Coinbase 洞察：Crypto x AI 相輔相成，一覽細分賽道中的所有機會

作者：Jonathan King

編譯：深潮TechFlow

總結：人工智能的未來可以基於區塊鏈技術發展，因為加密技術能夠提升新興科技的可訪問性、透明度和應用場景。加密技術的高效性、無國界特性和可編程性與人工智能的結合，可能會改變人類與機器在數字經濟中的互動方式，使用戶掌控自己的個人數據。這也包括“Agentic Web”的崛起，在這個網絡中，運行在加密基礎設施上的 AI 智能體能夠推動經濟活動和增長。

披露和腳註：Coinbase Ventures 的投資組合公司在下文首次提及時會用星號 (*) 標出

那麼這是什麼樣子的呢？AI 智能體在加密基礎設施上進行交易。AI 創建的軟件代碼，包括智能合約，推動了鏈上應用和體驗的激增。用戶可以擁有、管理並從他們參與的 AI 模型中獲益。利用 AI 來提升加密生態系統中的用戶和開發者體驗，增強智能合約的功能並創造新的應用場景，還有更多可能性。

在我們構想這個加密與 AI 融合的未來時，今天我們發佈了我們對這一變革性技術融合的核心觀點。概覽：

• 我們認為，加密/區塊鏈技術並不是推進 AI 技術棧每一層能力或解決新興挑戰的必需品。相反，加密技術可以在為 AI 提供更多分發、驗證、抗審查和本地支付渠道方面發揮重要作用，同時利用 AI 機制來推動鏈上的新用戶體驗。

• 加密與 AI 的結合可以催生“Agentic Web”，這是一種變革性的模式，其中運行在加密基礎設施上的 AI 智能體可以成為經濟活動和增長的重要推動力。我們預測，在未來，智能體將擁有自己的加密錢包，自主進行交易和實現用戶意圖，獲取低成本的去中心化計算和數據資源，或利用穩定幣支付人類和其他智能體以完成其整體目標所需的任務。

• 支撐這一論點的初步信念包括：(1) 加密貨幣將成為智能體與人類以及智能體之間進行商業交易的首選支付方式，(2) 生成式 AI 和自然語言界面將成為用戶進行鏈上交易的主要手段，(3) AI 將創造大部分軟件代碼（包括智能合約），引發鏈上應用和體驗的“寒武紀大爆發”。

• 加密與 AI 的結合可以分為兩個核心子部分：(1) 去中心化 AI (Crypto -> AI)，即構建通用 AI 基礎設施，使其具備現代點對點區塊鏈網絡的特性，(2) 鏈上 AI (AI -> Crypto)，即構建利用 AI 來支持新舊應用場景的基礎設施和應用。

• 加密與 AI 的生態系統可以分為以下層次：(1) 計算層（例如，專注於為 AI 開發者提供潛在圖形處理單元 (GPU) 的網絡），(2) 數據層（例如，支持 AI 數據管道的去中心化訪問、協調和驗證的網絡），(3) 中間件層（例如，支持 AI 模型/智能體開發、部署和託管的平臺），(4) 應用層（例如，利用鏈上 AI 機制的面向用戶的產品，無論是 B2B 還是 B2C）。

在 Coinbase，我們的使命是幫助更新金融系統，使其更加安全和可靠，同時提升消費者和開發者的可訪問性和易用性。我們相信，加密與 AI 的結合將在這一過程中發揮重要作用。在這篇博客中，我們將深入探討加密與 AI 的意義、實現方式以及未來發展方向。

加密與 AI 的介紹

AI 市場近年來經歷了顯著的增長和投資，風險投資公司在過去五年中向這一領域投入了近 2900 億美元。世界經濟論壇指出，AI 技術可能在未來十年內將美國的年度 GDP 增長提升 0.5-1.5%。AI 應用展現了強勁的吸引力，例如 ChatGPT4 這樣的應用程序創下了用戶增長和採用的新紀錄。然而，隨著 AI 市場的快速發展，也出現了一些挑戰，包括數據隱私問題、對 AI 人才的需求、倫理考量、集中化風險以及深度偽造技術的興起。這些挑戰促使人們關注加密與 AI 的結合，因為各方正在尋找利用這兩種技術的優勢來應對這些新興問題的解決方案。

