我常对朋友们说，将来我们回顾 2022 至 2024 年时，会发现这是人类技术大幅加速的关键时期。
AI 可能是我们一生中遇到的最具变革性的技术趋势——除非我们发现了一种延长生命数百年的奇迹。
这意味着 AI 如今炙手可热，人人都想参与其中。
仅在 2024 年上半年，AI 初创公司就吸引了 350 亿美元的投资。而这仅仅是私营领域的投入——大科技公司内部的投资更为巨大，他们从 NVIDIA 大量采购 GPU，这推动了 NVIDIA 的市值飙升至惊人的 3 万亿美元。
然而，在这股热潮中，有一个被许多人忽视的巨大潜力领域：加密 AI （或去中心化 AI）。
早在 2019 年，就有一幅具有前瞻性的漫画预示了这一点。
历史表明，每十年都会出现一些看似不太可能甚至愚蠢的投资机会，但最终却被证明是极具远见的。
社交媒体曾被认为只是青少年的无聊消遣，没有实际的商业模式。然而，如今 Meta（原 Facebook）已成为全球最具影响力的公司之一，早期投资者获得了超过 1000 倍的回报。
加密 AI 的故事既紧迫又引人入胜。当我向别人解释时，大多数人都能马上理解。
AI 的本质是集中权力。若不加以控制，可能会使权力集中在少数垄断组织手中，而这些组织势必会利用 AI 牟利并追求主导地位。 因此，去中心化 AI 对我们的未来至关重要，也是实现更光明、更公平社会的关键。 我 曾 深入探讨过这个哲学问题。
然而，怀疑者认为，将加密技术与 AI 结合不过是炒作流行词汇，指出在娱乐、游戏和社交媒体领域，加密技术尚未带来持久影响或广泛应用。我甚至从一些聪明的投资者那里听到过这样的担忧——这确实是个合理的顾虑。
但我相信这次情况会有所不同。
有几个原因表明加密 AI 将走上一条截然不同的道路。我写这篇文章就是为了阐明这些原因。
要讨论的内容比我最初设想的要多，因此我决定把它分成几个部分。
在这篇三部分的论述中，我将深入探讨加密 AI 的 技术和投资 环境。我会重点介绍最有前景的领域，并展示我如何定位自己以抓住这一新兴大趋势。
第一部分：为何加密 AI 是关注的重点领域
第二部分：我对 AI 智能体、去中心化训练、可验证推理、数据网络（以及加密 AI 其他子领域）的思考
第三部分：多种方式从这一机会中获取价值
随着世界上 AI 的增多，我们需要更多的加密技术来限制它，并为我们最宝贵且不可替代的资源——时间——建立价格和保护屏障。—— Preston Bryne
站在科技趋势的交汇点
作为精明的投资者和企业家，我们总是希望能够把握变革的浪潮。
想要抓住最大的浪潮，我们需要寻找那些多个 重大趋势交汇的地方 ，并在那里占据有利位置。
这意味着要识别出那些由技术进步推动的深刻行为变化，能够重新定义整个行业的 长期科技趋势 。
加密技术就是这样一个科技趋势，它改变了我们对待和使用货币的方式。其他例子还包括云计算、移动技术和清洁能源。
然而，仅仅跟随一个科技趋势是不够的。还有无数人看到了这一趋势并作出了类似的投资。要真正脱颖而出，我们需要超越表面的显而易见。
这就是为什么发现 两个大型科技趋势的早期融合 是如此引人注目。
这正是奇迹发生的地方。
融合 + 规模 = 机会
(1) 融合的力量
当两个长期趋势交汇时，就会在常被忽视的地方创造出创新和价值的最佳契机。
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多重增长驱动力： 处于多个长期趋势交汇点的公司能够从每个趋势的增长中获益。
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减少竞争： 由于需要在多个领域具备深厚的专业知识，这些公司能够在具有高进入壁垒的市场中占据独特地位。
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思想的交融： 促成创新的产品和商业模式。
(2) 规模的力量
在投资中，市场规模至关重要。
想想 2000 年代初的 Amazon 。它的成功不仅仅是因为电子商务，还因为它抓住了新兴的云计算趋势，创立了 Amazon Web Services (AWS)。AWS 现在每年创造数十亿美元的收入，是不断扩张的云基础设施市场的领军者。
长期科技趋势越大，无论是从总可寻址市场还是增长潜力来看，进入得越早，其交汇点的机会就越多。
大趋势不仅能为失败提供缓冲，还能极大地放大潜在的回报。
加密 x 人工智能
CPU 和 GPU 长期以来一直是计算的支柱，现在它们为 AI 提供动力，AI 正在成为全球的超级计算机，汇聚人类的集体智慧和创造力。
而加密技术则为创建开放、去中心化的网络提供了可能，为新一代互联网奠定了基础。
结合起来，这些超级计算机和超级网络相得益彰。
