AI与加密货币的融合：机遇与挑战

在这场关于Crypto AI的讨论中,三位嘉宾分享了他们对这一新兴领域的见解。

Crypto AI的定位与价值

Max认为Crypto AI主要解决两个问题:一是通过去中心化解决中心化AI的审查问题,二是通过代币激励机制推动开源AI发展。他以Bittensor为例,说明代币激励如何推动不同子网研究AI的各个方面。

Lydia则指出,目前Crypto AI在解决实际商业问题方面还不明确。她认为Crypto AI的价值更多体现在叙事层面,打开了人们对Crypto和AI结合的想象空间。

Crypto AI项目分类

Lydia提出了两种分类方式:

1. AI赋能Crypto vs Crypto赋能AI
2. 架构层、资源层、应用层

Max倾向于后一种分类方法,认为这与现有的Crypto生态结构更相似。

值得关注的项目

两位嘉宾都重点提到了Bittensor,认为其在叙事能力、机构采用度和生态建设方面表现出色。不过Max也指出了其高通胀率和中心化程度等风险。

其他值得关注的项目还包括Vana、Arweave、Near等。

项目评估策略

嘉宽一致认为团队是最重要的考量因素,包括叙事能力、执行力等。此外还需关注:

• 产品实用性
• 代币经济模型
• 品牌文化与社区氛围
• 项目所处发展阶段

Alex补充,要判断项目是处于短期过度乐观还是长期过度悲观阶段,以把握最佳投资时机。

AI工具应用

嘉宾们分享了他们常用的AI工具:

• ChatGPT:语言学习、心理咨询、知识总结等
• Perplexity:智能搜索
• 豆包:视频内容总结
• 用于图片生成、文字处理等

他们认为AI工具在提高学习效率、知识获取等方面有巨大潜力。

总的来说,嘉宾们认为Crypto AI虽然目前还处于早期阶段,但长期发展潜力巨大。关键是要找到Crypto和AI真正的结合点,创造实际价值。