AI與加密技術融合的三大戰略方向

當前，AI與加密技術的結合正進入一個創新爆發期。本文將詳細闡述這一融合的三個重點發展方向。

1. 構建智能代理驅動的經濟生態

近期的實踐已證明AI代理能夠在區塊鏈上有效運作。這一領域正在不斷突破代理鏈上操作的邊界，潛力巨大且設計空間廣闊。目前，這已成爲加密和AI領域最具突破性和爆發力的方向之一，而這僅僅是開始。

未來，智能代理有望管理需要多方經濟協調的復雜項目。例如在科研領域，代理可以負責尋找特定疾病的治療化合物：

• 通過代幣募資平台進行資金籌集
• 利用募集資金支付研究資料訪問費用，在去中心化計算網路上進行化合物模擬
• 通過賞金平台招募人類執行實驗驗證工作

除復雜項目外，代理也可執行建立個人網站、創作藝術作品等簡單任務，應用場景具有無限可能。

區塊鏈技術在支持代理活動方面具有獨特優勢：

• 小額支付應用
• 速度優勢，即時結算功能有助於代理實現最大的資本效率
• 通過DeFi進入資本市場，無縫進行鑄造資產、交易、投資理財、借貸等操作

從技術發展規律來看，路徑依賴性起着關鍵作用。隨着越來越多的代理通過加密貨幣獲得收益，加密連接很可能成爲代理的核心能力。

未來發展方向包括：

1. 探索風險控制機制
2. 推動非投機性使用場景
3. 加快開發進度，實現測試網原型或主網運行

2. 提升LLM在代碼開發中的能力

大語言模型在代碼編寫方面已經表現出色，未來還將進一步提升。通過這些能力，開發者的效率有望提升2-10倍。近期，通過建立高質量基準來評估LLMs理解和編寫代碼的能力，將有助於理解LLMs對生態系統的潛在影響。

然而，目前仍存在一些挑戰：

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 技術論壇上缺乏高信息價值的互動
• 基礎設施快速發展導致舊代碼可能不適用
• 缺乏評估模型理解程度的方法

未來發展方向包括：

• 改善互聯網上的相關數據質量
• 鼓勵更多團隊發布驗證構建
• 在技術交流平台上提高問答質量
• 創建高質量的基準測試
• 開發在基準測試中表現良好的LLM微調模型

最終目標是實現完全由AI創建的全新、高質量、差異化的驗證節點客戶端。

3. 支持開放且去中心化的AI技術棧

開源和閉源模型之間的長期力量平衡仍不明朗。目前最可能的情況是維持現狀——大型科技公司推動前沿發展，而開源模型則快速跟進，並在特定應用場景中通過微調獲得獨特優勢。

支持開放AI技術棧的重要性體現在：

1. 加速創新迭代：開源社區對開源模型的快速改進和微調，展示了社區如何有效補充大型AI公司的工作。
2. 爲不信任中心化AI的用戶提供選擇：考慮到AI可能被用作控制工具，支持開源AI技術棧可爲用戶提供替代方案。

目前生態中已有多個項目在支持開放AI技術棧，包括數據採集、去中心化算力和去中心化訓練框架等。

未來發展方向包括：

• 去中心化數據採集
• 鏈上身分驗證
• 去中心化訓練
• IP基礎設施，使AI能夠對其使用的內容進行許可和支付