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AI 提升了加密技术的用户体验。 用户可以通过自然语言与区块链互动，而无需学习如何管理钱包、种子短语和签署交易。
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加密技术为 AI 提供了无信任、无需许可和安全的基础设施，以确保其开放性和抗审查性。 它还作为构建去中心化网络的强大协调层。
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这种融合为全新商业模式的产生铺平了道路。
加密技术与 AI 的结合将实现指数级增长，因为这两个领域各自沿着不同的发展路径不断进步。
关键在于找出加密技术能够帮助 AI 实现哪些过去无法实现的功能——这就是其中的奥秘。提示：分布式训练、数据网络和隐私数据。更多内容将在第二部分探讨。
从历史中汲取经验：NFT 和 DeFi 的案例
NFT 的兴起和衰落为我们提供了重要的教训。
NFT 曾在加密社区的投机浪潮中大放异彩，但缺乏另一个长期科技趋势的支持，难以进一步发展。娱乐和游戏——NFT 的主要应用领域——是复杂且成熟的市场，已有强大的传统企业占据主导地位，其发展动力不仅仅依赖于技术。
因此，NFT 未能维持其早期的增长势头。尽管其应用场景是真实存在的，但实现其潜力仍需更长时间。
相较之下，DeFi 是长期科技趋势交汇的成功示例。
DeFi 通过结合金融科技和加密技术，革新了金融服务，提供了传统银行、贷款和资产管理的替代方案，满足了现实世界的金融需求。目前，稳定币的总市值达到历史新高（1700 亿美元）并持续增长，同时有 820 亿美元被锁定在 DeFi 协议中。
Token：开源 AI 需要加密技术
大科技公司对大语言模型的封闭性阻碍了“AI 民主”的实现。每个开发者或用户都应该能够为大语言模型贡献算法和数据，并从模型的未来收益中分得一杯羹。AI 应该是人人可及、与每个人相关并由大家共同拥有的。—— Catrina Wang (Portal Ventures)
当人们问我为什么 AI 需要加密技术时，我的回答很简单： Token。
传统软件几乎可以零成本扩展。写好代码后，就能随处部署。
然而，AI 是完全不同的。 它需要高昂的资本和 边际成本 。
训练和部署大规模 AI 模型需要庞大的计算资源，因此效率和基础设施的可访问性成为成功的关键因素。
目前，我们生活在一个由中心化巨头——如 OpenAI、Anthropic、Google——主导的世界。这些公司拥有丰富的人才、硬件和资本。但说实话：企业拥有的 AI 总是以利润最大化为目标。
尽管 Meta 对开源 AI 的贡献无可估量，但谁能保证他们不会停止发布像 Llama 3 这样的顶尖模型呢？开发这些系统的成本高达数亿美元，如果 Zuck 某天心情不好，项目可能就会被叫停。
仅靠理想或善意来期望开源运动与这些巨头竞争，坦率地说是不现实的。我们需要新的策略。
事实上，在顶级 AI 研究实验室之外的开源世界中，存在大量未被充分利用的计算资源、研究和人才。这包括大学、研究中心、协作平台如 Hugging Face，以及个人 AI 研究人员的贡献。然而，目前这些资源是分散的，缺乏必要的协调来实现大规模的突破。
这正是 Token 大显身手的地方。
正如 @long_solitude 在 Zee Prime 中所述，Token 体现了加密技术最强大的特性——无需许可的资本形成。
Token 能实现传统融资模式无法做到的事情：
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它们为实验性的 AI 项目提供了自下而上的融资机会，这些项目在传统风险投资模式下可能永远无法问世。
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它们能够启动去中心化网络，通过分配所有权和价值给贡献者，将其转变为繁荣且自我维持的生态系统。Bittensor 就是一个早期概念验证的例子。
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它们通过 DePIN 风格的代币经济学，创造了全新的商业模式，大幅降低了成本。例如，将 AI 初创公司面临的巨大前期基础设施成本转移到网络本身；或者通过 GPU 市场利用全球家庭中闲置的 GPU 资源，降低每单位计算的成本。
Token 为普通投资者提供了参与 AI 浪潮的巨大机会，而这一点常常被低估。
