人工智能

AI+ Crypto 是近期加密货币市场备受瞩目的前沿领域之一，例如去中心化AI 训练、GPU DePINs 以及抗审查的AI 模型等等，上AI 训练的问题在于需要GPU 间的高速通讯和协调，因为神经网络在训练时需要反向传播，如果引入去中心化网络，由于网络延迟和带宽增加，速度会突然变慢几个数量级。同时本文也整理了如何解决目前面对的困境以及加密货币 x AI 可以增加明显的价值的范例进行解析。

AI 技術高速疊代和實用性應用不斷落地，也促進 Web3+AI 賽道繁榮發展，Holoworld AI 透過深化 AI 和 Web3 的結合，致力於解決上述問題，推動 Web3 市場持續發展，透過提供開發基礎套件、友善的編程環境，以及豐富的 SDK 和開發工具，Holoworld 在技術方面大幅降低了部署 AI 模型的使用門檻

在区块链与人工智能的交汇点上，ORA 正在开辟新的前沿，通过结合 AI、丰富的数据源和任意规模的计算能力，ORA不仅突破了智能合约的限制，还为开发者们提供了更多创新空间。本文详细介绍了 ORA 的核心技术和产品，包括零知识机器学习（zkML）、Optimistic 机器学习（opML）以及乐观隐私保护人工智能（opp/ai），了解更多 ORA 如何推动链上 AI 的发展。

本文介绍NetMind.AI的去中心化AI平台，结合了Web3和AI技术，旨在提供一个开放协作和分散式的AI生态系统。

Web3 作为一种新型生产关系，天然适配代表新型生产力的 AI，这也是技术和生产关系能力的同时进步，从这个角度看，io.net 的核心逻辑，正是通过采用“Web3+代币经济”的经济基础架构，来改变传统云服务巨头、中长尾算力用户、全球闲散网络计算资源之间的生产关系。

本文介绍了AI与区块链技术的结合及其在当前行业内的应用与探索。区块链技术在算力资源共享、数据安全与可验证计算以及去中心化AI方面展现了革命性潜力。

本文将从微观—宏观两个视角对具体的项目和整个赛道进行解构，旨在为读者提供分析视角去理解每个项目的核心竞争优势以及去中心化算力赛道整体的发展情况。笔者将介绍并分析五个项目: Aethir、io.net、Render Network、Akash Network、Gensyn，并对项目情况和赛道发展进行总结和评价。

Spectral 是一个使用自然语言部署智能合约的平台。Spectral 的独特之处在于其使用了人工智能、机器学习、大型语言模型和 ZK-ML 来创建去中心化的应用程序。

通过 NATIX Network，挖掘地图和地理空间数据的潜能。借助 AI 和去中心化的“摄像头互联网”，NATIX 打破了大科技公司对地理空间数据的垄断。了解 NATIX Network 如何致力于变革到 2029 年预计将达到 8450 亿美元的地理空间解决方案市场，并打造全新的众包数据经济。

本文介绍了CARV Protocol及其在游戏和人工智能领域中的应用。 CARV为用户提供了完全数据主权的协议，用户可以通过该协议授权、存储、校验和确认自身数据，并从中获得收益。

本文探讨了当前人工智能发展对数字世界的影响，并介绍了深度真实性的概念。它建议利用区块链技术的特点来解决造假问题，从而满足人类对真实信息的需求。

LayerAI 是一个结合区块链与人工智能的创新项目，致力于透过 ZkRollup Layer 2 技术实现数据货币化和去中心化金融。深入了解 LayerAI 的愿景、产品及其经济模型，看看其如何利用这些技术推动数据经济的发展。

随着人工智能成为全球技术发展的主流趋势，其与区块链技术的结合也被视为未来的发展方向。这种趋势导致了对历史数据访问和分析需求在不断增长。在这种背景下，EWM 展示出其独特的优势。ChainFeeds 研究员 0xNatalie 撰文 EWM 的概念、数据处理流程及用例进行了分析解读。

Allora Network 的目标是通过更好的激励结构，让去中心化AI网络中的节点更好地协作；同时引入更多识别上下文细节的智能方式，以提高机器学习模型的效果，从而实现更有效率的智能推理判断，其关键的亮点，在于情境感知和差异化的激励结构，这些创新使得网络能够在任何环境下，提供最佳的推断结果，同时为每个参与者的独特贡献提供公平的奖励。

AO 基于 Arweave 的链上存储构建，实现了无限可扩展的去中心化计算，允许同时并行运行任意数量的进程，去中心化的 AI Agent 由 AR 在链上托管，并由 AO 在链上运行。