Análisis de las direcciones de inversión en el sector AI+Crypto
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain ha convertido a AI+Crypto en un punto caliente de inversión. Las características de descentralización y alta transparencia de la blockchain complementan los sistemas de IA, brindando nuevas oportunidades a la industria.
Los expertos de la industria creen que la aplicación combinada de la IA y la blockchain se divide principalmente en cuatro categorías: como participantes de la aplicación, interfaz, reglas y objetivos. Desde la perspectiva de la productividad, se puede considerar el papel de la IA en Crypto desde tres direcciones: optimización de la capacidad de cálculo, algoritmos y datos.
Según los niveles de aplicación de la IA, la dirección de participación de la tecnología Crypto se puede dividir en capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. Por ejemplo, la tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y blockchain, proporcionando soluciones seguras y verificables para el comportamiento de los agentes de IA. La IA también muestra potencial en el procesamiento de datos, desarrollo automatizado, seguridad de transacciones en la cadena y otros aspectos de la capa de ejecución. En la capa de aplicación, los bots de trading impulsados por IA, herramientas de análisis predictivo y otros desempeñan un papel importante en el ámbito de DeFi.
Este artículo abordará desde la perspectiva de estrategias de inversión a medio y largo plazo, las direcciones clave y los desafíos futuros en el ámbito de AI + Crypto.
Direcciones clave en la pista de IA
Uno, dirección zkML
La tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y blockchain, proporcionando soluciones seguras y verificables para monitorear y restringir el comportamiento de los agentes de IA. Puede demostrar que la IA ha realizado tareas específicas mientras protege la privacidad, inaugurando nuevos métodos para verificar datos privados utilizando modelos públicos o verificar modelos privados utilizando datos públicos. Esto hace que los contratos inteligentes sean más flexibles y puedan adaptarse a más escenarios de aplicación.
Proyectos típicos incluyen:
Modulus Labs: Ejemplos de aplicaciones de IA en la cadena, como el robot de trading RockyBot, etc.
Giza: Protocolo para desplegar modelos de IA en la cadena
Zkaptcha: proporciona servicios de verificación de códigos para contratos inteligentes, creando soluciones resistentes a ataques de brujas.
Dos, dirección de procesamiento de datos
Principalmente se refiere a los avances de la IA en la capa de ejecución, incluyendo:
a. Análisis de datos en cadena con IA: aprovechar modelos grandes y algoritmos de aprendizaje profundo para extraer datos de blockchain y obtener información.
b. Desarrollo de dApps de IA y automatización: utilizar herramientas de IA para ayudar a los desarrolladores a escribir contratos inteligentes rápidamente y corregir errores automáticamente.
c. Seguridad de las transacciones en cadena con IA: Despliegue de agentes de IA en la blockchain para mejorar la seguridad y la confiabilidad de las aplicaciones de IA. Por ejemplo, la plataforma SeQure utiliza IA para monitoreo y análisis en tiempo real, defendiendo ataques maliciosos.
Tres, dirección AI+DeFi
Robots de trading impulsados por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado para tomar decisiones.
Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre tendencias del mercado y movimientos de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia de los creadores de mercado automáticos.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para implementar estrategias inteligentes de protección de liquidación.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende del modelo financiero de IA para diseñar el mecanismo de tesorería, aumentando la flexibilidad del producto.
Cuarta, dirección AI+GameFi
Optimización de estrategias de juego: la IA aprende los hábitos de los jugadores y ajusta la dificultad y las estrategias del juego.
Gestión de la utilización de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar eficientemente los activos virtuales.
Mejorar la interacción en el juego: crear NPCs inteligentes y receptivos para aumentar la inmersión en el juego.
Dimensiones temporales de la estrategia de inversión
Corto plazo: prestar atención a las aplicaciones de IA conceptuales y memes, aprovechar las oportunidades de tendencia que surgen de la actualización de las empresas de IA Web2.
Medio plazo: prestar atención a la combinación de AI Agent e Intent con contratos inteligentes, lo que podría romper el modelo tradicional de blockchain de libro mayor + contratos.
