Crypto AI賽道探討

主持人：Alex，Mint Ventures研究合夥人

嘉賓：

• Max，YouTube頻道《Max的區塊鏈空間》主理人
• Lydia，Particle Network研究員

Crypto AI的理解與定位

Max認爲Crypto AI主要解決兩個問題:

1. 通過去中心化解決中心化AI的審查問題
2. 引入代幣激勵機制,促進開源模型發展

Lydia則認爲:

1. 目前Crypto AI更多是一個敘事層面的概念
2. 短期內難以在商業價值上超越傳統AI
3. Crypto AI打開了人們的想象力,是一個長期的外生敘事

Alex補充:

1. Crypto AI目前在性能和成本上與傳統AI產品還有差距
2. 但提供了一套與加密貨幣交叉的解決方案,是一個前沿實驗

Crypto AI項目分類

Lydia的分類方式:

1. AI賦能Crypto:如Web3聊天機器人、AI改進Web3項目代碼等
2. Crypto賦能AI:如通過加密技術增強AI隱私性和透明度

Max的分類方式:

1. 架構層:如Bittensor、Near、Sahara等底層基礎設施
2. 資源層:如Akash、Render等提供算力、數據、模型資源
3. 應用層:如AI agents等面向用戶的應用

值得關注的Crypto AI項目

Lydia推薦Bittensor:

1. 團隊敘事能力強
2. 獲得機構認可,如灰度推出專門信托
3. 經歷過大規模FUD考驗,展現生命力

Max也推薦Bittensor,並補充其他項目:

1. Vana:做去中心化數據
2. Arweave:做AI computer
3. Near:孵化多個AI應用

Crypto AI項目評估策略

Max關注五個方面,最看重團隊:

1. 團隊背景與能力
2. 產品
3. 盈利能力
4. 未來展望
5. 代幣經濟模型

Lydia關注:

1. 團隊敘事與執行能力
2. Token的實際效用
3. 項目品牌文化與社區氛圍

Alex補充: 應判斷項目所處週期階段,在長期悲觀時期參與可能更有機會

常用AI工具分享

Lydia:

1. GPT:練英語、心理諮詢
2. Perplexity:搜索與知識總結
3. 豆包:視頻總結插件

Max: 主要使用ChatGPT:

1. 知識吸收與總結
2. 圖片生成

Alex:

1. GPT:寫作輔助、概念解釋
2. Perplexity:搜索