Tên gốc: Crypto AI Moats: Nơi vốn và đại lý hội tụ
Tác giả gốc: @ Defi0xJeff , người đứng đầu @steak_studio
Bản dịch gốc: zhouzhou, BlockBeats
Lưu ý của biên tập viên: Crypto AI trao quyền cho các thực thể thông minh tự chủ, cho phép họ quản lý tài sản, tối ưu hóa dòng vốn và hoạt động tự chủ trong hệ sinh thái DeFi. So với Web2 AI, nó có thể truy cập dữ liệu phi tập trung, sử dụng các mô hình mở để cộng tác và đẩy nhanh quá trình tiến hóa. Với sự phát triển của DeFi, AI theo thuyết Darwin và cơ sở hạ tầng phi tập trung, AI sẽ không chỉ là trợ lý mà còn là người tham gia trực tiếp vào nền kinh tế chuỗi, cho phép nắm giữ tài sản, giao dịch và tạo ra giá trị. Crypto AI kết hợp tiền tệ có thể lập trình và các thực thể thông minh để xây dựng một hệ thống kinh tế phi tập trung, đẩy nhanh sự ra đời của nền kinh tế thông minh tự chủ và phá vỡ những hạn chế của Web2 AI.
Sau đây là nội dung gốc (để dễ đọc và hiểu hơn, nội dung gốc đã được sắp xếp lại):
Khi thị trường thắt chặt và vốn dần tập trung vào các yếu tố cơ bản vững chắc hơn, làn sóng đổi mới tiếp theo trong lĩnh vực AI đang tăng tốc và va chạm với hào cốt lõi của thế giới tiền điện tử.
Sau đây là một số lĩnh vực chính mà crypto x AI có thể hội tụ hơn nữa, chứng minh và củng cố các trường hợp sử dụng AI gốc crypto.
Sự tương tác trực tiếp nhất giữa AI và mã hóa: hiệu quả vốn và tối ưu hóa lợi nhuận.
DeFi - Thu nhập trên chuỗi
Đồng tiền ổn định
RWA
Giao dịch hợp đồng giao ngay và vĩnh viễn
Thị trường cho vay
Thị trường lợi suất (Lãi suất/Điểm)
DeFi luôn là trọng tâm của thế giới tiền điện tử, cung cấp lợi nhuận trên chuỗi và cơ hội giao dịch có thể truy cập toàn cầu. Việc bổ sung AI có thể nắm bắt và tối ưu hóa các giá trị này hiệu quả hơn, tận dụng tốt hơn nguồn vốn nhàn rỗi. Ví dụ, DeFi có thể được sử dụng như một công cụ để phòng ngừa lạm phát hoặc để đạt được lợi nhuận vượt trội thông qua các chiến lược AI.
Stablecoin: Là trường hợp sử dụng cốt lõi của tiền điện tử, nó bao gồm hầu hết mọi tình huống giao dịch trên chuỗi.
RWA: Mã hóa trái phiếu chính phủ, trái phiếu, bất động sản, khoản vay DePIN, sức mạnh tính toán GPU và các tài sản khác và đưa chúng vào chuỗi.
Giao dịch hợp đồng giao ngay và hợp đồng vĩnh viễn: Tối ưu hóa phí giao dịch và doanh thu.
Thị trường cho vay: Cải thiện việc sử dụng vốn và đạt được lợi nhuận tốt hơn thông qua cơ chế cho vay hiệu quả hơn.
Thị trường lợi suất: Giới thiệu thị trường lãi suất mới và cải thiện khả năng tối ưu hóa lợi suất.
Crypto = DeFi = dòng vốn và sự gia tăng giá trị. AI Web3 có thể tốt hơn các hệ thống Web2 đóng vì tính cởi mở và các ưu đãi của nền kinh tế blockchain và token cho phép AI quản lý tiền hiệu quả hơn.
Mặc dù DeFi AI vẫn đang trong giai đoạn đầu nhưng có một số bước phát triển thú vị:
Công cụ AI tối ưu hóa lợi nhuận cho đồng tiền ổn định của @gizatechxyz đã vượt qua mốc 1 triệu đô la TVL với khối lượng giao dịch là 6 triệu đô la và lợi nhuận của công cụ này cao hơn 83% so với các chiến lược cho vay truyền thống.
@ Cod3xOrg đã phát động Cuộc thi đại lý giao dịch Sophon Spark, nơi các đại lý cạnh tranh để giành giải thưởng trị giá 1,5 triệu đô la và tối ưu hóa khả năng giao dịch AI thông qua dữ liệu.
Modius Optimus của @autonolas, hoạt động như tác nhân AI quản lý danh mục đầu tư cá nhân. Nhóm này là nhóm duy nhất cho phép người dùng chạy tác nhân AI cục bộ và gần đây đã ra mắt chương trình tăng tốc Olas trị giá 1 triệu đô la.
