Crypto AI 賽道探討

主持人：Alex，Mint Ventures 研究合夥人

嘉賓：Max，YouTube 頻道《Max 的區塊鏈空間》主理人；Lydia，Particle Network 研究員

對 Crypto AI 的理解

Alex：今天我們來探討備受關注的 Crypto AI 賽道。第一個話題是，兩位如何看待 Crypto AI 這個賽道？在你們看來，Crypto AI 這個賽道在嘗試解決哪些商業問題？這些問題的迫切性是什麼？

Max：我認爲 Crypto AI 主要解決兩個問題:

1. 解決中心化 AI 帶來的審查等問題,通過去中心化方式實現。

2. 引入代幣激勵機制,可以激勵開源模型開發,獎勵開放性和去中心化發展。

比如 Bittensor 項目就利用代幣激勵不同子網研究不同領域,將開源與加密經濟學結合起來。這解決了傳統開源項目缺乏持續激勵的問題。

Lydia：從商業角度來看,目前 Crypto AI 解決的問題並不十分清晰。雖然有"AI 提高效率,Crypto 保證公平"的說法,但目前提高效率的需求顯然更迫切。

AI 目前並不需要更多自由,其計算資源和數據都是有限的。AI 的信任成本也並不高,普通用戶並不太關心數據黑箱等問題。

Crypto AI 目前最大的價值可能在於敘事層面,它讓 Crypto 和 AI 這兩個前沿技術在人們腦海中碰撞,打開了想象力。它們最適合解決的問題可能是屬於未來的,而不是現在的。

Alex：聽起來 Crypto 通過代幣獎勵開源發展的路徑,與傳統 AI 發展路徑完全不同。目前主流大模型多爲閉源,而 Web3 中的 AI 可以嘗試開源多元發展,同時有好的激勵方式。

Lydia 的觀點是,目前 Crypto AI 在性能和成本上與成熟的互聯網 AI 產品相比還有差距,不一定能解決當前迫切的商業問題。但它提供了一套與 Crypto 結合的新解決方案,是一個前沿實驗,長遠來看可能會有有趣的發展。

Lydia：是的,我認爲 Crypto AI 是一個長期的外生敘事:

• 長期:因爲 AI 對現實世界的衝擊非常大,是一個顛覆性變革。它不會只是一波流,可能會成爲下一個世紀最重要的哲學話題來源。

• 外生:Crypto 和 AI 在誕生後並沒有太多關聯,甚至在人才方面有競爭關係。直到今年我們才開始講兩者互相賦能的故事。

與 DeFi、NFT 等加密原生敘事相比,AI 是一個外來敘事。我們可以看到,Worldcoin、Render、Near 等 AI 敘事資產的價格完全根據 AI 行業情況波動。

Alex：Lydia 認爲 Crypto AI 賽道的熱度很大程度來自於 AI 本身在商業世界的快速拓展,以及對人類社會的長期深遠影響。這種熱度傳導到加密圈,促成了很多項目的關注度。Max 對此有什麼補充嗎?

Max：我基本同意 Lydia 的觀點,但有一點想進一步討論。我認爲 Crypto AI 是 2020 年 DeFi Summer 之後,唯一一個 Crypto 對 AI 是強需求的領域。

GameFi 中 Crypto 只是錦上添花,DeFi 中 Crypto 是硬需求。我認爲 Crypto AI 是繼 DeFi 之後,第二個 Crypto 有強需求的領域。

隨着 AI 的進展與使用,我們一定會發現一些中心化的問題,只是目前還沒有發現。就像金融體系存在了很久,直到 2008 年金融危機才意識到系統有問題,需要 DeFi 來解決。

Crypto AI 也處於類似的位置。用戶對 AI 的了解還不如金融體系,所以還沒有真正意識到需要 Crypto AI。但很多東西確實需要加入激勵機制才能實現,如去中心化算力等。

Crypto AI 要出圈、持續發展,一定要比傳統產品更有效率、更好、更便宜。我們需要找到可持續建立這種優勢的方式。

Crypto AI 賽道內的項目分類

Alex：Crypto AI 是一個比較大的賽道,內部有非常多不同的商業模式解決不同問題的項目類型。根據你們對於 Crypto AI 賽道的了解,如果要對這些賽道內部的項目進行分類,你們會按照一個什麼樣的邏輯進行分類?

Lydia：一種常見的分類方法是 Crypto 賦能 AI 或 AI 賦能 Crypto,這是兩大思路:

1. AI 賦能 Crypto:目前較多,如 Web3 版聊天機器人、AI 改進 Web3 項目代碼、AI 參與收益策略制定等。現在主要是 AI Agent 發幣,更多是項目想要新敘事。

2. Crypto 賦能 AI:天花板更高,但實現和證實更困難,需要更多時間。理想是 Crypto 深入 AI 技術堆棧,強化隱私性、透明性。目前更多從改進 AI 產業某一環節切入,如聚合閒散算力資源、降低成本等。

目前看來,Coinbase 和 Base 在做 AI Agent 加支付方向可能是一個突破口。前提是 AI Agent 要足夠好用。

Max：我主要分成三個不同的賽道:

1. 架構層:底層架構,允許各種資源層或應用層項目搭建。如 Bittensor、Near 和 Sahara。

2. 資源層:搭建在架構層上,提供 AI 開發所需的算力、數據、模型等資源。如 Akash、Render 提供去中心化算力,Vana 提供去中心化數據。

3. 應用層:最貼近用戶使用。如 AI Agents,可以加快 DeFi 使用等。

這種分類方法與現有 Crypto 賽道比較接近。

Crypto AI 的機遇與挑戰

Alex：你們認爲現在 Crypto AI 面臨最主要的挑戰是什麼?未來一到兩年內對於 Crypto AI 來說會有什麼樣的產業或敘事機遇?

