilman laillista osoitetta, jolla voi olla "tahtoa"?

Tekoäly ja krypto, kaksi 21-luvun muutoksellisinta teknologista suuntaa, kiihdyttävät lähentymistään ja synnyttävät uuden häiritsevän alan: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Se ei ainoastaan edusta seuraavan sukupolven Web3-infrastruktuurin kehitystä, vaan myös määrittelee uudelleen älykkään yhteistyömallin arvon internetissä.

Tässä artikkelissa analysoidaan kattavasti AI + Crypto -radan nykyistä kehitystilaa, edustavia projekteja, kasvuajureita, haasteriskejä ja trendiennusteita vuodelle 2030.

1. Markkinakatsaus: eksponentiaalisen kasvun alkuvaihe

Market.us:n tutkimusraportin mukaan maailmanlaajuisten tekoäly- ja kryptomarkkinoiden arvo on noin 3,7 miljardia dollaria vuonna 2024, ja tämän luvun odotetaan ylittävän 47 miljardia dollaria vuoteen 2034 mennessä, ja hämmästyttävä vuotuinen kasvuvauhti on 28,9 %.

Grayscale ehdotti vuonna 2024 "AI Crypton" seuraamista itsenäisenä omaisuusluokkana. Alan markkina-arvo kasvoi noin 4,5 miljardista dollarista vuonna 2023 yli 21 miljardiin dollariin vuonna 2025, ja se on jaettu kolmeen alaosaan:

1. Tekoälymallin koulutusinfrastruktuuri (esim. Bittensor, Nous)

2. Ketjun sisäiset tiedot ja agenttiekosysteemit (esim. The Graph, Fetch.ai)

3. GPU-renderöinti- ja laskentatehoverkot (esim. Render Network, Akash)

The Business Research Companyn tutkimuksen mukaan "krypton generatiivisen tekoälyn" markkinat kasvavat erityisen nopeasti, ja niiden odotetaan nousevan 3,3 miljardiin dollariin vuoteen 2029 mennessä, ja vuotuinen kasvuvauhti on yli 34 prosenttia.

2. Kuljettajat: Miksi tämä rata räjähti?

Tekoälyn ja lohkoketjun integroinnin keskeinen liikkeellepaneva voima on niiden yhteinen vastaus "keskitetyn älykkyyden" pullonkaulaan ja "yhteistoiminnallisen laskennan" tarpeeseen.

1. Hajautettu vaihtoehto Web2-pilviälylle

Suuret kielimallit (kuten GPT, Claude, Gemini) ovat enimmäkseen keskitettyjä palveluita, mutta Web3 vaatii avoimen, todennettavissa olevan ja sensuurin kestävän "älykkään lähteen". Bittensorin hermoverkkojen koulutusjärjestelmä täydentää hajautettua päättelyä lohkoketjun kannustinmekanismien avulla, mikä ratkaisee Web2-pilvien monopoliongelman.

2. Ketjussa olevan AI Agents -ekosysteemin nousu

Projektit, kuten Fetch.ai ja Autonolas, rakentavat "ketjun sisäisiä automaattisia toteuttajia", jotka voivat toteuttaa itsepäätöksentekoa, itsekäyttöönottoa ja itseoppivia tekoälysovelluksia DeFi:ssä, DAO-hallinnossa, omaisuudenhallinnassa ja muissa skenaarioissa, mikä parantaa huomattavasti ketjun sisäisten sovellusten älykkyyttä.

3. DeFin ja TradFin tekoälyn kehitys

Yhä useammat kaupankäyntialustat (kuten dYdX, GMX) ottavat käyttöön tekoälyn ennustejärjestelmiä riskienhallintaan ja strategian mukauttamiseen. Generatiivista tekoälyä käytetään jäsenneltyjen talousraporttien, ketjun sisäisten omaisuusmuotokuvien ja LP-simulaattoreiden luomiseen.