加密技术擅长于 发现人们愿意交易的新市场 。看看 NFT 和文化资产、创作者经济的社交 Token、以及病毒式传播的 Memecoin 等。
我相信，在早期 AI 项目中， 普通投资者的参与需求是巨大的，且尚未被充分挖掘。
随着 AI 更深入地融入我们的日常生活，并让我们能够实现以前无法做到的事情，人们开始意识到其规模和现实意义。虽然会有大量投机，但这也是关于让每个人都能参与我们这一生中最大的技术革命——并给每个人一个抓住下一个重大机遇的机会。
预计未来会有更多令人惊喜的发展。
那么，为什么是现在？
新技术往往遵循一个明确的创新周期。
Gartner Hype Cycle 是其中最为人知的框架之一。它描绘了创新如何经历炒作阶段，跌入幻灭的低谷，最终实现实际应用。
对于投资者来说，理想的投资时机要么是在发现新创新触发点时，也就是炒作高峰之前；要么是在幻灭低谷时，能够识别出那些即将走向成熟的初创公司。
那么，百万美元的问题来了： 在 Crypto AI 的创新周期中，我们正处于哪个阶段？
我喜欢使用来自 Syncracy Capital 的图表来说明当前的共识。
图表显示，去中心化 AI 正接近或已经达到了期望的高峰。Crypto AI 今年表现强劲，多个协议的估值已达数十亿美元。
但我并不认同这样的看法。 我认为 Crypto AI 的高峰还远未到来。
目前的共识低估了这一领域未来的巨大潜力。我们甚至还没有进入狂热阶段。问问周围的人，有多少人真正理解作为 Crypto AI 指标的 Bittensor？事实上，我相信可能还需要 1 到 2 年才能看到真正的高峰。
原因如下：
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Crypto AI 的 Token 总市值为 300 亿美元，仅占所有山寨币总市值（1.04 万亿美元）的 2.9%。
目前最大的 Crypto AI 协议——TAO、NEAR、FET 和 ICP——的市值在 50 亿到 100 亿美元之间，只有四个。
除去这四个，并且考虑到 ICP 和 NEAR 并非专门的 Crypto AI Token，Crypto AI 的总市值仅为 117 亿美元 。这还不到 Memecoin 市值的 25%。
另外只有四个 Crypto AI 项目（RENDER、GRT、AKT、AIOZ）的估值在 5 亿到 50 亿美元之间，大多数项目市值低于 1 亿到 2 亿美元。
考虑到这一趋势融合的巨大潜力，这样的市值显得微不足道。Crypto AI 涵盖了基础设施和应用程序，包括为 AI 设计的下一代智能合约平台。
相比之下，当前智能合约平台的总市值接近 6000 亿美元。有 8 个 Layer 1 协议市值超过 100 亿美元，还有 12 个在 10 亿到 100 亿美元之间。
Crypto AI 的市场规模可能会有多大？ 现在还很早，谁也无法准确预测。
根据 Bloomberg Intelligence 的估计，生成式 AI 市场预计将以超过 30% 的年均增长率扩张，到 2032 年达到 1.3 万亿美元。如果去中心化 AI 能占据整个 AI 市场的 10%，再考虑到加密市场常见的 3 倍投机溢价，这意味着到 2032 年市场规模将达到 3900 亿美元——相较于当前的 300 亿美元增长 13 倍。
我直观上觉得这个预测过于保守，而且时间跨度过长，难以作为实际参考。
另一种看法是，假设在未来 3 年内（到 2027 年），Crypto AI 占据 山寨币市场总市值的 10% ，随着 AI 应用和智能合约平台的推出并获得发展动力。如果到那时山寨币市场市值达到 2.7 万亿美元（相较于 2021 年的峰值 1.8 万亿美元增长 50%），那么 Crypto AI 的市值将达到 2700 亿美元——相较于当前增长约 9 倍。这意味着有 2400 亿美元的潜在价值等待释放。
但这些数字更多是用于说明问题，而非确切预测。因为变量太多。然而，它们确实显示了机会的广阔，并在我们考虑估值时提供了一个理性的参考。
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顶尖的 Crypto AI 团队刚刚起步
许多高水准的团队已经埋头研发 1 到 2 年，甚至还没有将产品上线到主网。
其中一些团队已经获得了数千万美元的风险投资，包括 Sentient、Sahara、Vana、Story Protocol、Gensyn、Space and Time、Ritual、Nillion 等。 在接下来的 12 个月里，我们将看到主要主网的推出和 Token 的发行——例如 AO Computer 生态系统，是一个值得关注的项目，我在今年早些时候就提到过。