Max：主要挑戰是 Crypto AI 還太早期,很多項目市值已經很高,如 Bittensor 已達 50 億美元,背後可能更多是投機。真正找到產品市場匹配(PMF)的應用還很少,很多還停留在願景階段。

從我前面提到的三個賽道來看:

1. 資源層相對成熟,如去中心化算力已有多個項目。

2. 架構層更多還是炒作,如 Bittensor 的代幣激勵機制能否長期有效還有待驗證。

3. 應用層如 AI Agents 目前還偏向娛樂性質,實際簡化 DeFi 或 GameFi 使用的應用還很少。

機遇方面,我們正處於一個很好的時間點:

• 比特幣突破 10 萬美元,加密貨幣受到關注
• 美國監管政策軟化
• AI 在 Web2 領域持續受關注

這給了我們更多時間和資源去嘗試創新。關鍵是如何將 Web2 的 AI 關注度轉移到 Crypto 上,吸引優秀開發者構建更多實用項目。

Lydia：我認爲 Crypto AI 賽道整體處於 Gartner 技術成熟度曲線的峯值期,市場非常 FOMO,供應端大爆發但魚龍混雜。

相對成熟的是 Agent,因爲它靠近 C 端,能利用很多 Web2 成熟技術。

最大挑戰是市場情緒與技術進展之間存在錯配。Crypto 圈內人對 AI 了解不深,還在集體補課階段。這導致缺乏對 Crypto AI 項目的深入討論和質疑。

以 Luna 爲例,它的直播效果很粗糙,但價格持續漲。這可能導致其他項目跟風,造成同質化嚴重的 Agent 發幣潮。

未來機遇:

1. 產業上,關注各板塊能否顯著降低用戶獲取相同資源的成本。

2. Agent 相關項目需要脫虛向實,找到相對於真人的 PMF。可以從 AI 賦能 Crypto 角度深挖效率提升,如用 AI 分析鏈上資金流向,提高資產流動效率。

3. 敘事上,關注非 Crypto 的 AI 世界進展,特別是上大衆媒體的新聞。我比較關注 AI 倫理相關話題,如 Deepfake 等。

Alex：我補充兩點看法:

1. AI Agent:目前更像是一個 Meme 題材,類似股市炒作。它並沒有提供新的商業模式,更多是做一些傳統互聯網就能做的事情。

2. AGI(通用人工智能)敘事:2025 年可能會出現 AGI,這可能會給人類勞動價值和存在價值帶來巨大衝擊。屆時,人們對 AI 的重視和危機感會達到新高度,可能會給 Crypto AI 帶來投機價值。

比如 Worldcoin 解決的人機識別問題,以及它主打的普遍基本收入,在 AGI 時代可能會變得更有意義。

值得關注的 Crypto AI 項目

Alex：如果在目前你們了解的 AI 項目中選一到兩個作爲最值得關注的項目,你們會推薦哪一個?推薦理由是什麼?這些項目可能面臨的潛在風險又有哪些?

Lydia：我最關注的是 Bittensor。主要有三個方面:

1. 敘事能力強:團隊形象討開發者喜歡,誠懇又有野心。借鑑哈耶克思想設計代幣經濟,吸引對新自由主義感興趣的投資者。通過直播、紀錄片等活動強化形象。

2. 機構採用:灰度推出去中心化 AI 基金,後又單獨爲 Tao 推出信托。灰度母公司還成立子公司 Yuma 專注 Bittensor 生態發展。

3. 經歷 FUD 後展現生命力:今年 3 月遭遇大量 FUD,價格大跌,但在 9 月迅速反彈。目前生態已初具雛形,有淘汰機制保持活力。

風險:發行率高,代幣價值持續被稀釋。主網目前由團隊控制,未來計劃通過 PoS 分發控制權。

Max：我也最關注 Bittensor,補充幾點:

1. Bittensor 聚焦於建立好的激勵機制,這是 Crypto 對 AI 最重要的貢獻。

2. 它採用類似比特幣的代幣經濟模型,總量 2100 萬。

3. 團隊技術實力強,能快速解決問題。

風險:

1. 高發行率可能導致代幣價值被稀釋。
2. 目前主網由團隊控制,去中心化程度不高。

其他值得關注的項目:

• Vana:做去中心化數據
• Arweave:做 AI 計算機
• Near:孵化多個 AI 應用

Crypto AI 項目的評估策略

Alex：如果要把這些思考的方式抽象出來,你們在調研和選擇 Crypto AI 項目時,最關心哪些維度?決定是否投資一個項目時,哪些是核心因素?

Max：我主要關注五個方面,其中最看重團隊:

1. 團隊:包括創始人、投資方、社區等
2. 產品
3. 盈利能力
4. 未來展望
5. 代幣經濟模型

投資加密項目基本等同於投資初創公司,團隊能力決定了產品能否達到產品市場匹配、盈利、執行路線圖等。我會關注:

• 創始人背景
• 投資方背景
• 社區質量:是否在討論實質性問題而非只關注幣價

Lydia：我的觀點與 Max 類似,也最看重團隊,主要關注:

1. 敘事能力
2. 執行力
3. Token 設計:團隊對 Crypto 的理解深度,如何利用 Crypto 特性
4. 項目品牌、文化、社區氛圍

優秀的團隊應該有敏銳的敘事捕捉能力,以及在關鍵時刻果斷轉型的決心。

Alex：我補充一點,我會做週期性判斷。新賽道通常會經歷短期過度樂觀、泡沫破裂、長期過度悲觀的