4E Labs|Inte bara ett utlopp utan ett paradigmskifte: framväxten av AI Crypto och färdplanen för nästa decennium

Författare: Mere X

Kombinationen av AI + Crypto är inte bara en "infrastrukturinnovation" utan också ett försök att uppgradera styrningsmodellen. Den utmanar gränserna för det mänskliga samhällets föreställning om "intelligenta system" och "maktkontroll" i årtionden. När AI väl är decentraliserad, är det fortfarande den ursprungliga AI:n? Hur ska vi hålla tillbaka en agent utan ett företag, utan en juridisk adress, som kanske "har ett testamente"?

AI och krypto, två av de mest omvälvande tekniska riktningarna under 21-talet, påskyndar sin konvergens för att ge upphov till ett störande nytt område: AI Crypto (Artificial Intelligence Crypto Ecosystem). Det representerar inte bara utvecklingen av nästa generation av Web3-infrastruktur utan omdefinierar också den intelligenta samarbetsmodellen i Internet of Value.

Den här artikeln kommer att omfattande analysera den nuvarande utvecklingsstatusen för AI + Crypto-spåret, representativa projekt, tillväxtdrivkrafter, utmaningsrisker och trendprognoser för 2030.

1. Marknadsöversikt: det tidiga stadiet av exponentiell tillväxt

Enligt en forskningsrapport från Market.us värderas den globala AI- och kryptomarknaden till cirka 3,7 miljarder dollar år 2024, och denna siffra förväntas överstiga 47 miljarder dollar år 2034, med en häpnadsväckande sammansatt årlig tillväxttakt på 28,9 %.

Grayscale föreslog 2024 att spåra "AI Crypto" som en fristående tillgångsklass. Sektorns börsvärde växte från cirka 4,5 miljarder dollar 2023 till mer än 21 miljarder dollar 2025 och är uppdelat i tre underspår:

1. Infrastruktur för träning av AI-modeller (t.ex. Bittensor, Nous)

2. Data- och agentekosystem i kedjan (t.ex. The Graph, Fetch.ai)

3. Nätverk för GPU-rendering och datorkraft (t.ex. Render Network, Akash)

Enligt forskning från The Business Research Company växer marknaden för "generativ AI inom krypto" särskilt snabbt och förväntas nå 3,3 miljarder dollar år 2029, med en årlig tillväxttakt på mer än 34 %.

2. Förare: Varför exploderade den här banan?

Den centrala drivkraften bakom integrationen av AI och blockchain ligger i deras gemensamma svar på flaskhalsen med "centraliserad intelligens" och behovet av "collaborative computing".

1. Decentraliserat alternativ till Web2 molnintelligens

Stora språkmodeller (som GPT, Claude, Gemini) är mestadels centraliserade tjänster, men Web3 kräver en öppen, verifierbar och censurresistent "intelligent källa". Bittensors träningssystem för neurala nätverk slutför decentraliserad inferens genom blockkedjeincitamentmekanismer, vilket löser monopolproblemet med Web2-moln.

2. Framväxten av ekosystemet för AI-agenter på kedjan

Projekt som Fetch.ai och Autonolas bygger "on-chain auto-executors" som kan realisera självbeslutsfattande, självdistribution och självlärande AI-applikationer i DeFi, DAO-styrning, tillgångsförvaltning och andra scenarier, vilket avsevärt förbättrar intelligensen hos on-chain-applikationer.

3. AI-utvecklingen av DeFi och TradFi

Fler och fler handelsplattformar (som dYdX, GMX) introducerar AI-förutsägelsesystem för riskkontroll och strategijustering. Generativ AI används för att generera strukturerade finansiella rapporter, tillgångsporträtt på kedjan och LP-simulatorer.

4. Dubbel drivkraft för säkerhet och efterlevnad

AI håller på att bli kärnmotorn i verktyg för efterlevnad på kedjan (t.ex. Chainalysis AI-modulen, OpenZeppelin-kodskanning), och hjälper företag med efterlevnadsbehov på hög nivå, t.ex. bekämpning av penningtvätt, upptäckt av smarta kontrakt och analys av beteendemodeller.

