AI與加密貨幣的融合：機遇與挑戰

在這場關於Crypto AI的討論中,三位嘉賓分享了他們對這一新興領域的見解。

Crypto AI的定位與價值

Max認爲Crypto AI主要解決兩個問題:一是通過去中心化解決中心化AI的審查問題,二是通過代幣激勵機制推動開源AI發展。他以Bittensor爲例,說明代幣激勵如何推動不同子網研究AI的各個方面。

Lydia則指出,目前Crypto AI在解決實際商業問題方面還不明確。她認爲Crypto AI的價值更多體現在敘事層面,打開了人們對Crypto和AI結合的想象空間。

Crypto AI項目分類

Lydia提出了兩種分類方式:

1. AI賦能Crypto vs Crypto賦能AI
2. 架構層、資源層、應用層

Max傾向於後一種分類方法,認爲這與現有的Crypto生態結構更相似。

值得關注的項目

兩位嘉賓都重點提到了Bittensor,認爲其在敘事能力、機構採用度和生態建設方面表現出色。不過Max也指出了其高通脹率和中心化程度等風險。

其他值得關注的項目還包括Vana、Arweave、Near等。

項目評估策略

嘉寬一致認爲團隊是最重要的考量因素,包括敘事能力、執行力等。此外還需關注:

• 產品實用性
• 代幣經濟模型
• 品牌文化與社區氛圍
• 項目所處發展階段

Alex補充,要判斷項目是處於短期過度樂觀還是長期過度悲觀階段,以把握最佳投資時機。

AI工具應用

嘉賓們分享了他們常用的AI工具:

• ChatGPT:語言學習、心理諮詢、知識總結等
• Perplexity:智能搜索
• 豆包:視頻內容總結
• 用於圖片生成、文字處理等

他們認爲AI工具在提高學習效率、知識獲取等方面有巨大潛力。

總的來說,嘉賓們認爲Crypto AI雖然目前還處於早期階段,但長期發展潛力巨大。關鍵是要找到Crypto和AI真正的結合點,創造實際價值。