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MT Capital研發：AI x Crypto交會點的機會與挑戰

MT Capital

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AI x Crypto 有多個細分領域，包括AI Agent、去中心化運算、資料、預言機、ZKML、FHEML、協處理器、Meme、生成式藝術平台以及遊戲等應用。

原文標題：《MT Capital 研報: AI x Crypto 交會點的機會與挑戰》

原文作者：Xinwei、Ian，MT Capital

TLDR

1.我們認為AI x Crypto 賽道的發展是可持續的，而不僅僅是一時的熱潮。隨著 AI 技術的發展和時間的推移，我們預計會看到更多資金和注意力持續流入這一領域，帶來多輪的發展機會。因此，佈局 AI x Crypto 賽道不僅是可行的，更是必要的策略選擇。

2.在AI x Crypto 領域中，我們可以看到多個細分領域，包括AI Agent、去中心化計算、資料、預言機、 ZKML、FHEML、協處理器、Meme、全民基本收入、生成式藝術平台以及遊戲等應用。在這些領域中，去中心化運算尤其引人注目，無論是GPU 運算或演算法模型，都代表著巨大的創新空間，且對算力的需求極高，算力成為共識形式，其價值潛力可以與公鏈的市值天花板相媲美。同時，我們也看好 ZKML、FHEML 和協處理器這些尚處於早期階段但潛力巨大的領域。

3.考慮到當前市場流動性、專案基本面以及社群影響力，Worldcoin、Arkham、Render Network、Arweave、Akash Network、Bittensor 和io. net 均為我們認為具有領導地位和發展潛力的主要項目。

引言

在過去幾年中，AI x Crypto 領域經歷了經歷了前所未有的發展和變革。這個新興領域結合了兩個最具變革性的技術：區塊鏈和人工智慧，旨在探索去中心化方法如何賦能於人工智慧應用，從而提高透明度、安全性和用戶控制權。隨著人工智慧技術的快速進展，特別是生成式人工智慧的興起，以及對去中心化解決方案不斷增長的需求，AI x Crypto 已成為科技領域最令人興奮的創新前沿之一。

AI x Crypto 領域資產化新景觀：算力、模型與資料的革新之路

Crypto 最直接的用例就是資產化，而在AI x Crypto 領域，"算力資產化"、"模型/Agent 資產化"、和"資料資產化"是三大場景。

在算力資產化中，有兩個主要方向：去中心化計算和 AI Agent 的去中心化推理。去中心化運算聚焦於利用分散式網路來進行 AI 模型的訓練。 AI Agent 主要是利用訓練好的 AI 模型進行去中心化推理。這些 AI Agent 可以部署在去中心化網路中，為使用者提供各種智慧服務，例如自動化交易、知識助理或安全審計。

然而，從技術角度來看，目前AI 大模型的訓練涉及海量資料處理和高速通訊頻寬需求，這對硬體設施提出了極高的要求。目前訓練 Transformer 大模型通常需要配置高階 CPU 如 NVIDIA 的 H100 或 A100，NVIDIA 的 NVLink 技術用於連接 GPU，以及專業光纖交換器實現 100Gbps 以上的網路連接來支援跨多個資料中心的訓練。這些模型包含數十億至數百億的參數，需要強大的運算能力和顯存來執行深度網路的演算法。同時，為了迅速供給資料進行處理，必須有高速的儲存和網路頻寬，減少 I/O 瓶頸。平行運算策略如模型平行和資料並行要求高速的內部和外部網路頻寬，以實現多 GPU 之間的有效同步。這些要求確實使得去中心化的 AI 訓練在當前技術和成本條件下面臨巨大挑戰。

而AI Agent 執行的AI 推理，因其對計算能力和通訊頻寬的需求較低，使得採用去中心化方式變得更加可行和實際。這也是目前市場上許多與算力相關的項目更集中在推理而非訓練方面的原因。儘管如此，考慮到成本效益和可靠性，中心化方案在目前階段往往仍勝過去中心化解決方案。

模型/Agent 的資產化也是一個重要方向，特別是在大語言模型如 GPT 的推動下，成為重要趨勢。使用者可以與基於 AI 的虛擬人物進行互動。將這些 AI Agent 轉化為 NFT，允許用戶買賣、收藏或交換，類似於藝術品交易。然而，這個方向上的專案往往技術門檻較低，創新不足，AI 與 Crypto 的結合程度較低。許多專案僅將 AI 模型轉為 NFT，沒有深入思考 AI 和 Crypto 的結合點，會導致市場陷入同質化競爭。此外，Agent 基本上也都是儲存在雲端伺服器上，僅僅把所有權證明做成 NFT 放在鏈上，與 Crypto 的結合程度較淺。