圖：來自 Vitalik Buterin 博客的加密與 AI 圖表

加密與 AI 的結合，將區塊鏈的去中心化基礎設施與 AI 模仿人類認知功能和學習數據的能力相結合，形成了一種可能顛覆多個行業的協同效應。區塊鏈重新定義了系統架構、數據和交易的驗證與分發，而 AI 則提升了數據計算和分析能力，並提供了新的內容生成方式。這種結合在兩大技術社區的開發者中引發了既興奮又懷疑的情緒，推動了對新應用場景的探索，這可能在長期內加速這兩個領域的普及。儘管加密和 AI 是涵蓋多種不同技術和主題的廣泛術語，我們認為它們的結合可以分為兩個核心子領域：

• 去中心化 AI (Crypto -> AI) 通過加密的無權限和可組合的基礎設施提升 AI 的能力。這使得一些應用成為可能，比如民主化的 AI 資源訪問（如計算、存儲、帶寬、訓練數據等）、協作的開源模型開發、可驗證的推理，或通過不可變的分類賬和加密簽名來確保內容的來源和真實性。

• 鏈上 AI (AI -> Crypto) 將 AI 的優勢引入加密生態系統，通過大語言模型和自然語言界面提升用戶和開發者的體驗，或增強智能合約的功能。鏈上 AI 的應用有兩條途徑：(1) 開發者將 AI 模型或智能體整合到他們的智能合約和鏈上應用中，以及 (2) AI 智能體利用加密通道（如自託管錢包、穩定幣等）進行支付和使用去中心化基礎設施資源。

雖然“加密在 AI 中”或“AI 在加密中”這兩個領域仍然處於起步階段，但其潛力巨大，特別是在計算基礎設施和智能速度不斷提升的背景下，有望解鎖一系列尚未被設想的應用場景。

加密與 AI：開啟“智能代理網絡”的關鍵

我們認為，加密和 AI 的一個特別令人振奮的領域是 AI 智能體在加密基礎設施上運行的概念。這種結合旨在打造“智能代理網絡”，這是一種變革性的模式，能夠在 AI 驅動的經濟中提升安全性、效率和協作，並由強大的激勵機制和加密技術支持。

我們相信，AI 智能體將成為經濟活動和增長的重要推動力，並逐漸取代人類，成為應用程序（無論是鏈上還是鏈下）的主要“用戶”。這種範式的轉變將迫使許多互聯網公司重新思考其對未來的基本假設，並提供相應的產品、服務和商業模式，以最好地服務於以智能體為主的經濟。然而，我們並不認為在 AI 技術的每一層都需要加密或區塊鏈技術來提升能力或解決新出現的挑戰。相反，加密技術可以在為 AI 提供更多分發、可驗證性、抗審查性和原生支付渠道方面發揮重要作用，同時利用 AI 技術在鏈上創造新的用戶體驗。

我們這一論點的初步信念如下：

• 加密貨幣將成為智能體與人類及智能體之間商業交易的首選支付方式：加密貨幣作為互聯網原生的可編程貨幣，在推動基於智能體的經濟方面具有顯著優勢。隨著 AI 智能體變得更加自主，並進行大規模的微交易（如支付推理、數據、API 訪問、去中心化計算或數據資源等），加密貨幣的高效性、無國界特性和可編程性使其成為比傳統法幣更受歡迎的交易媒介。此外，智能體需要獨特且可驗證的身份（即“瞭解你的智能體”），以確保在與企業和終端用戶交易時符合監管規則和合規要求。低費用的區塊鏈、智能合約、自託管錢包（如 Coinbase AI Wallets）和穩定幣可以簡化並降低智能體之間複雜金融協議的成本，而去中心化網絡的可驗證性和不可變性則確保 AI 智能體交易的信任和可審計性。

• 生成式 AI 和自然語言界面將成為用戶進行鏈上交易的主要方式：隨著自然語言處理速度和 AI 對加密上下文理解的提升，通過對話界面進行鏈上交互將成為用戶的默認行為和期望，這與當前的 web2 趨勢（如 ChatGPT）一致。用戶只需用自然語言表達他們的交易意圖（例如，“將 X 交換為 Y”），AI 智能體會將這些意圖轉化為可驗證的智能合約代碼，從而提供最有效和經濟的交易執行路徑。