A largo plazo: La combinación de la tecnología AI y zkML podría tener un profundo impacto en el ámbito de las criptomonedas.
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Nueva dirección de inversión en AI+Crypto: zkML, procesamiento de datos y Finanzas descentralizadas como foco
Análisis de las direcciones de inversión en el sector AI+Crypto
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain ha convertido a AI+Crypto en un punto caliente de inversión. Las características de descentralización y alta transparencia de la blockchain complementan los sistemas de IA, brindando nuevas oportunidades a la industria.
Los expertos de la industria creen que la aplicación combinada de la IA y la blockchain se divide principalmente en cuatro categorías: como participantes de la aplicación, interfaz, reglas y objetivos. Desde la perspectiva de la productividad, se puede considerar el papel de la IA en Crypto desde tres direcciones: optimización de la capacidad de cálculo, algoritmos y datos.
Según los niveles de aplicación de la IA, la dirección de participación de la tecnología Crypto se puede dividir en capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. Por ejemplo, la tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y blockchain, proporcionando soluciones seguras y verificables para el comportamiento de los agentes de IA. La IA también muestra potencial en el procesamiento de datos, desarrollo automatizado, seguridad de transacciones en la cadena y otros aspectos de la capa de ejecución. En la capa de aplicación, los bots de trading impulsados por IA, herramientas de análisis predictivo y otros desempeñan un papel importante en el ámbito de DeFi.
Este artículo abordará desde la perspectiva de estrategias de inversión a medio y largo plazo, las direcciones clave y los desafíos futuros en el ámbito de AI + Crypto.
Direcciones clave en la pista de IA
Uno, dirección zkML
La tecnología zkML combina pruebas de conocimiento cero y blockchain, proporcionando soluciones seguras y verificables para monitorear y restringir el comportamiento de los agentes de IA. Puede demostrar que la IA ha realizado tareas específicas mientras protege la privacidad, inaugurando nuevos métodos para verificar datos privados utilizando modelos públicos o verificar modelos privados utilizando datos públicos. Esto hace que los contratos inteligentes sean más flexibles y puedan adaptarse a más escenarios de aplicación.
Proyectos típicos incluyen:
Dos, dirección de procesamiento de datos
Principalmente se refiere a los avances de la IA en la capa de ejecución, incluyendo:
a. Análisis de datos en cadena con IA: aprovechar modelos grandes y algoritmos de aprendizaje profundo para extraer datos de blockchain y obtener información.
b. Desarrollo de dApps de IA y automatización: utilizar herramientas de IA para ayudar a los desarrolladores a escribir contratos inteligentes rápidamente y corregir errores automáticamente.
c. Seguridad de las transacciones en cadena con IA: Despliegue de agentes de IA en la blockchain para mejorar la seguridad y la confiabilidad de las aplicaciones de IA. Por ejemplo, la plataforma SeQure utiliza IA para monitoreo y análisis en tiempo real, defendiendo ataques maliciosos.
Tres, dirección AI+DeFi
Robots de trading impulsados por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado para tomar decisiones.
Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre tendencias del mercado y movimientos de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia de los creadores de mercado automáticos.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para implementar estrategias inteligentes de protección de liquidación.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende del modelo financiero de IA para diseñar el mecanismo de tesorería, aumentando la flexibilidad del producto.
Cuarta, dirección AI+GameFi
Optimización de estrategias de juego: la IA aprende los hábitos de los jugadores y ajusta la dificultad y las estrategias del juego.
Gestión de la utilización de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar eficientemente los activos virtuales.
Mejorar la interacción en el juego: crear NPCs inteligentes y receptivos para aumentar la inmersión en el juego.
Dimensiones temporales de la estrategia de inversión
Corto plazo: prestar atención a las aplicaciones de IA conceptuales y memes, aprovechar las oportunidades de tendencia que surgen de la actualización de las empresas de IA Web2.
Medio plazo: prestar atención a la combinación de AI Agent e Intent con contratos inteligentes, lo que podría romper el modelo tradicional de blockchain de libro mayor + contratos.
A largo plazo: La combinación de la tecnología AI y zkML podría tener un profundo impacto en el ámbito de las criptomonedas.