資料資產化也是AI x Crypto 賽道的一個重要方向，著重於利用去中心化技術和激勵機制，釋放和利用通常局限於私域的大量資料資源，包括個人資料和企業內部數據等。這些資料一旦轉化為可用於訓練或 Fine-Tune 大模型的資源，就能顯著提升 AI 模型在不同垂直領域的專業性和效率。然而，資料的多樣性、品質、應用場景和隱私保護等因素增加了資料資產化的複雜性，使得標準化成為挑戰。雖然可以把無法標準化的資料 NFT 化，但這也凸顯了建立一個流動性強、易於交易的市場的難度。

去中心化資料標註作為資料資產化中的一環，透過」Label to Earn"模式或眾包平台，透過激勵社群成員參與資料標註，提高了數據的可用性和質量，同時降低了成本和時間。這種去中心化勞動力的方法不僅保障了數據標註的效率和質量，還確保了參與者得到公平的獎勵，為數據資產化提供了新的路徑。

Source: MT Capital

由上可以看出，目前AI x Crypto 賽道實際成立的場景比較有限，大部分方向門檻較低，最近的市場熱捧主要是資本運作和情緒FOMO。AI x Crypto 賽道目前有幾個核心痛點：

1.商業模式不成熟：AI x Crypto 目前處於非常早期的階段，很多嘗試結合兩者的專案還不夠成熟，未能充分發揮各自的優勢。隨著對這兩個領域深度理解的團隊介入，預計將開發出更多既展現AI 技術力量又深度整合Crypto 特性的解決方案。

2.跨專業專業知識與實務工作者偏好的雙重挑戰：在AI x Crypto 的專案中，團隊往往要麼在AI 領域有深厚的背景，要麼對Web3 和加密貨幣有深刻理解，而難以兩者兼顧。這不僅限制了技術創新和商業模式探索的能力，也反映了從業者在選擇領域時的偏好傾向，即優秀的AI 人才往往不願涉足加密行業。這種跨學科專業知識的缺乏與從業者偏好的矛盾，成為推動該領域創新的主要障礙。未來，能夠跨界工作並在AI 與加密技術方面都有洞察力的團隊，將成為該領域創新與進步的關鍵力量。

3.內部賦能的技術挑戰：當Crypto 試圖從內部賦能AI，如透過ZKML 和FHEML 等，面臨的主要痛點是這些技術的可擴展性較差，使得其在實際應用中遇到限制。同樣，當AI 嘗試從內部賦能Crypto 時，需要解決的不僅是如何將AI 整合進現有系統的複雜工程問題，還包括確保這種整合能有效地工作且不妨礙系統性能。這兩方面的挑戰共同反映了在深度融合AI 與Crypto 時，不僅需要創新的技術解決方案，還需要克服實施這些解決方案時的複雜性和擴展性問題。

雖然目前有種種困難，我們仍然認為，AI x Crypto 是這個週期最重要的賽道之一。 AI 和Crypto 的結合不僅展現了強大的技術潛力和應用前景，而且在當前的科技與投資領域中佔據了獨特而重要的地位：

1.AI 的科技革命地位：AI 被廣泛認為是推動下一輪科技革命的關鍵力量。相較於上一輪以元宇宙為核心的概念，其需要更多的實際應用落地且使用者資料驗證有挑戰。特別是隨著像 Roblox 和 Meta 這樣的元宇宙概念公司股價大跌，元宇宙的熱度迅速退卻。而 OpenAI 這樣的未上市高科技公司在當前階段無需透過收入來證明其價值。與元宇宙相比，AI 在實際應用和技術創新上擁有更廣泛的影響力，它滲透到醫療、教育、交通、安全等許多領域，有能力推動整個高科技產業鏈的提升。去中心化算力進一步釋放了 AI 的潛能，透過分散式網路提供必要的運算資源來支援 AI 模型的訓練和推理，促進 AI 技術的進步與廣泛應用。

2.算力的重要性：在 AI x Crypto 的專案中，算力的重要性不言而喻。算力不僅直接關係到 AI 模型訓練的效率和效果，也是衡量專案技術實力和市場共識的重要指標，算力越高，代表共識越強，市值就會越高。隨著更多企業和個人參與到去中心化算力貢獻中，不僅可以實現資源的最佳化配置，還可以促進新的經濟模型和價值分配方式的探索，例如透過算力挖礦和AI 算力託管等方式。

