AI+Crypto赛道投资方向探析

近年来，人工智能和区块链技术的快速发展使AI+Crypto成为投资热点。区块链的去中心化、高透明度等特性与AI系统形成互补，为行业带来新的机遇。

业内专家认为，AI与区块链的结合应用主要分为四类:作为应用参与者、接口、规则和目标。从生产力角度看，可从优化算力、算法和数据三个方向考虑AI在Crypto中的角色。

按AI应用层次，可将Crypto技术参与方向分为基础层、执行层和应用层。例如，zkML技术结合零知识证明和区块链,为AI代理行为提供了安全可验证的解决方案。AI在数据处理、自动化开发、链上交易安全等执行层面也展现了潜力。在应用层,AI驱动的交易机器人、预测分析工具等在DeFi领域发挥重要作用。

本文将从中长期投资策略角度,探讨AI+Crypto赛道的重点方向及前景挑战。

AI赛道重点方向

一、zkML方向

zkML技术结合零知识证明和区块链,为监测和约束AI代理行为提供了安全可验证的解决方案。它能在保护隐私的同时证明AI执行了特定任务,开创了验证私有数据时使用公开模型或验证私有模型时使用公开数据的新方法。这使智能合约更灵活,能适应更多应用场景。

典型项目包括:

• Modulus Labs:开发链上AI应用范例,如RockyBot交易机器人等
• Giza:可在链上部署AI模型的协议
• Zkaptcha:为智能合约提供验证码服务,创建抗女巫攻击的解决方案

二、数据处理方向

主要指AI在执行层的突破,包括:

a. AI与链上数据分析:利用大模型和深度学习算法挖掘区块链数据,获取洞察。

b. AI与自动化dApp开发:使用AI开发工具帮助开发者快速编写智能合约并自动修正错误。

c. AI与链上交易安全:部署AI代理在区块链上,提高AI应用的安全性和可信度。如SeQure平台利用AI进行实时监测和分析,防御恶意攻击。

三、AI+DeFi方向

1. AI驱动的交易机器人:快速精准执行交易,分析市场数据作出决策。

2. 预测分析:提供市场趋势和价格走势的可靠预测。

3. AMM流动性管理:智能调整流动性范围,优化自动做市商效率。

4. 清算保护与债务头寸管理:结合链上链下数据,实现智能清算保护策略。

5. 复杂DeFi结构化产品设计:依赖金融AI模型设计金库机制,增加产品灵活性。

四、AI+GameFi方向

1. 游戏策略优化:AI学习玩家习惯,调整游戏难度和策略。

2. 游戏资产利用管理:帮助玩家高效管理和交易虚拟资产。

3. 增强游戏互动:创建智能响应式NPC,提升游戏沉浸感。

投资策略时间维度

• 短期:关注概念性AI应用和meme,把握Web2 AI公司升级带来的热点机会。

• 中期:关注AI Agent与Intent、智能合约的结合,可能突破账本+合约的传统区块链模式。

• 长期:AI与zkML技术的结合可能对Crypto领域产生深远影响。