Các dự án như @HeyAnonai, @AIWayfinder và @slate_ceo đang khám phá các điểm vào DeFi dễ sử dụng hơn, mặc dù chúng vẫn đang trong giai đoạn đầu.
Tại sao tác nhân AI lại phù hợp với DeFi?
Các tác nhân AI có thể liên tục tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro 24/7, đồng thời điều chỉnh vị thế một cách thông minh. MCP (Khả năng tương thích đa giao thức) thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa DeFi và AI, cho phép các tác nhân AI truy cập dữ liệu trên chuỗi và tích hợp nhiều giao thức hơn. Trong năm tới, các tác nhân AI có thể xử lý một lượng lớn giao dịch trên chuỗi, tự động hóa các hoạt động DeFi và cải thiện khả năng tối ưu hóa doanh thu.
Những khu vực đáng chú ý:
Các nhóm thúc đẩy tiến bộ công nghệ và xây dựng hệ sinh thái dành cho nhà phát triển (hackathon, cuộc thi, hội thảo, v.v.).
Một nhóm tập trung vào quyền riêng tư, khả năng xác minh và các mô hình phi giám sát để đảm bảo người dùng thực sự có quyền kiểm soát đối với các tác nhân AI.
Dữ liệu tăng trưởng cho các tác nhân AI, chẳng hạn như AUA (Tài sản của cơ quan đang quản lý) / TVL (Khối lượng bị khóa).
Ngoài DeFi, AI đang châm ngòi cho một cuộc chạy đua tiến hóa. Crypto AI không chỉ là một công cụ tối ưu hóa lợi nhuận mà còn thúc đẩy quá trình lựa chọn tự nhiên của các tác nhân và nhóm AI — chỉ những nhóm mạnh nhất mới có thể tồn tại và phát triển.
Định luật tiến hóa AI của Darwin (Chọn lọc tự nhiên)
@opentensor (mạng điện toán AI)
@AlloraNetwork (Học máy/Dự đoán)
@BitRobotNetwork (Người máy)
Chủ nghĩa Darwin: nghĩa là sự tiến hóa của các loài thông qua chọn lọc tự nhiên. Nói cách khác, đây chính là Trò chơi sinh tử dành cho các nhóm AI - hoặc thúc đẩy tiến bộ công nghệ và giành được động lực, hoặc bị thị trường loại bỏ.
Web3 AI cung cấp cơ sở hạ tầng phù hợp nhất cho quá trình tiến hóa của AI, đẩy nhanh quá trình sinh tồn của kẻ mạnh nhất thông qua các động cơ khuyến khích bằng mã thông báo và cơ chế lạm phát/hủy diệt. Bittensor là công ty tiên phong trong xu hướng này và nhiều nhóm đang xây dựng công nghệ xung quanh các mạng con của công ty này (như SN 6, 41, 44), đặc biệt là trong lĩnh vực GambleFAI (thị trường dự đoán), sử dụng khả năng dự đoán của AI/ML để giành được lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
Allora đang tận dụng sức mạnh của máy học để tăng tốc và cải thiện các mô hình của họ trên nhiều ứng dụng dự báo tài chính. Mô hình của Allora tương tự như Bittensor, nhưng tập trung vào dự đoán tài chính. Thay vì sử dụng các mạng con, nó thiết lập Chủ đề (các trường hợp sử dụng dự đoán tài chính cụ thể) nơi các nhóm phát triển có thể cạnh tranh và các nhóm có hiệu suất tốt nhất sẽ nhận được nhiều ưu đãi nhất.
Thực hành tốt nhất:
Allora đã hợp tác với @steerprotocol để tận dụng các chiến lược cung cấp thanh khoản do AI điều khiển nhằm tạo ra lợi nhuận cao hơn cho các vị thế đồng thời giảm tổn thất tạm thời (IL).
Bit Robot được phát triển bởi nhóm @frodobots, họ cũng là nhóm đứng sau @SamIsMoving (trong hệ sinh thái @virtuals_io). Hiện tại có rất ít thông tin về Bit Robot, nhưng họ có kế hoạch xây dựng một hệ sinh thái tương tự như Bittensor, tập trung vào robot. Các mạng con của nó sẽ đại diện cho các lĩnh vực khác nhau trong lĩnh vực robot, chẳng hạn như dữ liệu, phần cứng, mô hình trực quan, LLM, v.v.
Trọng tâm: Biến động giá $TAO, sự tăng trưởng của hệ sinh thái dTAO, cách các ứng dụng/đại lý của người tiêu dùng tận dụng công nghệ mạng con, tích hợp hệ sinh thái Allora, các nghiên cứu điển hình và TGE (Sự kiện tạo mã thông báo).
