La fusión de IA y Cadena de bloques: análisis de perspectivas y desafíos de Web3 e inteligencia artificial
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de la cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un foco de inversión. La descentralización, alta transparencia, bajo consumo de energía y características antimonopolio de la cadena de bloques 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 Cadena de bloques se puede dividir en cuatro categorías: como participantes de la aplicación, interfaz, reglas y objetivos. El papel de la IA en Crypto debería considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos.
Según la arquitectura técnica, los proyectos de AI+Crypto se pueden dividir en capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. En la capa base, se centra en la combinación de la tecnología zk y la tecnología ML; la capa de ejecución implica el procesamiento de datos, agentes de IA, zkML, etc.; la capa de aplicación incluye principalmente los campos de AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, entre otros.
A continuación se presentan algunas direcciones clave que vale la pena tener en cuenta:
Tecnología zkML
zkML combina pruebas de conocimiento cero y tecnología de cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras, verificables y transparentes para el comportamiento de agentes de IA. Puede demostrar que la IA ha realizado tareas específicas mientras protege la privacidad, lo que hace que los contratos inteligentes se adapten de manera más flexible a diferentes escenarios.
Los proyectos típicos incluyen:
Modulus Labs: ejemplo de aplicación de IA en la cadena de bloques
Giza: Protocolo para desplegar modelos de IA en la cadena de bloques.
Zkaptcha: proporciona un servicio de verificación de códigos para contratos inteligentes, resolviendo el problema de los robots en Web3.
Procesamiento de datos
Los avances de la IA en la capa de ejecución se reflejan principalmente en los siguientes aspectos:
Análisis de datos en la cadena: Utilizar IA para profundizar en los datos de la cadena de bloques, obteniendo tendencias del mercado y percepciones del comportamiento del usuario.
Desarrollo automatizado de dApp: Las herramientas de desarrollo asistidas por IA pueden acelerar la redacción de contratos inteligentes y la corrección de errores.
Seguridad de transacciones en la cadena de bloques: el agente de IA desplegado en la Cadena de bloques mejora la seguridad y la credibilidad de la aplicación. La supervisión y análisis en tiempo real pueden identificar y defenderse de ataques maliciosos.
AI+DeFi
La combinación de IA y DeFi se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Robot de trading impulsado por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado.
Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre las tendencias del mercado y los movimientos de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia del creador de mercado automático.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para implementar estrategias de protección de liquidación inteligentes.
Diseño de productos DeFi complejos: utilizar modelos de IA financiera para diseñar productos estructurados inteligentes y flexibles.
AI+GameFi
La aplicación de la IA en GameFi incluye principalmente:
Optimización de estrategias de juego: ajustar la dificultad y las estrategias del juego aprendiendo los hábitos de los jugadores.
Gestión de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar efectivamente activos virtuales.
Mejorar la interacción del juego: crear NPCs inteligentes y receptivos para aumentar la inmersión en el juego.
Sugerencias de estrategia de inversión
Corto plazo: prestar atención a las aplicaciones de IA conceptuales y proyectos meme, aprovechando las oportunidades emocionales que traen las tendencias.
A medio plazo: centrarse en la combinación de AI Agent e Intent, así como en la fusión con los contratos inteligentes.
A largo plazo: la combinación de AI y tecnología zkML tendrá un profundo impacto en el campo de Crypto.
A medida que la tecnología avanza, la fusión de la IA con la Cadena de bloques traerá más innovación y oportunidades al ecosistema Web3. Los inversores deben prestar atención a los últimos avances en este campo y aprovechar las oportunidades de inversión potenciales.
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AI+Cadena de bloques: Cuatro direcciones de aplicación y estrategias de inversión para el futuro de Web3
La fusión de IA y Cadena de bloques: análisis de perspectivas y desafíos de Web3 e inteligencia artificial
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología de la cadena de bloques ha convertido a AI+Crypto en un foco de inversión. La descentralización, alta transparencia, bajo consumo de energía y características antimonopolio de la cadena de bloques 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 Cadena de bloques se puede dividir en cuatro categorías: como participantes de la aplicación, interfaz, reglas y objetivos. El papel de la IA en Crypto debería considerarse más desde la perspectiva de "aplicación", incluyendo la optimización de la potencia de cálculo, algoritmos y datos.
Según la arquitectura técnica, los proyectos de AI+Crypto se pueden dividir en capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. En la capa base, se centra en la combinación de la tecnología zk y la tecnología ML; la capa de ejecución implica el procesamiento de datos, agentes de IA, zkML, etc.; la capa de aplicación incluye principalmente los campos de AI+DeFi, AI+GameFi, metaverso, entre otros.
A continuación se presentan algunas direcciones clave que vale la pena tener en cuenta:
Tecnología zkML
zkML combina pruebas de conocimiento cero y tecnología de cadena de bloques, proporcionando soluciones seguras, verificables y transparentes para el comportamiento de agentes de IA. Puede demostrar que la IA ha realizado tareas específicas mientras protege la privacidad, lo que hace que los contratos inteligentes se adapten de manera más flexible a diferentes escenarios.
Los proyectos típicos incluyen:
Procesamiento de datos
Los avances de la IA en la capa de ejecución se reflejan principalmente en los siguientes aspectos:
Análisis de datos en la cadena: Utilizar IA para profundizar en los datos de la cadena de bloques, obteniendo tendencias del mercado y percepciones del comportamiento del usuario.
Desarrollo automatizado de dApp: Las herramientas de desarrollo asistidas por IA pueden acelerar la redacción de contratos inteligentes y la corrección de errores.
Seguridad de transacciones en la cadena de bloques: el agente de IA desplegado en la Cadena de bloques mejora la seguridad y la credibilidad de la aplicación. La supervisión y análisis en tiempo real pueden identificar y defenderse de ataques maliciosos.
AI+DeFi
La combinación de IA y DeFi se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Robot de trading impulsado por IA: ejecución rápida y precisa de operaciones, análisis de datos del mercado.
Análisis predictivo: proporciona predicciones confiables sobre las tendencias del mercado y los movimientos de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia del creador de mercado automático.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en cadena y fuera de cadena para implementar estrategias de protección de liquidación inteligentes.
Diseño de productos DeFi complejos: utilizar modelos de IA financiera para diseñar productos estructurados inteligentes y flexibles.
AI+GameFi
La aplicación de la IA en GameFi incluye principalmente:
Optimización de estrategias de juego: ajustar la dificultad y las estrategias del juego aprendiendo los hábitos de los jugadores.
Gestión de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar efectivamente activos virtuales.
Mejorar la interacción del juego: crear NPCs inteligentes y receptivos para aumentar la inmersión en el juego.
Sugerencias de estrategia de inversión
Corto plazo: prestar atención a las aplicaciones de IA conceptuales y proyectos meme, aprovechando las oportunidades emocionales que traen las tendencias.
A medio plazo: centrarse en la combinación de AI Agent e Intent, así como en la fusión con los contratos inteligentes.
A largo plazo: la combinación de AI y tecnología zkML tendrá un profundo impacto en el campo de Crypto.
A medida que la tecnología avanza, la fusión de la IA con la Cadena de bloques traerá más innovación y oportunidades al ecosistema Web3. Los inversores deben prestar atención a los últimos avances en este campo y aprovechar las oportunidades de inversión potenciales.