Alpha 笔记 ｜英伟达 GTC 大会前夕，AI 板块异动，入场时机错过了吗？新协议、一周链上动态捕捉
探寻加密宝藏，透视前沿 Alpha 机会
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随着英伟达 GTC 大会的临近，AI 板块再次成为市场焦点。最近，OpenAI 董事会确认 Sam Altman 和 Greg Brockman 将继续领导公司。这一决定公布之后，不少 AI 板块的代币价格在一天之内攀升逾 20%。但是，这场热潮之后，AI 板块随即遭遇了跌势，市场情绪波动加剧。
本期 Alpha 笔记旨在探索 Crypto 与 AI 相结合的实际价值和发展前景，深度分析 Crypto 是否真的能与 AI 融合，以及这两个领域如何互补。通过考察 Crypto 与 AI 组合的可能性，我们揭示了这种跨领域合作的叙事力量，并探讨了 Web3 与 AI 结合如何促进技术创新。此外，报告还将概览 AI 领域内那些尚未发行代币的项目，旨在为读者提供全面的分析与见解。
💥 本周重点：英伟达 GTC 大会前夕，AI 板块异动，入场时机错过了吗？
叙事分析
Coinbase 深度分析：Crypto x AI 是否是海市蜃楼
Crypto 是 AI 的幻觉：有哪些可能结合点？
探索 AI + Crypto：解锁叙事潜力
项目观察
Web3 x AI 充满创新, 盘点 AI 板块未发币的项目
🏃 新协议/协议新进展
It's AI：识别 LLM 生成内容的分布式解决方案
Sekai：AI 交互式讲故事平台
Atoma：去中心化可验证推理协议
Rivalz Network：AI 驱动的个人数据来源 DePIN RollApp
Galadriel：面向 AI 的 L1 区块链
XELIS：采用 BlockDAG 和同态加密技术实现智能合约
📈 市场信息
链上数据周报：比特币已经突破其第四周期的历史新高，价格飙升至72000美元以上，市场情绪进一步接近于狂热状态。从持币者到投机者的经典财富转移现已全面展开，现货获利了结和对期货杠杆需求的显著增长证明了这一点。
代币价格：七天内涨幅最大的 AI 代币、L2 总 TVL 变化、7 天内涨跌幅最大代币
一、英伟达 GTC 大会前夕，AI 板块异动，入场时机错过了吗？
叙事分析
1️⃣ Coinbase 深度分析：Crypto x AI 是否是海市蜃楼
作者：David Han
https://www.chainfeeds.xyz/feed/detail/58cec781-f80b-46c0-897e-3768236e57e3
TLDR：
人工智能 （AI） 和 Crypto 之间的交集范围很广，而往往少有人对此有较深的认识。我们认为，处于交叉点的不同子领域具有截然不同的机会和发展周期。
我们通常认为，对于人工智能产品来说，去中心化本身的竞争优势是不够的，它还必须在某些其他关键领域与中心化对手保持功能对等。
我们的反向观点是，由于市场对人工智能行业的广泛关注，导致许多人工智能代币的价值潜力可能被夸大了，而且许多人工智能代币在中短期内可能缺乏可持续的需求驱动力。
2️⃣ Crypto 是 AI 的幻觉：有哪些可能结合点？
作者：佐爷
https://www.chainfeeds.xyz/feed/detail/dc2be00f-d4dc-4b5d-9fb2-e1c38474fb72
AI 的具体应用和算法研发总被混为一谈，Sora 和 GPT-4 背后的 Transformer 原理开源，但使用二者要给 OpenAI 付费；AI 和 Crypto 的结合尚属于 Crypto 主动贴近，AI 巨头们尚未有明显意愿，现阶段 AI 能为 Crypto 做的大于 Crypto 能为 AI 做的；在 Crypto 应用中使用 AI 技术 ≠ AI 和 Crypto 的融合，比如链游 / GameFi / 元宇宙 / Web3 Game/AW 中的数字人；Crypto 能为 AI 技术发展做的，主要是在 AI 三要件算力、数据和模型上的去中心化、代币激励等方面的补强；WorldCoin 是二者结合的成功实践，zkML 处于 AI 和 Crypto 的技术交叉点，UBI 理论（人类基本收入）进行了第一次大规模实践。
Crypto 能为 AI 做的主要集中在非技术领域，比如去中心化数据市场、去中心化算力平台等，去中心化 LLM 有一些实践，但要注意，用 AI 分析 Crypto 代码和区块链上大规模跑 AI 模型根本不是一回事，在 AI 模型中加一些 Crypto 因素也很难称得上是完美结合。Crypro 目前还是更擅长生产和激励，异想天开用 Crypto 强行改变 AI 的生产范式则大可不必，Crypto 融入 AI 工作流以及 AI 赋能 Crypto 才是合理选择，比较可能的结合点：
1. 去中心化数据生产，比如 DePIN 数据采集，以及链上数据的开放性，蕴藏着交易数据的富矿，可用于金融分析、安全分析和训练数据。相关项目有 Grass 和 DePIN 汽车全家桶；
2. 去中心化预处理平台，传统预训练并无不可攀越的技术壁垒，欧美大模型的背后是第三世界人工标注员的高强度劳动。相关项目有 Public AI 等 Web3 数据标注平台；
3. 去中心化算力平台，个人带宽、GPU 算力等软硬件资源的去中心化激励和使用。相关项目有 Render Network 和 Bittensor；
4. zkML，传统的数据脱敏等隐私手段并不能完美解决问题，zkML 可以隐藏数据指向性，也可以有效评估开源和闭源模型的真实性和有效性。相关项目有 Worldcoin。
3️⃣ 探索 AI + Crypto：解锁叙事潜力
作者：ScalingX
https://www.chainfeeds.xyz/feed/detail/f748b1b2-5ed9-4e46-bcba-81c2cbc58bf2