Các yếu tố chính của cơ sở hạ tầng phi tập trung:
dữ liệu
Tạo/đào tạo mô hình
Khả năng xác minh
Bảo mật
DePIN (GPU)
Loại cơ sở hạ tầng này hỗ trợ sự cộng tác mở, đổi mới mở và ngăn chặn việc đổi mới công nghệ bị độc quyền bởi một số ít đơn vị tập trung. Tôi cũng đã đề cập đến lĩnh vực này trong bài viết trước của mình. Khi DeFAI và quá trình tiến hóa của Darwinian AI tiếp tục tiến triển, chúng ta sẽ thấy việc áp dụng liên tục các cơ sở hạ tầng này, đặc biệt là khi các kịch bản ứng dụng trưởng thành và rõ ràng hơn xuất hiện.
Trong ngắn hạn đến trung hạn, các lĩnh vực quan tâm chính của tôi là
Dữ liệu xã hội và tình cảm:
@KaitoAI Bảng xếp hạng Yap và Giao thức mở Yaps mới ra mắt, cho phép các nhóm xây dựng sản phẩm dựa trên Điểm Yap
·@aixbt_agent Theo dõi lập bản đồ Dự án Alpha / xu hướng xã hội trên Twitter
@cookiedotfun cung cấp thông tin thị trường/trí tuệ xã hội của tác nhân AI
Dữ liệu trên chuỗi:
Hiện tại, không có đơn vị dẫn đầu tuyệt đối nào trong lĩnh vực dữ liệu chuỗi như dữ liệu xã hội và cảm xúc.
Các trình phát dữ liệu khác
Thu thập dữ liệu: @getgrass_io thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng băng thông nhàn rỗi
Quyền sở hữu dữ liệu: @vana khuyến khích quyền sở hữu dữ liệu thông qua DataDAO
Confidential Computing: Blind Compute của @nillionnetwork, các ứng dụng liên quan và $NIL TGE sắp ra mắt (sắp ra mắt)
Đọc thêm thông tin chi tiết về Trường dữ liệu:
Giới thiệu về DePIN (GPU)
Hiện nay có hai giao thức thú vị đang nổi lên giúp tài chính hóa tài sản GPU thông qua hoạt động cho vay theo chuỗi, giúp các trung tâm dữ liệu và nhà điều hành mở rộng quy mô hoạt động kinh doanh GPU của họ.
Khi AI tiếp tục phát triển, nhu cầu về sức mạnh điện toán sẽ không bao giờ cạn kiệt và các trung tâm dữ liệu sẽ luôn cần vốn để mở rộng hoạt động. Do đó, các dự án như @gaib_ai và @metastreetxyz đang kết nối tính thanh khoản của DeFi với nhu cầu vay, đưa lợi suất DePIN lên chuỗi đồng thời cung cấp hỗ trợ vốn cho các nhà điều hành GPU.
Đô la AI Gaib:
USDAI của MetaStreet:
Quan điểm cốt lõi
AI gốc mã hóa giải quyết những thách thức mà AI Web2 không thể vượt qua. Crypto AI không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán cho các thực thể thông minh mà còn cung cấp cho chúng khả năng giao dịch, cho phép AI quản lý tài sản, tối ưu hóa dòng vốn và hoạt động tự chủ trong một mạng lưới mở và không cần cấp phép. Crypto AI đang định hình một thế giới hoàn toàn mới, nơi các tác nhân thông minh có thể:
Tự do lưu thông tiền trong hệ sinh thái DeFi mà không cần đến các trung gian tập trung;
Truy cập các luồng dữ liệu phi tập trung mà Web2 không thể tiếp cận và có được các nguồn thông tin phong phú hơn;
Tận dụng các mô hình mở và hệ sinh thái cộng tác để phát triển nhanh hơn các hệ thống đóng.
Nói một cách đơn giản, AI tiền điện tử biến những kịch bản mà Web2 AI không thể sao chép trên quy mô lớn thành hiện thực: tiền tệ có thể lập trình kết hợp với các thực thể thông minh tự chủ để đạt được một hệ thống kinh tế có thể xác minh và cấu thành hoàn toàn. Khi DeFi, Darwinian AI và cơ sở hạ tầng phi tập trung tiếp tục phát triển, chúng ta sẽ thấy AI không chỉ trở thành trợ lý mà còn là người tham gia trực tiếp vào nền kinh tế chuỗi khối.
AI không chỉ thông minh hơn mà còn có khả năng tự động nắm giữ, giao dịch, tối ưu hóa và tạo ra giá trị. Đây chính là hào thực sự của AI tiền điện tử.