代表專案

Worldcoin

WLD 之所以在近期表現出色，原因很簡單。在 2 月 15 日，OpenAI 發布了影片生成大模型 Sora。透過文字指令，Sora 能夠生成長達 60 秒的高清視頻，這些視頻包含高度寫實的背景、複雜的多角度鏡頭以及充滿情感的多角色敘事，顯示出對現實世界物理常識的深刻理解。儘管人們期待 GPT-5 的發布，Sora 帶來的影響力卻堪比一次 GPT-5 的發布。

這事件再次點燃了人們對 AI 領域的熱情。大家都知道，Worldcoin 的創辦人山姆·奧特曼也是 OpenAI 的 CEO。在莊家的操作下，WLD 迅速成為了年初市場上最亮眼的焦點。

Worldcoin 主要涉及兩個領域：身分認證和發放數位貨幣。據傳言，OpenAI 正在開發兩種代理機器人，這些機器人能夠深入理解人類的指令並按照這些指令行動，這被視為通用人工智慧（AGI）的最後一步。到達這一步驟後，幾乎所有的工作都可能被取代，絕大多數人將面臨失業，但他們不能餓死。這時，OpenAI 需要透過 Worldcoin 發放基本收入（UBI），只需透過虹膜識別即可每月領取 6WLD。

然而，詳細分析會發現，WLD 並沒有實質性的賦能，其存在更多是作為一個被炒作的空氣幣。如果 WLD 未來真的被用作發放基本收入，這種非穩定幣的形式可能會引發各種問題。這也是為何 Worldcoin 的白皮書和創始人在討論 WLD 作用時顯得模稜兩可。

WLD 很可能永遠都是一個 meme coin。儘管如此，這並不意味著 WLD 沒有投資價值。從市值來看，WLD 與 DOGE 有相似之處。如果奧特曼的名氣能夠超過馬斯克，WLD 也許有機會達到 DOGE 的市值。但其單價的高昂在一定程度上限制了其作為頂級 meme coin 的潛力。如果 Worldcoin 的價格更親民，無疑將大大增加其作為頂級 meme coin 的吸引力。 Sam Altman 作為 AI 領域的頂級人物，其每一次相關的公開發言或 AI 領域的重大事件都會對 Worldcoin 的市場產生顯著影響，增加了 Worldcoin 作為投資標的的吸引力和不確定性。

如果未來有拆分幣的操作，即以更低的單價和更高的流通量重新定義Worldcoin 的市場定位，這樣的策略有可能觸發價格的快速上漲。

雖然目前Worldcoin 的市場定位和實際應用存在一定的模糊性，使其被某些人視為meme coin，但Altman 的影響力和AI領域的快速發展為Worldcoin 提供了獨特的市場動力。如果未來採取合理的市場策略，如拆幣等，Worldcoin 有潛力成為市場上一個不容忽視的力量。

Source: https://foresightnews.pro/article/detail/53744

Arkham

Arkham 成立於2020 年，總部位於美國，由創辦人兼CEO Miguel Morel 領導，團隊包括營運主管Zachary Lerangis、BD 主管Alexander Lerangis 和機構關係專家John Kottlowski。 Arkham 已經獲得超過 1,200 萬美元融資，包括來自 Binance Labs 的 250 萬美元公募輪融資。創辦人是加密產業的資深人士，此前他們創立了 Reserve，這是一個為高通膨經濟體設計的穩定幣項目，投資者包括 Peter Thiel、Sam Altman、Coinbase 和 Digital Currency Group 等。

Binance 於23 年7 月10 日宣布，Arkham 的代幣$ARKM 將在其Launchpad 上市，這是Binance 首次推出工具類產品，引發了極大的興趣。

Arkham 是一個利用人工智慧演算法分析區塊鏈資料的平台，它能夠將區塊鏈位址與現實世界的實體關聯起來，為用戶提供一個完整的背後行為視角。 Arkham 最近推出了一個區塊鏈情報交易平台，名為 Arkham Intel Exchange，這個平台允許用戶透過懸賞的方式請求所需信息，而資訊提供者可以透過提供資訊來獲得獎勵。 Arkham 還提供了強大的工具，讓用戶可以搜尋、過濾和排序任何加密交易，揭示市場活動背後的實體和個人資訊。