3. Analys av representativa projekt (i urval)

För närvarande finns det flera projekt i AI Crypto-ekosystemet som sticker ut på teknisk nivå och marknadsnivå. Bland dem är Bittensor en pionjär när det gäller att bygga ett decentraliserat AI-nätverk som bildar ett öppet system för kontinuerlig träning och slutsatsdragning genom att stimulera bidragande modellnoder. Fetch.ai har implementerat ett intelligent agentsystem på kedjan för att tillhandahålla automatiserade exekveringsfunktioner för IoT och finansiella transaktioner, och har redan samarbetat med fysiska företag som Bosch; Render Network fokuserar på decentraliserad delning av GPU-renderingsresurser, och dess nätverk kan stödja AI-modellträning och AR/VR-applikationer, och är tekniskt kompatibelt med Apple Vision-plattformen. Grafen tillhandahåller strukturerade åtkomsttjänster för data i kedjan, vilket utgör dataminnet och indexeringsstödet för AI Agent. Nous Research bygger en marknad för samarbetsträning med flera modeller för att tillhandahålla fullständig livscykelhantering och ekonomiska incitament för LLM:er med öppen källkod. Autonolas föreslår konceptet "multi-agent autonomt protokoll", ett försök att nära integrera AI Agent med DAO-styrningsmekanismer för att bygga ett verkligt autonomt intelligent system på kedjan.

Projektnamn: Position av tokenfunktion, nyckelsamarbete/funktionerBittensorTAOAI modelltränat decentraliserat nätverk, imiterar djupinlärningsarkitektur och tillhandahåller tjänster för delning av utvinningsmodeller och inferenstjänsterFetch.aiFETTon-chain AI Agent-plattformen samarbetar med Bosch och Datarella, med fokus på IoT och mobila betalningarRender NetworkRNDRRdecentraliserad GPU-renderingstjänst är kompatibel med Apple Vision och används i stor utsträckning på AR/VR & AIDen GraphGRT Blockchain Data Indexing Layer stöder agentminne, träningsdatainsamling och dataflöde över kedjan Nous Research-AI Model Market and Collaborative Training Platform Den senaste värderingen överstiger 1 miljard dollar, och den bygger ett "AI supermarket"-systemAutonolasOLAS Multi-Agent Autonomous Protocol (MAA) betonar kombinationen av AI + DAO och utforskar on-chain "company agent"-modellen.

4. Makrotrender och prognos för färdplanen 2025-2034

Inte bara inom blockchain-industrin, utan även vanliga teknikföretag lägger gradvis ut detta integrationsspår. NVIDIA öppnar inte bara upp CUDA-verktygskedjan för att anpassa sig till modellträning på kedjan, utan främjar också tillväxten av flera decentraliserade AI-projekt genom strategiska investeringar; OpenAI och Filecoin utforskar tillsammans "verifierbara datalagringsnätverk", som syftar till att lösa transparens- och revisionsproblemen med modellträningsdata; Meta AI har åtagit sig att undersöka spårbarhetsmekanismen för LLM:er på kedjan för att förbättra modellens rättvisa och motståndskraft mot bias.

Samtidigt reagerar den globala regleringen också snabbt på den tekniska utvecklingen: U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) lanserade projektet "Project Crypto" i början av 2025 för att studera efterlevnadsramverket för autonoma kontrakt och AI-beslutslogik; Det första utkastet till EU:s utkast MiCA 2.0 kräver tydligt att det ska finnas en mekanism för tolkning och riskredovisning för AI-system i kedjan. Singapore och Förenade Arabemiraten är relativt öppna och tar ledningen när det gäller att juridiskt erkänna agentstatusen som "on-chain agents" för att hjälpa företag att testa innovation på ett kompatibelt sätt.

Under det kommande decenniet förväntas integrationen av AI och blockchain gå igenom fem viktiga steg. År 2025 kommer den första generationen av on-chain-agenter att börja användas i stor utsträckning, särskilt i Gnosis Chain- och OP Stack-ekosystemen, med ett stort antal experimentella applikationer som växer fram. År 2026 kommer AI-modeller att börja integreras djupt med Layer2-nätverk, och mekanismer som zkML kan implementera AI-inferenslogik på kedjan. Mellan 2027 och 2028 kommer agenter över kedjan att vara sammankopplade och främja bildandet av ett system för "digitala anställda" på kedjan. Efter 2030 kommer AI-agenter med minne, resonemang och exekveringsförmåga att självständigt kunna slutföra samarbete i kedjan, vilket markerar den första bildningen av autonoma ekonomier. År 2034 förväntas hela AI-kryptomarknaden överstiga 47 miljarder dollar och bli den nya kärnan i den smarta ekonomin.