传统上，两者被视为对立的力量：Crypto 注重去中心化，而 AI 则倾向于中心化。这种鲜明的对比由彼得・蒂尔（Peter Thiel）生动阐释，并在 a16z Crypto 的阿里・亚哈（Ali Yahya）的深入探讨中得到进一步阐发。然而，最近的发展显示出一种出乎意料的融合，这一融合有望重塑数字创新。在探索这一充满活力的交汇点时，我们发现了 AI 与 Crypto 之间合作协同的巨大潜力。
这种融合充分发挥了加密网络在数据所有权、透明度和道德治理方面的强大优势，与 AI 的先进能力相辅相成，为解决 AI 行业中的中心化挑战提供了新颖的解决方案：确保数据所有权：通过区块链技术，用户得以加密并规范对其数据的访问，为他们提供监督 AI 系统利用数据的手段。提升透明度：区块链的不可篡改性质充当透明账本，促进了在 AI 模型中使用的数据的验证和认证。实现直接数据变现：区块链为用户数据的直接变现提供了便利，通过提供经济激励鼓励数据分享，同时保障个人控制权。降低 AI 的能源消耗：通过采用诸如权益证明等能源高效机制，区块链有望最小化 AI 训练的能源需求，从而促进 AI 发展的可持续进步。推动伦理 AI 发展：区块链内在的透明度和包容性可以促进更具伦理的 AI 实践，消除了通常与 AI 创新相关的保密性。
在审视当前 AI 与 Crypto 领域的现状时，显而易见的是两者都拥有强大的技术实力，然而各自也面临着显著的不足之处。尽管加密技术具备强大的能力，但在广泛应用方面仍缺乏主流的成熟度。与此同时，科技巨头公司对 AI 的集中控制引发了对这一技术垄断的担忧。虽然这种协同作用还处于初期阶段，但在 AI 与 Crypto 结合的项目正在构建可扩展的链上 AI 交互的基础设施。这一有望的动力预计将在 2024 年及以后继续增长。所有这一切都取决于市场参与者将这些资产视为对主要集中化参与者（如 OpenAI）潜在主导地位的一种制衡。
1️⃣ Web3 x AI 充满创新, 盘点 AI 板块未发币的项目
作者：Shark.chili
https://twitter.com/_0xShark/status/1761600487420498400
人工智能代理：
@TheDataOS 去中心化的 AI 数据网络
@Dainprotocol 自治代理网络
@MorpheusAIs 智能代理工具
@ShinkaiProtocol 代理操作系统
@Polywrap_io 代理开发平台
@Chainml_ 生成式 AI 的对话式分析平台
@OpenAgentsInc Al 代理商的开放平台
@chain_agent 链上感知的 Al 代理
@CreatorBid 创建、货币化和共同拥有
GPU：
@AethirCloud 分布式云基础设施，专为游戏和 AI 而设计
@InferixGPU 分散式计算资源来处理 3D 渲染和数据处理任务
@TromeroAI 云计算平台，长期目标是实现有用工作证明 PoUW
@PrimeIntellect 分散的人工智能平台实现计算和智能商品化
@hyperbolic_labs 使任何人都可以共享并访问计算资源
@Lilypad_Tech 用于人工智能的无服务器分布式计算
@exa_bits 将消费级 GPU 从无用变为无价
@fluence_project 提供原生分散式、低成本和可验证的计算，从集中式云中解放了计算
@Ionet_official GPU 集群领导者
基础设施/数据：
@0G_labs AI DA2.0
@Ritualnet 模块化人工智能执行层
@KIPprotocol 人工智能的 Web3 基层
@Nevermined_io 分散的 AI 技术栈提供自己的支付协议
@inference_lab 为 web3 开发人工智能基础设施
@Labs_compass 代理模拟层
@AlloraNetwork 自我改进的去中心化 ai 网络
@flock_io 联邦机器
@bagel_network 旨在为人类和自主 AI 代理共同构建、交易和许可机器学习数据集的开放协议
L1/L2/zkML/Depin：
@Gensynai 机器学习计算协议
@PowerPod_People 共享电动汽车（EV）充电网络
@superseed_xyz 释放了 L2 潜在经济潜力
@w3bstream_com 协助 DePIN AI 应用在现实世界和区块链交互过程中提供验证
@envirobloq 旨在为智能家居和智能城市提供可靠、安全和透明的环境数据
@UpshotHQ 使用先进的机器学习模型和众包技术
@gizatechxyz 分散式应用程序的可操作人工智能
@SpectralFi 机器智能网络生成自主链上代理
@Glacier_Labs 构建一个可组合、模块化、可扩展的L2数据网络
@ModulusLabs 允许智能合约访问 AI 能力
@Gizatechxyz 将机器学习模型转换为可验证的模型，并部署到区块链上
@OraProtocol opML 先行者
@Ezklxyz 多功能 zkML 工具
@0xVannaLabs AI 推理网络
@heurist_ai 用于 Al 模型托管和推理
@axiom_xyz 支持以太坊整个历史的计算
@AleoHQ 构建全栈私有应用程序
二、新协议/协议新进展
1️⃣ It's AI：Bittensor 子网，激励开发旨在识别 LLM 生成内容的分布式解决方案。
It's AI 开发子网用于定义矿工的激励机制、验证流程和基线模型。此外，他们正在创建一个 MVP 网站，以便每个人都可以随时评估子网中矿工的质量并提供反馈。其目标是将子网商业化。这包括： - API（用于集成） - 网络服务（面向普通用户），这样一来，就能减少对排放的依赖，并开始获得真正的使用。
https://twitter.com/ai_detection
