加密 AI 赛道全景指南：一览 AI 业务分类与值得关注的加密项目（转）

Crypto X AI，是贯穿今年加密市场的主线。

随着科技圈AI进展的不断突破，大量与AI概念相关的项目在加密圈快速涌现。在一个又一个项目创下惊人涨幅的同时，你可能也很容易迷失在茫茫的项目海之中：
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$ }! o, n0 K+ t3 M8 w; g3 UAI项目这么多，它们究竟是做什么的？属于哪一类赛道？我们又该如何分析这些项目的价值？
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; e, ^# F5 f: Z5 j- V7 H) i# f! DAI 只是两个字母的缩写，但与区块链相结合后能涵盖的业务范围，远非字母这么简单。

5 R  d; f) {) C9 R* @& @0 ?因此，搞清楚 Crypto X AI 的业务全景和细分类型，有助于我们快速识别一个项目是否具备叙事价值，以及所蕴含的价值大小。
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本期内容，我们试图将 Crypto 与 AI 结合形成的业务进行分类与梳理，并给出不同分类中值得关注的公司和项目，以期为大家在 AI 浪潮中捕获价值，提供可供参考的航线图。
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+ m! A7 O) i" y9 C% q1 e! ~Crypto X AI 的基本逻辑
首先需要明确的是，AI 本质上是一种生产力。想发挥这种生产力，还是离不开3种基本的要素：

算力，算法（模型）和数据。

至于 Crypto 或区块链，则更多是一种生产关系，通过提供一个更好的环境，来促进AI的发展。

& t% o2 f, m" h那么这个环境可以怎么影响上述的3个AI要素？不同的答案将加密项目带到的了不同的方向上：

优化算力：提供分散而高效的算力资源，减少单点故障风险，提升整体计算效率。

, a: C; Y, c& B: t: o优化算法：促进算法或模型的开源、共享和创新。

优化数据：数据的去中心化存储、贡献、使用和安全管理

而围绕着这三个点的优化，我们可以将整个AI赛道大致分成下面的6个方向（由于算力、算法和数据互相影响，表中✓代表主要优化点，并不意味着只优化某一点）：
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" P$ q; Y9 `! X8 b! Y1 I

5 n8 L+ L) z- N下文将逐条介绍每个方向的业务内容，以及其中的代表性公司和项目。
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& U% s) F$ G$ y2 i' Q0 x8 H去中心化计算和人工智能推理平台
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/ `) s7 {5 d4 s8 r& h. x去中心化计算与AI推理平台指的是利用区块链技术建立的分布式计算网络，通过这个平台，可以在全球范围内共享和利用闲置的计算资源，用于执行AI模型的训练和推理任务。
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这种平台通过将计算任务分散到网络中的多个节点上执行，既提高了计算效率，也降低了单点故障的风险。

在这个框架下，算力成为了被优化的核心要素，因为去中心化计算平台直接提供了更广泛、更经济的计算资源。

与这一分类相关的典型项目有：
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& u0 M0 J0 i. xRitual
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& L+ ?( K$ m' L! x6 j旨在创建一个激励网络，为分布式计算设备提供动力，也为 机器学习相关的推理工作负载提供服务。用户可以构建和托管 ML 模型，将其部署到 Ritual 中的Infernet 节点。

2023 年 11 月 8 日，Ritual 完成 2500 万美元 A 轮融资，Archetype 领投，Accomplice 和 Robot Ventures 等参投。
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9 j. J) N: P- W3 _8 r& hAkash Network
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. w& O$ i$ B  y% S用于云计算的分布式点对点市场， 提供了一个用户可以相互发送数据并开发的安全平台。

; d. S- L* Q* h4 X! }通过与 Cosmos 的集成，Akash Network 受益于更大网络的互操作性和可扩展性，实现了与其他区块链平台的无缝通信，使开发人员和组织能够接触到价格合理的分布式云计算资源。