除了在 Binance 上線外，Kraken、OKX、Hotbit 等多個交易所也支援$ARKM 交易。

Arkham 推出了一種稱為「Intel-to-Earn」的模式，透過匹配區塊鏈上的買家和賣家，實現情報經濟。其平台代幣$ARKM 用於支付分析平台費用、治理投票和用戶激勵。 $ARKM 的總供應量為 10 億個，上市流通量為 1.5 億個（佔總供應量的 15%），測試網站註冊用戶達 20 萬。上線交易所後，交易量預計可達 1 億美元規模。

Arkham 主要包括區塊鏈分析工具和情報交易市場兩大組成部分。分析工具透過實體頁面、代幣頁面、網路映射等為用戶提供全面的數據洞察。 Arkham 利用自研的人工智慧引擎 Ultra 實現區塊鏈資料的去匿名化，並透過演算法將位址與現實世界的實體進行配對。情報交易市場允許用戶透過懸賞、拍賣和資料共享等方式進行資訊買賣。 Arkham 透過收取一定費用來維持平台的長期運作——對於上架和拍賣的支付收取 2.5% 的製造費，以及懸賞支付和成功拍賣中收取 5% 的接受費。

與市場上的其他數據分析平台相比，Arkham 擁有幾個獨特優勢，如創建代幣使用場景，透過情報交易所實現鏈上數據價值交易，為資料分析師提供了知識變現的管道；透過抽成等手段實現平台自我激勵，有利於平台的可持續發展；提供使用者追蹤歷史投資組合的存檔功能；以及資料圖譜的視覺化降低研究成本。不過，Arkham 也面臨一些挑戰，如公鏈支援數量較少，與Nansen 等平台在功能上存在差距，代幣場景的可複製性有限，用戶群以專業人士為主，對普通投資者的吸引有限，以及自身資料處理能力較弱，依賴外部資料團隊等。

Arkham 專案在區塊鏈資訊分析領域具有先發優勢和市場空間廣闊，但仍處於初期階段，商業模式有待驗證，生態建設和規模化需要時間培養。風險方面，包括鏈上資訊分析的普及需時間，使用者教育成本高，商業模式的可複製性有限，使用者主要為專業人士，依賴人員資訊處理，營運成本高且風險大，資訊品質參差不齊，聲譽風險存在，以及監理政策變化的不確定性等。

https://foresightnews.pro/article/detail/48222

Render Network

Render Network，自2020 年4 月啟動以來，已成為一個領先的去中心化渲染平台，為需求GPU 運算力的使用者與擁有空餘運算資源的供應商之間搭建了橋樑。這個平台主要服務於人工智慧、虛擬實境及多媒體內容創作等高需求運算領域，透過其獨特的動態定價策略，考慮到任務的複雜性、緊急程度以及可用資源，為各方提供了一個既公平又具有競爭力的市場環境。透過這種方式，GPU 擁有者可以將他們的裝置連接到 Render Network，並利用 OTOY 開發的 OctaneRender 軟體來接受和完成渲染任務。作為交換，使用者會向完成渲染任務的個人支付 RNDR 代幣，而 OTOY 則從中抽取一小部分 RNDR 作為促進交易和網路運作的費用。

Render Network 的總部位於美國，由 Jules Urbach 創立。 Urbach 不僅是 Render Network 的創始人，也是 OTOY 的創始人和首席執行官，他對於 3D 渲染技術和去中心化計算平台的發展有著深刻的見解和貢獻。

Render Network 已經完成了幾輪包括策略融資在內的融資。 2021 年12 月21 日，Render Network 在一輪策略融資中成功籌集了3,000 萬美元，該輪融資的投資者包括Multicoin Capital、Alameda Research、Sfermion、Solana Ventures、Vinny Lingham 和Bill Lee 等知名投資機構和個人。此外，Render Network 還在2018 年1 月透過ICO 籌集了116 萬美元的資金，這些資金的成功籌集不僅為Render Network 的技術開發和市場擴張提供了支持，也反映了市場對於去中心化渲染服務潛力的認可。

Render Network 利用RNDR 代幣的點對點網路功能，能夠在空閒的GPU 資源提供者之間有效分配工作負載，同時透過激勵機制鼓勵節點共享其未被利用的運算能力。此舉不僅最大化了資源的利用效率，也為參與者創造了價值，推動了去中心化渲染生態系統的繁榮發展。

2023 年12 月，Render 實現了重大的技術跨越，將其基礎架構從以太坊遷移至Solana，這一轉變為Render 帶來了包括即時串流媒體、動態NFT 及狀態壓縮等新能力，顯著提高了網路的效能和可擴展性，同時為用戶開啟了更豐富多元的應用場景。