4. Turvallisuuden ja vaatimustenmukaisuuden kaksoiskäyttö

Tekoälystä on tulossa ketjun sisäisten vaatimustenmukaisuustyökalujen (kuten Chainalysis AI -moduulin, OpenZeppelin-koodin skannauksen) ydinmoottori, joka auttaa yrityksiä korkean tason vaatimustenmukaisuustarpeissa, kuten rahanpesun torjunnassa, älykkäiden sopimusten havaitsemisessa ja käyttäytymismallien analysoinnissa.

3. Edustavien hankkeiden analyysi (valitut)

Tällä hetkellä AI Crypto -ekosysteemissä on useita projekteja, jotka erottuvat teknisellä ja markkinatasolla. Niistä Bittensor on edelläkävijä hajautetun tekoälyverkon rakentamisessa, joka muodostaa avoimen järjestelmän jatkuvaan koulutukseen ja päättelyyn kannustamalla osallistuvia mallisolmuja. Fetch.ai on ottanut käyttöön ketjun sisäisen älykkään agenttijärjestelmän tarjotakseen automatisoituja suoritusominaisuuksia IoT:lle ja rahoitustapahtumille, ja on jo tehnyt yhteistyötä fyysisten yritysten, kuten Boschin, kanssa; Render Network keskittyy GPU-renderöintiresurssien hajautettuun jakamiseen, ja sen verkko voi tukea tekoälymallikoulutusta ja AR/VR-sovelluksia, ja se on teknisesti yhteensopiva Apple Vision -alustan kanssa. Graph tarjoaa jäsenneltyjä pääsypalveluita ketjun sisäisille tiedoille, jotka muodostavat AI Agentin datamuistin ja indeksointituen. Nous Research rakentaa monimallista yhteistyökoulutusmarkkinaa, joka tarjoaa koko elinkaaren hallinnan ja taloudellisia kannustimia avoimen lähdekoodin LLM-opiskelijoille. Autonolas ehdottaa "usean agentin autonomisen protokollan" käsitettä, joka yrittää integroida AI Agentin tiiviisti DAO:n hallintomekanismeihin rakentaakseen aidosti ketjun sisäisen autonomisen älykkään järjestelmän.

Projektin nimi: Token Function Positioning, Key Cooperation/FeaturesBittensorTAOAI-mallikoulutettu hajautettu verkko, jäljittelee syväoppimisarkkitehtuuria ja tarjoaa louhintakannustinmallien jakamis- ja päättelypalveluitaFetch.aiFETTon-chain AI Agent -alusta tekee yhteistyötä Boschin ja Datarellan kanssa keskittyen IoT:hen ja mobiilimaksuihinRender NetworkRNDRRhajautettu GPU-renderöintipalvelu on yhteensopiva Apple Visionin kanssa ja sitä käytetään laajalti AR/VR & AIKrt-lohkoketjun dataindeksointikerros tukee agenttimuistia, koulutustietojen hankintaa ja ketjujen välistä tiedonkulkua Nous Research-AI-mallimarkkinat ja yhteistyökoulutusalusta Viimeisin arvostus ylittää 1 miljardin dollarin, ja se rakentaa "AI supermarket" -järjestelmääAutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) korostaa AI + DAO:n yhdistelmää ja tutkii ketjun sisäistä "yritysagenttimallia".

4. Makrosuuntaukset ja etenemissuunnitelman ennuste vuosille 2025–2034

Lohkoketjuteollisuuden lisäksi myös valtavirran teknologiayritykset ovat vähitellen luomassa tätä integraatiopolkua. NVIDIA ei ainoastaan avaa CUDA-työkaluketjua mukautumaan ketjun sisäiseen mallikoulutukseen, vaan myös edistää useiden hajautettujen tekoälyprojektien kasvua strategisten investointien avulla; OpenAI ja Filecoin tutkivat yhdessä "todennettavissa olevia tiedontallennusverkkoja", joiden tavoitteena on ratkaista mallien koulutustietojen läpinäkyvyys- ja auditointiongelmat; Meta AI on sitoutunut tutkimaan ketjussa olevien LLM:ien jäljitettävyysmekanismia parantaakseen mallin oikeudenmukaisuutta ja harharesistenssiä.