知名的去中心化 GPU 渲染解决方案提供商，旨在将希望执行渲染作业的用户与拥有空闲 GPU 来处理渲染的人联系起来。所有者可以将他们的 GPU 连接到渲染网络， 接收和完成渲染作业，同时 RNDR 奖励将发送给执行渲染工作的个人。

Bittensor

8 c+ q- |  c  k9 I0 C. f" G一个开源协议，其代币 TAO 屡破新高。

4 N# \+ _/ ]3 s在 Bittensor 网络中，利用加密货币激励机制，鼓励网络参与者共享他们的计算资源、数据和AI模型，使全球的机器学习模型和算法能够互相学习和提升。

# b% `/ j8 M- H0 {2 d& x推荐阅读：《解读 bittensor (TAO) : 野心巨大的 AI 乐高，让算法变得可组合》

io.net

一个去中心化计算网络，支持在 Solana 区块链上开发、执行和扩展 ML （机器学习）应用程序，利用世界上最大的 GPU 集群，以允许机器学习工程师以相当于中心化服务成本的一小部分，来访问分布式云服务算力。

, l+ r' Q) b, i; V+ C) V
2 }0 J( Y3 x3 g& A/ z1 IHyperbolic

旨在打造一个人人都能参与的算力平台，人们可以在该平台上共享和访问计算资源。

; `) f( v2 a. P6 I: W( [4 L$ r* TGensyn
& m9 J% `9 r2 {2 D3 w* h* C" h- S; P! m
6 i- ~4 p8 `% B3 N- ]1 {" s" qGensyn 的理念是通过一个全球超级集群，将世界各地闲置的、具有机器学习能力的计算设备（例如消费级 GPU、定制 ASIC 和能够训练神经网络的 SoC 设备）的算力联系到一起，从而大幅度提高机器学习的可用计算能力。

; z1 p  a2 e. h9 P2023 年 6 月 11 日，Gensyn 完成 4300 万美元 A 轮融资，由 a16z 领投，CoinFund、Canonical Crypto、Protocol Labs、Jsquare、Eden Block 以及其他天使投资人参投。

6 P* ?7 ?9 J2 J' f! b. q) k% _Prime Intellect

Prime Intellect 是一个将计算和智能商品化的去中心化人工智能平台，为开发人员提供更实惠的分布式计算以及开源模型的可持续商业模式。
. w* N2 y) v" Y: g+ M+ c9 }
& r, E$ g! `% zInference Labs
" \) @; R! A' T: }$ Z
1 [; R7 J& L& k1 v# l+ jInference Labs 是人工智能的去信任执行层，专注于在区块链上互操作的人工智能推理。项目认为这是构建任何人都可以在没有交易对手风险的情况下访问人工智能的重要一步。
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1 ~  G7 e3 b1 _" A# n: cNosana

一个去中心化的GPU网格，专为人工智能推理工作负载而开发和定制。
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成本比传统公共云低高达 85%，为寻求海量计算能力而又不花太多钱的组织和个人提供新的解决方案。用户可以直接访问可根据需要扩展计算需求的 GPU 节点，消费者、矿工和企业可以通过成为 Nosana 节点来将闲置硬件货币化。

9 k$ B% g% u- Y& KLilypad
* @7 {* D# t& d& w. n
Lilypad 是一个可验证、去信任和去中心化的计算网络，旨在促进 web3 应用程序的主流采用。通过扩展不受限制的全球计算能力访问，Lilypad 与 Filecoin 等去中心化基础设施网络进行战略合作，以制定透明、高效且可访问的计算生态系统。

  m: n' Y+ O& b( M6 k6 U/ fProdia
; R# G, T4 r; Z8 _0 v% V* z
3 J9 [$ l) D3 c: v4 [9 Y0 I4 c2 FProdia 是一个人工智能推理 API，其愿景是让所有人都能使用人工智能，为图像生成提供快速且易于使用的 API。
9 g; w' V0 |, {

确实有值得关注的地方。