人工智能

AI 技术革命的核心在于充足的算力储备、算法模型以及大量的训练数据，目前高性能的 GPU 算力十分短缺并且价格昂贵，算法趋于同质化，对于模型训练数据还存在数据合规和隐私保护问题。区块链技术去中心化、分布式存储的特点可以让其与 AI 很好的结合。

Bittensor是一个结合AI和加密技术的生态系统，其代币TAO涨幅超过其他项目，但被认为太贵。近期出现的Bittensor生态项目质量参差不齐，投资者难以参与。Bittensor 提出了将AI和Web3结合的产品构想，但加密领域对此不看好。Bittensor的未来仍有待观察，但其能否吸引流动性和产出结果仍是一个问题。

Masa是一种革命性的AI定价模式，允许用户保护个人隐私的同时，通过参与Masa生态贡献个人数据并获得奖励。Masa的合作伙伴可以利用Masa SDK为AI应用提供动力，如加密货币市场预测、NFT管理和政治预测。Masa相信用户有权从AI发展中获得经济利益，通过参与Masa生态，用户可以保护个人隐私并为数据经济做出贡献。Masa提供实时数据集，为AI提供市场信息参考，识别加密货币市场趋势、发掘投资机会并生成更准确的价格预测。Masa的主网和代币将于4月11日推出，用户可通过参与Masa生态保护数字足迹并为数据经济做出贡献。

人工智能 x 加密货币涵盖了多个子领域，包括AI代理、去中心化计算、数据、预言机、ZKML（零知识机器学习）、FHEML（全同态加密机器学习）、协处理器、Memes、生成艺术平台和游戏应用。

本文详细介绍了跨链项目Zetachain及其如何解决全链互操作性问题。

通过探究OORT赛道背景、项目运作逻辑等方面，一窥项目前景及 AI+DePIN 赛道 2024 年的发展机遇与挑战。

Vitalik发表了"The promise and challenges of crypto + AI applications"，讨论了区块链与人工智能的结合方式及潜在挑战。文章提出了四种结合方式，并介绍了各方向的代表项目。人工智能和区块链在核心特质上有差异，因此在结合时需要权衡数据所有权、透明度、货币化能力和耗能成本等方面。目前的AI应用多属于游戏，通过与AI交互并训练角色，使其更符合个人需求。同时，也有项目探索利用区块链特性创造更好的人工智能。去中心化算力也是热门方向，但仍面临挑战。总的来说，AI赛道需要找到有竞争力和中长期价值的项目。

2024 年，加密货币的格局将越来越受到人工智能 (AI) 的影响，一些加密货币因其对该技术的创新使用而脱颖而出。

Cobo 联合创始人兼 CEO 神鱼与与会嘉宾分享了早期比特币矿工的有趣重整，盘点矿工出海遭遇的种种问题，并分享了对 BTC Layer 2 以及 AI 的看法以及 Cobo 在其中的布局。

文中详细说明 Masa Network 具体实现了哪些业务，以去中心化的方式，服务涵盖「Web2+Web3」内的所有 AI 开发者生态。Masa 在数据收集、贡献和价值转化上做优化，帮助AI获得更广、更多样更去中心化的分散式数据来源，同时数据贡献者也能获得自己应有的收益，还能保护隐私。

文章探讨了加密AI领域的三个值得关注的项目：Bittensor、Ritual和Virtual Protocol。Bittensor旨在通过区块链网络和激励机制促进算法间的合作，构建共享知识的算法市场。Ritual提供一个开放和模块化的主权执行层，允许AI模型托管和可验证的推理功能集成。Virtual Protocol专注于为虚拟世界创造AI角色，注重用户参与和沉浸式体验。文章还提到了这些项目的市场表现、技术特点、团队背景和发展前景，以及它们在加密AI领域的潜力和挑战。

文章讨论了超并行计算机Arweave AO自测试网发布一个月后的进展情况。AO作为Arweave生态的重要组成部分，已经吸引了超过3000名开发者参与建设，并涌现了大量基于AO的应用。AO的推出使得Arweave被视为以太坊的潜在竞争者，甚至被认为是AI的计算层。文章详细介绍了AO的网络概况、生态项目、开发工具和重点事件，包括技术文档Cookbook的发布、测试网代币$CRED的推出、线上黑客松以及社区推出的AO memecoin等。AO的发展为区块链世界带来了新的可能性，尤其是在AI应用方面。

Bittensor生态不仅包容性强、竞争激烈，还具有高效的激励机制。文章详细阐述了Bittensor的计划升级流程与子网功能，探讨了如何通过激发有效的市场竞争来推动高品质人工智能产品的创新发展。

本文將梳理 AI 分散式算力的代表專案：io.net 專案的關鍵資訊，包括產品邏輯、競品情況和專案背景，並就專案的估值進行推演，針對估值推算也從不同角度透過數據分析，給出可參考的估值計算。

io.net 是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 应用程序，将 100 万个 GPU 组合在一起，形成世界上最大的 GPU 集群和 DePIN.io.net 聚合来自未充分利用的资源（例如独立数据中心、加密矿工以及 Filecoin、Render 等加密项目）的 GPU 来解决这个问题。