• AI 將生成大部分軟件代碼（包括智能合約），引發鏈上應用和體驗的“寒武紀大爆發”：AI 在 web2 中的代碼生成能力（例如 Devin、Replit）正在迅速提升，並從根本上改變了軟件開發的模式。我們相信，這種轉變很快將在加密領域成為熱點，短期內的重點是大幅降低新老開發者的入門門檻。然而，未來的發展將是 AI“軟件智能體”根據用戶偏好實時生成智能合約和高度個性化的應用程序，並在鏈上進行存儲和驗證。

這些觀點表明，AI 和加密之間的界限將日益模糊，創造出一種新的智能、自主和去中心化系統的範式。在此背景下，讓我們逐層深入探討支持 Crypto x AI 的技術堆棧。

Crypto x AI 堆棧中的機會（現狀）

將“加密技術融入 AI”或“AI 技術融入加密”的探索，催生了一個迅速發展的複雜新興領域，吸引了眾多開發者競相抓住市場機遇。我們認為，目前的 Crypto x AI 領域可以劃分為以下幾個層次：（1）計算層（指專注於為 AI 開發者提供圖形處理單元（GPU）資源的網絡），（2）數據層（指支持 AI 數據管道去中心化訪問、編排和驗證的網絡），（3）中間件層（指支持 AI 模型或智能體的開發、部署和託管的平臺或網絡），以及（4）應用層（指利用鏈上 AI 機制的面向用戶的產品，無論是 B2B 還是 B2C）。

計算

AI 的模型訓練和推理執行需要大量的 GPU 計算資源。隨著 AI 模型的複雜性增加，對計算資源的需求也在不斷增長，這導致了像 Nvidia 這樣的先進 GPU 供不應求，等待時間變長，成本也在上升。為了解決這些問題，去中心化計算網絡正在逐漸成為一個可行的方案：

• 創建開放的市場，讓用戶可以購買、租賃和託管物理 GPU

• 建立 GPU 聚合平臺，讓任何人（如比特幣礦工）都能貢獻多餘的 GPU 計算能力來執行 AI 任務，並通過 Token 獲得獎勵

• 將物理 GPU 代幣化，轉化為鏈上的數字資產，實現其金融化

• 開發分佈式 GPU 網絡，以支持計算密集型任務（如訓練和推理）

• 搭建基礎設施，使 AI 模型可以在個人設備上運行（類似去中心化的 Apple Intelligence）

這些解決方案的目標是增加 GPU 計算資源的供應和可獲取性，同時提供非常有競爭力的價格。然而，由於大多數參與者在支持高級 AI 工作負載方面存在不同程度的限制，面臨 GPU 資源分佈不集中的問題，並且在某些情況下，缺乏與集中式方案相當的開發工具和穩定性保證，我們認為這些產品在近期至中期內不太可能被廣泛採用。正在這一層面發展的新興領域和示例項目包括：

• 通用計算：去中心化計算市場，提供可用於多種應用的 GPU 計算資源（例如，Akash、Aethir）

• AI / ML 計算：去中心化計算網絡，為特定服務提供 GPU 計算資源，如 GPU 聚合器、分佈式訓練和推理、GPU 代幣化等（例如，io.net、Gensyn、Prime Intellect、Hyperbolic、Hyperspace)

• 邊緣計算：支持個人化和情境化推理的設備端 LLM 計算和存儲網絡（例如，PIN AI、Exo、Crynux.ai、Edge Matrix）

數據

為了擴展 AI 模型，需要更大規模的訓練數據集，而大語言模型（LLM）目前正使用數萬億字的人類文本進行訓練。然而，現今可公開獲取的人類生成數據是有限的（根據 Epoch AI 的估計，高質量的語言和數據來源可能在 2024 年耗盡）。這引發了一個問題：缺乏訓練數據是否會成為 AI 模型發展的主要瓶頸，導致其性能增長停滯。因此，我們認為，專注於數據的加密與 AI 公司有以下機會來應對這些挑戰：