DePIN（去中心化實體基礎設施網路）作為一個全新的概念，由數位資源網路和實體資源網路兩大主要領域所構成，旨在透過物理工作量證明（PoPW）機制，激勵個體參與真實世界基礎設施的建設和高效利用。 DePIN 的出現不僅為傳統的資訊通信技術（ICT）產業帶來了創新的解決方案，也預示著一個更加分散和高效的基礎設施網路模型的到來。

儘管目前的ICT 產業面臨高門檻和資源利用效率低下等挑戰，DePIN 透過引入基於對等網路的模式，使得閒置資源得以重新利用，同時透過去中介化，降低了參與門檻，增強了市場的競爭力和效率。

Render Network 的成功升級，以及其與Solana 的緊密整合，展現了去中心化渲染平台在應對即時響應和降低交易成本方面的優勢，這不僅加強了Render 在DePIN 領域的領導地位，也為其未來的發展開闢了新的道路。

隨著 Render Network 繼續推進技術創新和生態系統構建，其在去中心化渲染、人工智慧和數位版權管理等多個前沿領域的潛力正逐步顯現。 Render 不僅僅是一個渲染服務平台，更是一個推動創新、連結資源與需求、促進去中心化和數位轉型的強大引擎。隨著技術的不斷進步和市場需求的成長，Render Network 有望成為推動數位經濟新發展的關鍵力量之一。

Source: https://dune.com/lviswang/render-network -dollarrndr-mterics

Arweave

Arweave 是一種創新的去中心化資料存儲協議，旨在實現資料的永久儲存。透過其獨特的 permaweb，Arweave 使得儲存的資料可以以人類可讀的形式（如透過 web 瀏覽器）被訪問，從而創建了一個持久的、不可更改的互聯網。這種永久儲存的能力對於確保資訊的不可篡改性和永久可訪問性是革命性的，特別是在需要高度資料完整性和持久性的應用場景中，例如法律文件儲存、學術研究資料歸檔以及版權保護等領域。

Arweave 透過其原生代幣AR 來激勵網路中的資料儲存提供者，這種經濟激勵機制保證了網路的可持續性和儲存能力的擴展。作為一個基礎設施和儲存網路項目，Arweave 的目標是重塑資料儲存和存取的方式，其原名為 Archain，成立於 2017 年，總部位於德國。 Arweave 的創始團隊包括共同創辦人兼執行長 Sam Williams 和 COO Sebastian Campos Groth，以及法律主管 Giti Said。他們在技術、營運和法律領域擁有豐富的經驗，是推動 Arweave 專案發展的關鍵力量。

自2018 年6 月主網推出以來，Arweave 已經吸引了廣泛的關注，並且得到了多個重要投資者的支持，包括知名的a16z Crypto、Coinbase Ventures 和Union Square Ventures 等。 2018 年 5 月的公募輪籌集了 157 萬美元。此後，該專案在 2019 年 11 月和 2020 年 3 月分別進行了兩輪融資，分別籌集了 500 萬美元和 830 萬美元，投資者包括 a16z Crypto、Multicoin Capital、Union Square Ventures 和 Coinbase Ventures 等。

Arweave 推出的 AO 方案代表著區塊鏈技術的一個重大創新，主要體現在其提供的超平行電腦架構上。這個架構允許在去中心化的運算環境中同時並行運行任意數量的進程，大大提升了運算效率和擴展性。 AO 的核心特點包括大規模運算能力、可驗證運算的實現、以及透過建構三個不同的子網路（信使單元、調度單元、運算單元）和以Arweave 為基礎層，實現的高度並行處理能力和可擴展性。

取名為AO（Actor Oriented），靈感來自於電腦科學中的Actor 模型，這個模型特別適合設計與實現高並發、分散式、容錯性強的系統。 Arweave 團隊透過 AO，展現了其對去中心化運算環境未來發展的深刻理解和創新解決方案。

Source: https://foresightnews.pro/article/detail/54511

AO 是在Arweave 基礎層之上構建的，利用Arweave 的鏈上存儲作為其運行數據的永久主機，強化了其去中心化計算的能力，並允許任意數量的並行進程同時運行，實現了類似資料中心和互聯網計算機的協作方式。此外，AO 的關鍵部分是 AOS，這是一個基於 AO 架構的特定作業系統，允許開發者使用 Lua 語言開發應用程序，進一步增強了其易用性和靈活性。

AO 的推出和 Arweave 的長期目標相契合，即透過其資料儲存平台支援一個高度可擴展的區塊鏈網路。儘管 Arweave 團隊在實現這一目標方面遇到了挑戰，但他們的堅持和創新最終使得 AO 成為可能。這不僅增強了 Arweave 鏈的功能，使其能夠支援更多的智慧合約和區塊鏈協議，而且為去中心化運算提供了一個新的、有力的解決方案。

