Crypto AI 赛道探讨

Alex、Max 和 Lydia 三位专家围绕 Crypto AI 赛道进行了深入探讨。

Crypto AI 的定位与价值

Max 认为 Crypto AI 主要解决两个问题:

1. 通过去中心化解决中心化 AI 的审查等问题
2. 利用代币激励机制推动开源 AI 发展

Lydia 则认为目前 Crypto AI 在解决商业问题上还不够清晰,更多体现在叙事层面,为 Crypto 和 AI 融合打开了想象空间。

Alex 补充说 Crypto AI 可能会在未来解决一些目前还不明显的问题,类似 DeFi 解决金融体系问题。

Crypto AI 项目分类

Lydia 将项目分为两大类:

1. AI 赋能 Crypto:如 Web3 聊天机器人、AI 改进代码等
2. Crypto 赋能 AI:如去中心化算力、数据市场等

Max 则分为三层:

1. 架构层:如 Bittensor、Near 等
2. 资源层:如 Akash、Render 等提供算力和数据
3. 应用层:如 AI agents 等面向用户的应用

值得关注的项目

两位专家都高度认可 Bittensor,认为其叙事能力强,生态系统完整,且经历过 FUD 考验。

其他值得关注的项目包括 Vana、Arweave、Near 等。

项目评估维度

主要考虑因素包括:

1. 团队背景与执行力
2. 产品与商业模式
3. 代币经济模型
4. 社区文化与品牌
5. 赛道所处周期阶段

常用 AI 工具

专家们常用的 AI 工具包括:

• GPT:辅助写作、信息总结、学习英语等
• Perplexity:信息搜索与整理
• 豆包:视频内容总结
• Midjourney:图像生成

总的来说,Crypto AI 虽然目前商业价值还不明确,但长期发展前景广阔,值得持续关注。