加密貨幣x人工智能？區塊鏈項目為人工智能的弊病提供解決方案

兩個巨頭正在相撞，其后果可能會帶來數萬億美元的收入。人工智能正在重寫從交易算法到模因幣等一切內容的規則，但它也存在問題：黑匣子不透明、數據囤積以及集中權力的圖形處理器緊縮。一波項目認為區塊鏈可能是解決方案。加密貨幣已經在使用人工智能。人工智能可以使用加密貨幣嗎？

資產管理公司Bitwise預測，到2030年，人工智能與加密貨幣的混搭可能會帶來20萬億美元的GDP增長。其分析師認為，區塊鏈可以增強數據治理和LLM可擴展性，而人工智能則回報青睞，使加密貨幣更智能、更快。

瞭解加密技術如何疏通AI最大的瓶頸是有潛在優勢的。這就是為什麼你的投資組合可能需要升級AI區塊鏈。

AI的計算層是一個壟斷的混亂。只有兩家公司，OpenAI和Anthropic，吸引了88%的AI原生收入。亞馬遜（NASDAQ：AMZN），微軟（NASDAQ：MSFT）和谷歌（NASDAQ：GOOG）擁有63%的雲基礎設施，而英偉達（NVDA）對94%的數據中心GPU的控制使Mag 7的收益達到兩位數。標準普爾493指數的其他部分？勉強擊敗通貨膨脹。

這不僅僅是大型科技公司的炫耀。人工智能模型培訓已經消耗了全球2%的電力，Mag 7的需求更高。人工智能的權力集中（字面上和比喻上）可能會將獨立開發者和初創公司拒之門外。區塊鏈的答案？去中心化物理基礎設施網絡（DePin）。這有點像Airbnb的閒置圖形處理器：收集未使用的容量，並通過代幣化和無信任的交易轉售。處於最前沿的項目包括：

最新的？Prime Intelligence的DePin協議最近展示了跨大洲的分佈式培訓成本為125倍，使用區塊鏈賭注來驗證輸出。不再有大型科技看門人。正如高級X dev @ jrabitt所説，該技術「將圖形處理器、帶寬和電源轉變為鏈上市場。付款方式成熟，比大眾擁有的AWS便宜85%。」

但這並不全是積極的。融合可能會加劇深度造假風險，今年人工智能加密詐騙已損失超過2億美元。解決辦法？鏈上來源以標記欺詐行為。

人工智能的黑匣子是信任侵蝕的證據A。不透明的數據集滋生偏見、錯誤和知識產權盜竊;因此，《美國生成人工智能版權披露法案》現在正在國會緩慢通過。ChatGPT的訓練數據？出處噩夢，引發媒體訴訟。

區塊鏈通過不可變的審計軌跡翻轉腳本。將訓練參數存儲在鏈上，任何人都可以看到哪些數據集為模型提供了幫助、如何消除偏見、誰做出了貢獻以及誰獲得了報酬。

或者想法是這樣的。項目使用代幣支付優質數據費用，遏制「垃圾進、垃圾出」問題。由於用户擁有他們的數據集並將其貨幣化，因此不再可以搭便車收集到的網絡垃圾。

使能技術是零知識機器學習（zkML），它可以在不泄露祕密的情況下證明計算。

除了黑盒子，人工智能的數據罪惡可能會很深。人們對LLM和隱私、版權、所有權和固有偏見有很大的擔憂。

區塊鏈通過將數據標記為NFT或資產，通過智能合同強制執行用户主權來幫助澄清誤會。想要訓練我的健康統計數據嗎？付錢，零知識證明隱藏貨物。領先項目包括：

不可變分類帳充當偏差檢測器，在模型訓練開始之前識別傾斜的數據源。DePin還具有可持續發展獎金。將計算從單個數據中心圖形處理器轉移到智能手機和筆記本電腦等邊緣設備可以將人工智能的碳足跡減少4倍-8倍。

基礎設施至關重要，但真正的錢可能來自應用程序。人工智能代理--承擔交易或治理等任務的自動駕駛機器人--正在爆炸式增長。Capgemini表示，目前有23%的大公司正在使用它們，到2028年將達到38%。

在加密貨幣中，人工智能特工正在服用類固醇。X402協議現在支持API調用的小額支付，無需銀行即可結算交易。

風險？自主黑客攻擊可能會影響數十億美元。但可驗證的代理提供了一個解決方案。請參閱Warden（WARD）自動駕駛儀，瞭解安全交易、鏈上審計。

加密貨幣和人工智能並沒有融合，他們正在建立合作伙伴關係。Gartner預計，到2030年，機器經濟累計將達到30噸美元--這並非拼寫錯誤。期待zkML標準和DataASO獨角獸。

但要小心行事。做你自己的研究，並相應地堆疊。

免責聲明：不是財務建議。迪奧。

Beninga免責聲明：本文來自一位無償外部撰稿人。它並不代表Beninga的報道，並且未經內容或準確性編輯。