Tidslinje: Förväntade milstolparBranschförändringar2025Den ursprungliga generationen av AI-agenter kommer att distribueras på kedjan, Gnosis Chain och OP Stack kommer att mogna agentramverket2026L2-nätverk och AI-modellintegrationzkML kommer att bli populärt, och AI-inferenslogik kommer att köras på kedjan2027–2028Generalisering av agenter över kedjanSamarbets-AI-system med flera kedjor och "digitala anställda" på kedjan2030+ autonoma ekonomier kommer initialt att förverkliga AI-drivna DAO:er/ DAO-as-a-Service institutionell utveckling 2034 Marknadsstorleken överstiger 47 miljarder dollar AI-modeller och tillgångsförvaltning är helt integrerad.

5. Riktlinjer för risker och åtgärder

Trots sin enorma marknadspotential står AI + Crypto-spåret inför flera viktiga utmaningar. För det första saknar AI-beslutsfattandet stabilitet och säkerhet, särskilt på det finansiella området, där ett enda felaktigt resonemang kan orsaka risker på tillgångsnivå. För det andra är smarta kontraktssystem starkt beroende av verifiering av modellbeteende, och nuvarande mekanismer som zkML är fortfarande tillräckligt omogna för att uppnå effektiv revision och verifiering i kedjan. Dessutom, i samband med enhetliga regler i flera länder, finns det fortfarande tvetydiga områden när det gäller AI-agenters rättsliga status, ansvarsfördelning och brottsbekämpningslogik. Om reglerna skärps eller de etiska begränsningarna skärps i framtiden kan det ha en betydande inverkan på genomförandet av projektet.

För investerare bör layouten kretsa kring tre huvudlinjer: AI-modellinfrastruktur, datatjänster på kedjan och intelligenta agentsystem. Du kan överväga att kombinera tokens med faktiska nätverkseffekter, såsom TAO, RNDR, GRT, etc., för att undvika att jaga projekt utan faktisk landning. Utvecklare bör fokusera på AI-agentens exekveringsramverk och anpassning av datamodulen och utforska de utvecklingsverktyg som tillhandahålls av Autonolas och Fetch.ai. DAO-chefer kan försöka införa extra styrningssystem, t.ex. genom att använda AI för att tillhandahålla poängsättning av förslag, budgetmodellering och andra funktioner för att förbättra organisationens operativa effektivitet. Akademiska och tekniska forskare kan delta i att bygga ett intelligent samarbetsramverk i Web3-eran från zkML, verifierbar AI (VAI), granskning av modellkontrakt, mekanismer för datasuveränitet, etc.

Rollen rekommenderar att investerare använder infrastrukturtillgångar som TAO, RNDR, GRT, etc., för att undvika enstaka spekulativa projekt, utvecklare prioriterar att utforska agentramverk (som Autonolas), modelluttag och AI-orakelgränssnitt

Slutsats, är AI + Crypto en teknikkonvergens eller en rekonstruktion av styrningsparadigm?

När vi talar om integrationen av AI och blockchain talar vi om mycket mer än skarvning av två populära teknologier. Vi befinner oss i ett djupt spel mellan "intelligent ägande" och "kontrollstruktur". Traditionella AI-modeller är beroende av centraliserade plattformar för att växa, och användardata blir bränslet som ska tränas, optimeras och kommersialiseras. Men blockchain föreslår den motsatta etiska grunden – transparens, verifierbarhet, självsuveränitet. Så, när AI väl är decentraliserad, är det fortfarande den ursprungliga AI:n? Hur ska vi hålla tillbaka en agent utan ett företag, utan en juridisk adress, som kanske "har ett testamente"? Om en on-chain-agent kan schemalägga medel, utfärda kontrakt och delta i styrningen, bör den ges juridisk person eller ansvar? Dessa frågor kommer att avgöra om vi verkligen kan bygga en intelligent ekologi som styrs av människor, snarare än att styras av dem i motsatt riktning.

På sätt och vis är kombinationen av AI + Crypto inte bara en "infrastrukturinnovation" utan också ett försök att uppgradera styrningsmodellen. Den utmanar gränserna för det mänskliga samhällets föreställning om "intelligenta system" och "maktkontroll" i årtionden. Och vi står vid ingången till denna framtid, inte bara för att omfamna förändring, utan också för att svara på den kommande eran av autonom intelligens med en tydlig känsla av risk och institutionell fantasi.