Arweave AO 的工作原理突破了傳統區塊鏈技術的限制，透過將區塊鏈的三個主要部分分解成可以彼此通信並同時執行大量交易的獨立組件，實現了前所未有的水平擴展能力。這項創新不僅為 Arweave 自身的發展開啟了新的可能性，也為整個區塊鏈和去中心化技術領域提供了新的視角和靈感。

最終，Arweave 的目標是讓 AO 成為一個穩定且只需低頻率更新的系統，類似於比特幣，確保核心功能和用戶權利的持續性。這種穩定性和透明性對於使用者來說非常重要，因為它允許他們對所使用的協定有更深的信任和理解。隨著 Arweave AO 的不斷發展和完善，它有潛力成為去中心化智慧合約平台的重要參與者，與現有的區塊鏈技術如以太坊等形成強大的競爭。

Akash Network

Akash Network 的核心價值在於其作為一個去中心化運算平台，利用了全球未被充分使用的GPU 資源，連接了這些資源與需要GPU 運算能力的用戶之間。這個平台不僅為 GPU 資源的擁有者提供了獲利機會，也為需要這些資源的使用者提供了成本效益更高的選擇。根據 2023 年 9 月的數據，Akash Network 已經在其網路上成功部署了 150 至 200 個 GPU，並實現了 50% 至 70% 的利用率。這項成績在年總交易價值上體現為 50 萬至 100 萬美元，展現了去中心化運算資源共享模型的市場潛力。

進一步分析 Akash Network 的商業模型，與 Airbnb 在房地產市場的類比相當貼切。 Akash 創造了一個市場，使得 GPU 資源的擁有者能夠像 Airbnb 房東一樣出租他們未被使用的運算能力，而需要這些資源的使用者則可以以更低的成本獲得所需的運算能力。這一模式不僅增加了 GPU 資源的利用率，也降低了進入人工智慧和機器學習領域的門檻。

隨著人工智慧的快速發展，對 GPU 等高效能運算資源的需求急劇增加。 Nvidia 作為 GPU 製造的領導者，預計其營收將在幾年內實現顯著增長，從 2022 年的 270 億美元增至 2023 年的 600 億美元，預期到 2025 年將達到約 1000 億美元。這項成長預測反映了全球對 GPU 運算能力的強勁需求，同時也為 Akash Network 提供了廣闊的市場空間。

Akash Network 的去中心化模型特別適合於當前市場環境，其中雲端運算服務的需求與日俱增，同時全球大量的GPU 運算能力未被充分利用。透過 Akash，供應方能夠提供閒置的 GPU 資源，而需求方則可以以較低的成本獲得必要的運算能力。這種模型不僅優化了資源的分配，也促進了運算能力的民主化，使得更多的企業和個人能夠參與人工智慧和高效能運算的研究與開發。

Akash Network 的原生代幣是 AKT，它在網路中扮演多個重要的角色。首先，AKT 用於支付網路上的運算資源費用，包括但不限於 GPU 運算、儲存和頻寬等。其次，AKT 也是網路治理的一部分，持有者可以透過代幣投票參與網路決策過程中，例如協議更新和改進提案。此外，AKT 也作為激勵機制，鼓勵用戶參與網路維護，包括提供運算資源、驗證交易等。

為了鼓勵更多的用戶提供未利用的運算資源，Akash 設計了一套激勵機制，主要透過兩種方式實現：代幣獎勵和交易費用。

· 代幣獎勵：Akash 網路透過新代幣的發行為提供計算資源的用戶提供獎勵，這些新發行的代幣作為激勵分配給資源提供者，鼓勵他們將更多的資源連接到Akash 網路。此外，網路驗證者和參與網路治理的用戶也可以獲得 AKT 代幣獎勵，以激勵他們參與網路的安全和治理。

· 交易費用：Akash 網路對使用其服務的交易收取費用，這些費用以 AKT 代幣支付。根據 Akash 的政策，部分交易費用分配給提供運算資源的節點，作為他們提供服務的直接經濟誘因。

Akash 對AKT 支付的交易收取4% 的手續費，而對以USDC（一種穩定幣）支付的交易則收取更高的20%手續費。這個差異化費率結構旨在促進 AKT 代幣的流通和使用，同時也為網路的維護和發展提供資金支持。