Samaan aikaan myös maailmanlaajuinen sääntely reagoi nopeasti teknologiseen kehitykseen: Yhdysvaltain arvopaperi- ja pörssikomitea (SEC) käynnisti vuoden 2025 alussa "Project Crypto" -projektin, jossa tutkitaan autonomisten sopimusten vaatimustenmukaisuuskehystä ja tekoälyn päätöksentekologiikkaa; EU:n MiCA 2.0 -luonnoksen ensimmäinen luonnos edellyttää selvästi ketjussa olevien tekoälyjärjestelmien tulkittavuutta ja riskien julkistamismekanismia. Singapore ja Yhdistyneet arabiemiirikunnat ovat suhteellisen avoimia ja ottavat johtoaseman "ketjussa olevien agenttien" toimistostatuksen oikeudellisessa tunnustamisessa auttaakseen yrityksiä pilotoimaan innovaatioita vaatimustenmukaisella tavalla.

Seuraavan vuosikymmenen aikana tekoälyn ja lohkoketjun integroinnin odotetaan käyvän läpi viisi keskeistä vaihetta. Vuonna 2025 ensimmäisen sukupolven on-chain-agentteja aletaan ottaa laajasti käyttöön, erityisesti Gnosis Chain- ja OP Stack -ekosysteemeissä, ja kokeellisia sovelluksia on tulossa paljon. Vuonna 2026 tekoälymalleja aletaan integroida syvälle Layer2-verkkoihin, ja zkML:n kaltaiset mekanismit voivat toteuttaa ketjussa olevaa tekoälyn päättelylogiikkaa. Vuosiin 2027–2028 mennessä ketjujen väliset agentit ovat yhteydessä toisiinsa ja edistävät ketjun sisäisen "digitaalisen työntekijän" järjestelmän muodostumista. Vuoden 2030 jälkeen tekoälyagentit, joilla on muisti-, päättely- ja suoritusominaisuudet, voivat itsenäisesti suorittaa ketjun sisäisen yhteistyön, mikä merkitsee autonomisten talouksien alkuvaiheen muodostumista. Vuoteen 2034 mennessä koko tekoälyn kryptomarkkinoiden odotetaan ylittävän 47 miljardia dollaria, ja siitä tulee älykkään talouden uusi ydin.

Aikajana: Odotetut virstanpylväätToimialan muutokset2025Alkuperäinen sukupolvi tekoälyagentteja otetaan käyttöön ketjussa, Gnosis Chain ja OP Stack kypsyttää agenttikehyksen2026L2-verkko ja tekoälymallien integrointizkML:stä tulee suosittu, ja tekoälyn päättelylogiikka toteutetaan ketjussa2027–2028Ketjujen välisten agenttien yleistäminenMoniketjuiset yhteistoiminnalliset tekoälyjärjestelmät ja ketjun sisäiset "digitaaliset työntekijät"2030+ autonomista taloutta toteuttavat aluksi tekoälypohjaisia DAO:ita/ DAO-as-a-Service Institutionaalinen kehitys 2034 Markkinoiden koko ylittää 47 miljardia dollaria Tekoälymallit ja omaisuudenhallinta täysin integroituna.

5. Riski- ja toimintaohjeet

Valtavasta markkinapotentiaalistaan huolimatta AI + Crypto -radalla on useita keskeisiä haasteita. Ensinnäkin tekoälyn päätöksenteon tuotoksesta puuttuu vakaus ja varmuus erityisesti rahoitusalalla, jossa yksikin väärä päättely voi aiheuttaa omaisuuskohtaisia riskejä. Toiseksi älykkäät sopimusjärjestelmät ovat vahvasti riippuvaisia mallin käyttäytymisen todentamisesta, ja nykyiset mekanismit, kuten zkML, ovat vielä riittävän epäkypsiä tehokkaan auditoinnin ja ketjun sisäisen todentamisen saavuttamiseksi. Lisäksi useiden maiden yhtenäisten säännösten yhteydessä tekoälyagenttien oikeudellisessa asemassa, vastuunjaossa ja lainvalvontalogiikassa on edelleen epäselviä aloja. Jos sääntelyä tiukennetaan tai eettisiä rajoituksia tiukennetaan tulevaisuudessa, sillä voi olla merkittävä vaikutus hankkeen toteutumiseen.