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AI 正在快速发展
例如，OpenAI 最近推出的 o1 模型在推理能力上取得了显著进步。扩展规律依然有效，Crypto AI 将紧密跟随更广泛的 AI 增长趋势。
尽管如此，目前市场上有很多噪音，可能比其他任何加密领域都多。许多初创公司和协议即便在短期内取得一些成功，也难免会失败。
因此，选择性地识别潜在赢家可能比广泛撒网的策略更为有效。
2025 年的积极催化剂
我预计在未来一年内，Crypto AI 将迎来多个有利因素，推动该行业的发展和相关的市场预期。
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传统科技风投基金进入 Crypto AI ： 尽管 a16z 已经参与其中，但像 Sequoia、Lightspeed 和 Accel 这样的主要投资者目前仅在这一领域稍作尝试。随着他们逐步加大对去中心化 AI 的投资力度，将会为该领域带来更多资金和合法性。
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OpenAI 上市： OpenAI 的私人估值已达 1500 亿美元，并且收入持续增长。如果在 2025 年进行首次公开募股（IPO），可能会激发散户对 AI 投资的热情。除了 NVIDIA 和硬件领域，散户投资者很少有机会直接从 AI 趋势中获利。这种积压的需求可能会转向 Crypto AI Token，这些 Token 可以在 Coinbase 等平台上轻松获取。
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更加友好的美国政府： 如果 2024 年 11 月选举后，美国政府对加密 Token 采取更为友好的政策，这将为 Crypto AI 行业带来巨大的推动力，提供更清晰的监管环境，并鼓励更广泛的采用。
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AI 的突破： AI 技术的快速发展没有放缓的迹象。在最近的一篇博客文章中，Sam Altman 描述了他对 AI 光明 未来的看法。AI 智能体和分布式 AI 训练的进步将解锁新的应用场景，并推动进一步发展。
Crypto AI 的风险因素
尽管我对 Crypto AI 的巨大潜力持乐观态度，但也意识到没有什么是绝对确定的。如果以下风险因素出现，我的观点可能会改变：
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不友好的监管环境： 在美国等主要市场，如果加密监管环境不利，可能会抑制创新，限制资金流入，并将加密项目推向灰色地带。Token 是去中心化网络的核心，严格的限制将削弱加密的关键价值驱动因素。如果特朗普当选，这种情况发生的可能性较小，但如果卡玛拉成为总统，则可能性较大。
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AI 未能兑现承诺： 尽管目前市场热情高涨，且有数十亿美元的投资，AI 可能无法实现其承诺。如果进展放缓或遇到障碍，AI 泡沫可能会破裂。我认为这种情况不太可能。
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未能找到大市场和产品市场契合（ PMF ）： 无论多么创新，Crypto AI 项目都必须找到可行的商业模式和产品市场契合。如果去中心化 AI 未能整合有意义的商业应用，该行业可能会停滞不前。在这种情况下，Crypto AI 可能会成为一个小众领域。
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人才不足： 顶级机器学习科学家和工程师的数量有限。如果 Crypto AI 无法吸引足够多的顶尖人才，他们相信开放、民主化 AI 的未来愿景，创新将放缓，该行业将难以保持竞争力。
结束语
不无讽刺的是，AI 可能是加密领域迄今为止最好的机遇。
它为真正的主流应用和实际用例铺平了道路，而这些是游戏、NFT 和社交应用一直未能实现的。
我们正迈向一个由开放和公共网络驱动的去中心化 AI 未来。最具远见的创始人和投资者已经注意到了这一趋势。
在 Crypto AI 领域，最大的挑战在于你不能仅仅关注加密领域，否则你会对未来的发展有一个非常狭隘和肤浅的理解。你需要紧跟机器学习的最新进展，深入研究最新的 Arxiv 论文，并与那些相信自己正在打造 AI 领域下一个重大突破的创始人进行交流。
说实话，我从未如此激动过。