Akash Network 也設立了一個社區池，收集網路收入的一部分，包括通貨膨脹產生的代幣和交易費用。社區池的資金用於資助網路發展的項目和提案，如技術改進、行銷活動等，由社區投票決定資金的分配。

透過這個複雜但有效的代幣模型和激勵機制，Akash Network 不僅確保了網路的活躍和健康發展，也為用戶提供了參與網絡並從中獲益的機會。這些激勵措施有助於吸引更多的資源提供者和使用者加入 Akash 的生態系統中，推動去中心化運算平台的長期成功和持續成長。

然而，儘管 Akash Network 的市場前景廣闊，其面臨的挑戰也不容忽視。除了需要與傳統雲端服務供應商競爭外，Akash 還必須不斷優化其技術平台，以確保高效、安全的服務。此外，建立和維護一個去中心化的市場也需要不斷地吸引新的資源提供者和用戶，並保持高度的市場活躍度。

Source: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash

Bittensor

Bittensor 由AI 研究人員Ala Shaabana 和Jacob Steeves 於2019 年創立，最初構想為Polkadot的平行鏈。 2023 年 3 月，該專案策略轉向，決定開發自有的區塊鏈，旨在透過加密貨幣激勵全球機器學習節點，推動 AI 開發的去中心化。 Bittensor 透過讓這些節點相互協作訓練和學習，引入了一種新的範式，即透過整合遞增資源增強網路的集體智慧，拓展了個人研究人員和模型對整體的貢獻。

Bittensor 引入了多個創新的概念和機制，例如分散式專家模型（MoE）和智慧證明（Proof Of intelligence），旨在透過獎勵有用的機器學習模型和結果，促進去中心化AI 生態系統的發展。其代幣經濟學設計和生態系統結構旨在支持和獎勵網絡的參與者，透過 TAO 代幣激勵公平的分配實踐和網路參與。

Bittensor 的架構設計反映了其對於建立健壯 AI 生態系統的追求。透過礦工層、驗證者層、企業層和消費者層的分層結構，Bittensor 旨在建立一個全方位支援 AI 創新的網路。其中，礦工層的 AI 模型驅動創新，驗證者層維護網路的安全和完整性，企業層和消費者層則確保技術成果能夠轉化為實際應用，滿足市場和社會的需求。

Bittensor 網路的核心參與者包括礦工和驗證者。礦工提交預訓練模型以換取獎勵，而驗證者負責確認模型輸出的有效性。 Bittensor 透過激勵機制，創造了一個積極的回饋循環，鼓勵礦工之間的競爭，促進模型的精細化和性能提升。

儘管 Bittensor 本身不直接參與模型的訓練，但其網路提供了一個平台，允許礦工上傳和微調自己的模型。這種做法使得 Bittensor 能夠整合多種模型，透過特定的子網路處理不同的任務，例如文字生成和圖像生成等。

Source: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

Bittensor 採用的子網路模型是其架構的一大特點，這些子網路專注於特定任務的執行。透過這種方式，Bittensor 試圖實現模型的複合和去中心化的智能，儘管這一目標在當前技術和理論的限制下仍面臨挑戰。

Bittensor 的代幣經濟模型深受比特幣影響，採用了類似的代幣發行機制和激勵結構。 TAO 代幣不僅是網路獎勵的一部分，也是存取 Bittensor 網路服務的關鍵。該計畫的長遠目標是推動人工智慧技術的民主化，透過去中心化的方式促進智慧網路中模型的迭代和學習。

Bittensor 與傳統的中心化AI 模型相比，其最大的優勢在於促進了AI 技術的開放與共享，使得AI 模型和演算法能夠在更在廣泛的社區中得到迭代和優化，加速了技術的進步。此外，Bittensor 透過其去中心化的網路結構，有望降低 AI 技術的應用成本，使得更多的個人和小型企業能夠參與 AI 創新。

io.net

io.net 是一個創新的去中心化GPU 網絡，旨在解決機器學習（ML）領域中計算資源獲取的難題。這個專案透過整合來自獨立資料中心、加密貨幣礦工以及參與 Filecoin 和 Render 等專案的 GPU 資源，創建了一個龐大的運算力池。創辦人 Ahmad Shadid 在 2020 年為機器學習量化交易公司 Dark Tick 建立 GPU 運算網路的過程中，面對高成本和資源取得難題時萌生了此想法。後續，在 Austin Solana Hacker House 上，這個計畫獲得了更廣泛的關注和認可。

io.net 面臨的主要挑戰在於解決運算資源的可用性有限、缺乏選擇以及成本高昂等問題。透過聚合那些未被充分利用的 GPU 資源，io.net 提供了一個分散式的解決方案，使得機器學習團隊能夠在一個分散的網路上建立和擴展他們的模型服務工作流程。在這個過程中，它利用先進的分散式計算庫，如 RAY 等，支援資料和模型並行處理，從而優化了任務調度和超參數調整過程。