• 激勵用戶分享他們的私人或專有數據（例如，“數據 DAO”——在鏈上的實體，數據貢獻者可以通過貢獻來自社交平臺的私有數據獲得經濟利益，並控制數據的使用和變現）

• 開發工具以從自然語言提示生成合成數據，或激勵用戶從公共網站抓取數據

• 鼓勵用戶幫助預處理數據集以訓練模型並保持數據質量（例如，數據標註和通過人類反饋進行強化學習）

• 建立多方參與的開放數據市場，任何人都可以因數據貢獻而獲得報酬。

這些機會催生了許多我們今天在數據層看到的新興公司。然而，值得注意的是，AI 模型生命週期中的傳統中心化企業已經擁有強大的網絡效應和傳統企業看重的數據合規機制，這可能給去中心化的替代方案留出的空間不多。儘管如此，我們相信，去中心化 AI 的數據層在解決“數據牆”挑戰方面仍具有巨大的長期潛力。正在這一領域發展的新興項目包括：

• 數據市場：去中心化的數據交換協議，幫助數據提供者和消費者共享和交易數據資產（例如，Ocean Protocol、Masa、Sahara AI）

• 用戶擁有/私人數據（含 DataDAOs）：激勵收集專有數據集的網絡，包括用戶個人擁有的數據（例如，Vana*、NVG8）

• 公共和合成數據：用於從公共網站抓取數據或通過自然語言提示生成新數據集的平臺（例如，Dria、Mizu、Grass、Synesis One）

• 數據智能工具：用於查詢、分析、可視化和提供鏈上數據洞察的平臺和應用（例如，Nansen*、Dune*、Arkham、Messari*）

• 數據存儲：用於長期存儲和歸檔的文件存儲網絡，以及管理頻繁訪問和更新的結構化數據的關係型數據庫網絡（例如， Filecoin、Arweave*、Ceramic*、Tableland*）

• 數據編排/溯源：優化 AI 和數據密集型應用的數據處理，並確保 AI 生成內容的溯源和真實性的平臺（例如，Space and Time、The Graph*、Story Protocol）

• 數據標註：通過激勵分佈式的人類貢獻者創建高質量訓練數據集，改善 AI 模型的強化學習和微調機制的平臺（例如，Sapien、Kiva AI、Fraction.AI）

• 預言機：使用 AI 為鏈上智能合約提供可驗證的鏈下數據的網絡（例如，Ora、OpenLayer、Chainlink）

中間件

要充分發揮開放和去中心化 AI 模型或智能體生態系統的潛力，必須建立新的基礎設施。開發者正在探索的一些高潛力領域包括：

• 使用開放權重的大語言模型（LLM）來支持鏈上 AI 應用，同時開發能夠快速理解和處理鏈上數據的基礎模型

• 為大型基礎模型（如超過1000億參數）提供分佈式訓練解決方案；儘管由於技術複雜性，這通常被視為難以實現，但 Nous Research、Bittensor 和 Prime Intellect 的最新突破正在改變這一看法

• 利用零知識或樂觀機器學習（zkML，opML）、可信執行環境（TEE）或全同態加密（FHE）來實現私密且可驗證的推理

• 通過資源協調網絡實現開放、協作的 AI 模型開發，或構建利用加密基礎設施的智能體網絡/平臺，以增強 AI 智能體在鏈上和鏈下應用中的潛力

儘管在這些基礎設施的建設上已有一些進展，但生產就緒的鏈上 LLMs 和 AI 智能體仍處於初期階段。我們預計，除非底層的計算、數據和模型基礎設施進一步成熟，否則這種情況在短期到中期內不會有大的變化。儘管如此，我們認為這一領域非常有前景，並將其作為 Coinbase Ventures 投資戰略的核心關注點，因為長期來看，AI 服務的增長和需求將推動這一領域的發展。在這一層面上，新興領域和示例項目包括：

• 開放權重的大語言模型（LLM）：這些 AI 模型的權重是公開的，任何人都可以自由使用、修改和分發（例如，LLama3、Mistral、Stability AI）

