AI与加密技术融合的三大战略方向

当前，AI与加密技术的结合正进入一个创新爆发期。本文将详细阐述这一融合的三个重点发展方向。

1. 构建智能代理驱动的经济生态

近期的实践已证明AI代理能够在区块链上有效运作。这一领域正在不断突破代理链上操作的边界，潜力巨大且设计空间广阔。目前，这已成为加密和AI领域最具突破性和爆发力的方向之一，而这仅仅是开始。

未来，智能代理有望管理需要多方经济协调的复杂项目。例如在科研领域，代理可以负责寻找特定疾病的治疗化合物：

• 通过代币募资平台进行资金筹集
• 利用募集资金支付研究资料访问费用，在去中心化计算网络上进行化合物模拟
• 通过赏金平台招募人类执行实验验证工作

除复杂项目外，代理也可执行建立个人网站、创作艺术作品等简单任务，应用场景具有无限可能。

区块链技术在支持代理活动方面具有独特优势：

• 小额支付应用
• 速度优势，即时结算功能有助于代理实现最大的资本效率
• 通过DeFi进入资本市场，无缝进行铸造资产、交易、投资理财、借贷等操作

从技术发展规律来看，路径依赖性起着关键作用。随着越来越多的代理通过加密货币获得收益，加密连接很可能成为代理的核心能力。

未来发展方向包括：

1. 探索风险控制机制
2. 推动非投机性使用场景
3. 加快开发进度，实现测试网原型或主网运行

2. 提升LLM在代码开发中的能力

大语言模型在代码编写方面已经表现出色，未来还将进一步提升。通过这些能力，开发者的效率有望提升2-10倍。近期，通过建立高质量基准来评估LLMs理解和编写代码的能力，将有助于理解LLMs对生态系统的潜在影响。

然而，目前仍存在一些挑战：

• 缺乏优质的原始训练数据
• 验证构建数量不足
• 技术论坛上缺乏高信息价值的互动
• 基础设施快速发展导致旧代码可能不适用
• 缺乏评估模型理解程度的方法

未来发展方向包括：

• 改善互联网上的相关数据质量
• 鼓励更多团队发布验证构建
• 在技术交流平台上提高问答质量
• 创建高质量的基准测试
• 开发在基准测试中表现良好的LLM微调模型

最终目标是实现完全由AI创建的全新、高质量、差异化的验证节点客户端。

3. 支持开放且去中心化的AI技术栈

开源和闭源模型之间的长期力量平衡仍不明朗。目前最可能的情况是维持现状——大型科技公司推动前沿发展，而开源模型则快速跟进，并在特定应用场景中通过微调获得独特优势。

支持开放AI技术栈的重要性体现在：

1. 加速创新迭代：开源社区对开源模型的快速改进和微调，展示了社区如何有效补充大型AI公司的工作。
2. 为不信任中心化AI的用户提供选择：考虑到AI可能被用作控制工具，支持开源AI技术栈可为用户提供替代方案。

目前生态中已有多个项目在支持开放AI技术栈，包括数据采集、去中心化算力和去中心化训练框架等。

未来发展方向包括：

• 去中心化数据采集
• 链上身份验证
• 去中心化训练
• IP基础设施，使AI能够对其使用的内容进行许可和支付