產品方面，io.net 提供了一系列工具和服務，包括 IO Cloud、IO Worker 和 IO Explorer。 IO Cloud 旨在部署和管理去中心化 GPU 集群，實現了與 IO-SDK 的無縫集成，為 AI 和 Python 應用程式的擴展提供了全面的解決方案。 IO Worker 提供了一個全面的使用者介面，使用戶能夠有效地管理其運算資源供應操作，包括帳戶管理、即時數據顯示以及溫度和功耗追蹤等功能。而 IO Explorer 則提供了網路活動和重要統計資料的全面視覺化，幫助使用者更好地監控和理解網路狀態。

為了激勵參與和平衡需求與供給，io.net 引進了IO 代幣，其功能包括獎勵AI 與ML 部署團隊的持續使用、為IO Worker 計算單位定價，以及參與社區治理等。此外，考慮到加密貨幣的價格波動性，io.net 還特別開發了與美元掛鉤的穩定幣 IOSD，以穩定支付系統和激勵機制。

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io.net 在技術和商業模式上都顯示出強大的創新能力和市場潛力。透過與 Filecoin 的合作，它預計將進一步擴大其在模型儲存和運算資源方面的能力，為去中心化 AI 應用的開發和擴展提供強有力的支援。同時，透過提供ÅÅ一個成本效率高、易於存取和使用的平台，io.net 旨在成為傳統雲端運算服務商如 AWS 的有力競爭者，推動整個 AI 領域的創新和進步。

在資本方面，io.net 已成功完成了 A 輪融資，籌集了 3000 萬美元，估值達到了 10 億美元。這輪融資，吸引了包括 Hack VC、Multicoin Capital、Delphi Digital、Animoca Brands、Solana Ventures、Aptos、OKX Ventures、Amber Group 等多家知名投資機構的參與。這一系列的投資反映出市場對 io.net 在去中心化運算和人工智慧領域內創新能力和市場潛力的高度認可。

總結

隨著 AI 和區塊鏈技術的不斷進展，AI x Crypto 領域展示了巨大的潛力與機遇，並同樣面臨一系列挑戰。深入分析"算力資產化"、"模型/Agent 資產化"以及"資料資產化"這三大核心場景，我們可以看到該領域的革新路徑和存在的障礙。去中心化算力開啟了 AI 訓練與推理的新可能，儘管需要解決對高效能運算資源和通訊頻寬的依賴。模型和 Agent 的資產化透過 NFT 提供了所有權證明，提升了互動體驗，但技術融合仍需深化。數據資產化解鎖了私域數據潛力，面對數據標準化與市場流動性的挑戰，卻也為 AI 效率和專業化開闢了新途徑。

值得注意的是，隨著AI 技術的持續發展與迭代，將週期性地吸引熱點和資金流入AI x Crypto 領域，為AI 帶來連續性的發展浪潮，而非單一階段的機會。 AI x Crypto 領域的持久價值和創新潛力，標誌著它作為科技和投資領域中的關鍵賽道。

展望未來，AAI x Crypto 的發展將依靠技術革新、跨學科合作及對市場需求的探索。透過突破技術限制，深化 AI 與區塊鏈整合，並開發實用應用場景，這一領域朝著長期發展邁進，提供更安全、透明和公平的 AI 服務。在這過程中，去中心化的理念和技術實踐將持續推動 AI x Crypto 領域朝著更開放、更有效率和創新的方向發展，最終實現技術創新與價值創造的雙重跳躍。因此，當前週期中的 AI x Crypto 賽道是一個不容錯過的重要機遇，它不僅代表了技術創新的前沿，也預示著未來科技進步和投資方向的重要趨勢。

參考資料：

https://foresightnews.pro/article/detail/54962
https://foresightnews.pro/article/detail/55156
https://foresightnews.pro/article/detail/54807
https:/ /foresightnews.pro/article/detail/55053
https://foresightnews.pro/article/detail/55054
https://twitter.com/mo_baioumy/status/1760296555
https://twitter.com/Wuhuoqiu/status/1755922300799693108
https://foresightnews.pro/article/detail/53518
https://foresightnews.pro/article/detail/53518 /foresightnews.pro/article/detail/53744