Crypto AI 赛道深度探讨

嘉宾：Max（YouTube频道主理人）、Lydia（Particle Network研究员）

主持人：Alex（研究合伙人）

Crypto AI 的理解与定位

Max认为Crypto AI主要解决两个问题:

1. 通过去中心化解决中心化AI的审查问题
2. 引入代币激励机制,促进开源AI研究

Lydia则认为目前Crypto AI更多是一个叙事层面的概念:

• 从商业角度看,提高效率的需求大于保证公平
• Crypto AI 目前难以直接解决现有商业问题
• 但它打开了人们的想象力,让Crypto和AI这两个前沿技术碰撞

Alex补充: Crypto AI 提供了另一套与Crypto相交集的解决方案,是一个前沿实验,长远来看可能会产生有意思的发展。

Crypto AI 项目分类

Lydia的分类方式:

1. AI赋能Crypto:如接入API做Web3聊天机器人、AI改进Web3项目代码等
2. Crypto赋能AI:如通过Crypto改进AI产业某些环节,如聚合算力资源、数据市场等

Max的分类方式:

1. 架构层:如Bittensor、Near等底层基础设施
2. 资源层:如Akash、Render提供去中心化算力
3. 应用层:如AI agents等面向用户的应用

值得关注的Crypto AI项目

Lydia推荐Bittensor:

• 团队叙事能力强,吸引开发者和投资者
• 机构采用度高,如灰度专门成立子公司
• 经历过大规模FUD但展现出生命力

Max补充Bittensor的风险:

• 代币发行率高,存在被稀释风险
• 目前主网仍由团队控制,尚未完全去中心化

Max还提到Vana(去中心化数据)、Arweave(AI计算)等项目值得关注。

Crypto AI项目评估策略

Max关注五个方面,最看重团队:

1. 团队背景及投资方
2. 产品
3. 盈利能力
4. 未来展望
5. 代币经济模型

Lydia关注:

1. 团队叙事能力和执行力
2. Token在项目中的作用
3. 项目品牌文化是否独特吸引人

Alex补充需要进行周期性判断:

• 判断项目是处于短期过度乐观还是长期过度悲观阶段
• 长期过度悲观阶段可能是最佳参与时机

常用AI工具分享

Lydia:

• GPT:练习英语、心理咨询
• Perplexity:搜索资料
• 豆包:YouTube视频总结

Max:

• ChatGPT:知识吸收、总结、图片生成

Alex:

• GPT:写作辅助、深度学习概念解释
• Perplexity:替代传统搜索引擎

三位嘉宾一致认为,AI工具极大提升了工作效率和学习体验,未来将在教育、搜索等领域产生深远影响。