Sijoittajille asettelun tulisi pyöriä kolmen päälinjan ympärillä: tekoälymallien infrastruktuuri, ketjun sisäiset datapalvelut ja älykkäät agenttijärjestelmät. Voit harkita tokenien yhdistämistä todellisiin verkkovaikutuksiin, kuten TAO, RNDR, GRT jne., jotta vältyt projektien jahtaamiselta ilman varsinaista laskeutumista. Kehittäjien tulisi keskittyä AI Agentin suorituskehykseen ja datamoduulien mukauttamiseen sekä tutustua Autonolasin ja Fetch.ai tarjoamiin kehitystyökaluihin. DAO-johtajat voivat yrittää ottaa käyttöön apuhallintojärjestelmiä, kuten tekoälyn avulla ehdotusten pisteytykseen, budjetin mallintamiseen ja muihin toimintoihin organisaation toiminnan tehokkuuden parantamiseksi. Akateemiset ja tekniset tutkijat voivat osallistua älykkään yhteistyökehyksen rakentamiseen Web3-aikakaudella zkML:stä, todennettavissa olevasta tekoälystä (VAI), mallisopimusten tarkastuksesta, tietojen suvereniteettimekanismeista jne.

Rooli suosittelee, että sijoittajat ottavat käyttöön infrastruktuuriomaisuutta, kuten TAO, RNDR, GRT jne., Yksittäisten spekulatiivisten projektien välttämiseksi kehittäjät asettavat etusijalle agenttikehysten (kuten Autonolas), mallihylsyjen ja tekoälyoraakkelirajapintojen tutkimisen

Johtopäätös, onko AI + Crypto teknologian konvergenssi vai hallintoparadigmojen rekonstruktio?

Kun puhumme tekoälyn ja lohkoketjun integroinnista, puhumme paljon muustakin kuin kahden suositun teknologian yhdistämisestä. Olemme syvässä pelissä "älykkään omistajuuden" ja "kontrollirakenteen" välillä. Perinteiset tekoälymallit luottavat keskitettyihin alustoihin kasvaakseen, ja käyttäjätiedoista tulee polttoainetta, joka on koulutettava, optimoitava ja kaupallistettava. Mutta lohkoketju ehdottaa päinvastaista eettistä perustaa – läpinäkyvyyttä, todennettavuutta, itsemääräämisoikeutta. Joten kun tekoäly on hajautettu, onko se edelleen alkuperäinen tekoäly? Kuinka hillitsemme agenttia, jolla ei ole yritystä, ilman laillista osoitetta, jolla voi olla "tahtoa"? Jos ketjussa oleva agentti voi ajoittaa varoja, tehdä sopimuksia ja osallistua hallintoon, pitäisikö sille antaa oikeushenkilöllisyys tai vastuu? Nämä kysymykset määrittävät, voimmeko todella rakentaa älykkään ekologian, jota ihmiset ohjaavat sen sijaan, että he hallitsevat meitä päinvastoin.

Tietyssä mielessä AI + Crypton yhdistelmä ei ole vain "infrastruktuuri-innovaatio", vaan myös yritys päivittää hallintomallia. Se haastaa ihmisyhteiskunnan mielikuvituksen rajat "älykkäistä järjestelmistä" ja "vallanhallinnasta" vuosikymmenien ajan. Ja seisomme tämän tulevaisuuden sisäänkäynnillä, emme vain hyväksyäksemme muutosta, vaan myös vastataksemme tulevaan autonomisen älykkyyden aikakauteen selkeällä riskintajulla ja institutionaalisella mielikuvituksella.