• 鏈上模型創建者：用於創建適用於鏈上場景的基礎 LLM 的網絡和平臺（例如，Pond*、Nous、RPS）

• 訓練與微調：提供鏈上激勵和可驗證的訓練或微調機制的網絡和平臺（例如，Gensyn、Prime Intellect、Macrocosmos、Flock.io）

• 隱私：使用隱私保護機制來開發、訓練和推理 AI 模型的網絡和平臺（例如，Bagel Network、Arcium*、ZAMA）

• 推理網絡：通過加密技術或證明來驗證 AI 模型輸出正確性的網絡（例如，OpenGradient*、Modulus Labs、Giza、Ritual）

• 資源協調網絡：促進 AI 模型開發中的資源共享、協作和協調的網絡（例如，Bittensor、Near*、Allora、Sentient）

• 智能體網絡和平臺：幫助在鏈上和鏈下環境中創建、部署和貨幣化 AI 智能體的網絡和平臺（例如，Morpheus、Olas、Wayfinder、Payman*、Skyfire*）

應用

在加密領域，AI 智能體正在逐漸嶄露頭角。早期的例子包括 Dawn Wallet，這是一款利用 AI 智能體來發送交易並代表用戶與協議互動的加密錢包；Parallel Colony*，這是一款鏈上游戲，玩家可以與擁有自己錢包並能在遊戲中自主創建路徑的 AI 智能體合作；以及 Venice.ai，這是一款具有可驗證推理和隱私保護機制的生成式 AI 應用和自然語言提示工具。然而，目前的應用開發仍然主要處於實驗階段，並且充滿機會主義，許多應用想法因市場的炒作而湧現。儘管如此，我們相信，隨著 AI 智能體基礎設施和框架的不斷進步，加密設計空間將從主要依賴反應性智能合約的應用，逐步轉向中長期內更加複雜和主動的應用。以下是一些在這一層面上構建的新興領域和示例項目：

• AI 伴侶：用於創建、分享和變現用戶自有 AI 模型和智能體的應用，具備個性化和上下文感知能力（例如，MagnetAI、MyShell、Deva、Virtuals Protocol）

• 基於自然語言處理的接口：自然語言提示作為主要界面和入口，用於交互和執行鏈上交易的應用（例如，Venice.AI、Veldt）

• 開發/安全工具：面向開發者的應用和工具，利用 AI 模型或智能體來提升鏈上開發體驗和安全機制（例如，ChainGPT、Guardrail*）

• 風險智能體：利用機器學習模型或 AI 智能體的服務，幫助協議動態調整和實時響應鏈上風險參數（例如，Chaos Labs*、Gauntlet*、Minerva*）

• 在加密領域，AI 智能體開始嶄露頭角，早期的例子有 Dawn Wallet，這是一款利用 AI 智能體來發送交易的加密錢包。

• 身份驗證（身份證明）：這些應用利用加密證明和機器學習模型來驗證用戶的身份真實性（例如，Worldcoin*）。

• 治理：這些應用通過 AI 智能體，根據人類的治理決策或反饋來執行交易（例如，Botto、Hats）。

• 交易/去中心化金融（DeFi）：AI 驅動的交易基礎設施和 DeFi 協議，使用 AI 智能體來自動化鏈上交易執行（例如，Taoshi、Intent.Trade）。

• 遊戲：鏈上游戲通過智能 NPC 或 AI 機制來推動核心遊戲玩法（例如，Parallel*、PlayAI）。

• 社交：這些應用利用 AI 機制來增強鏈上的社交體驗（例如，KaiKai、NFPrompt）。

結論

雖然加密與 AI 的結合還處於起步階段，但我們相信，去中心化的 AI 基礎設施、鏈上 AI 應用的進步，以及“智能體網絡”的出現將帶來顯著的發展。在這個網絡中，AI 智能體將成為經濟活動的主要推動力。儘管在計算基礎設施和數據可用性方面仍面臨挑戰，加密與 AI 的結合可能會加速這兩個領域的創新，帶來更加透明、去中心化和自主的系統。隨著新團隊獲得資金支持，以及更多成熟團隊致力於尋找產品和市場的契合點，整個行業格局正在快速變化。對於互聯網原生公司和開發者來說，適應這一變化並利用加密與 AI 的潛力去創造以前無法想象的新應用和體驗是至關重要的。

總體而言，Coinbase Ventures 對於加密與 AI 領域的未來潛力和機遇感到非常興奮，我們正在積極投資於技術棧的每個層面。如果您正在開發邊緣計算基礎設施、去中心化數據收集和溯源網絡、智能體網絡或使用鏈上支付系統的平臺，或者是由鏈上 AI 機制驅動的新型應用，我們非常期待與您交流。