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MT Capital研报：AI x Crypto交汇点的机遇与挑战

MT Capital

24-03-13 15:00

阅读本文需 52 分钟

AI 总结

看总结

原文标题：《MT Capital 研报: AI x Crypto 交汇点的机遇与挑战》

原文作者：Xinwei、Ian，MT Capital

TLDR

1.我们认为 AI x Crypto 赛道的发展是可持续的，而不仅仅是一时的热潮。随着 AI 技术的发展和时间的推移，我们预计会看到更多资金和注意力持续流入这一领域，带来多轮的发展机遇。因此，布局 AI x Crypto 赛道不仅是可行的，更是必要的战略选择。

2.在 AI x Crypto 领域中，我们可以看到多个细分领域，包括 AI Agent、去中心化计算、数据、预言机、ZKML、FHEML、协处理器、Meme、全民基本收入、生成式艺术平台以及游戏等应用。在这些领域中，去中心化计算尤其引人瞩目，无论是 GPU 计算还是算法模型，都代表着巨大的创新空间，且对算力的需求极高，算力成为一种共识形式，其价值潜力可以与公链的市值天花板相媲美。同时，我们也看好 ZKML、FHEML 和协处理器这些尚处于早期阶段但潜力巨大的领域。

3.考虑到当前市场流动性、项目基本面以及社区影响力，Worldcoin、Arkham、Render Network、Arweave、Akash Network、Bittensor 和 io.net 均为我们认为具有领导地位和发展潜力的主要项目。

引言

在过去几年中，AI x Crypto 领域经历了经历了前所未有的发展和变革。这一新兴领域结合了两个最具变革性的技术：区块链和人工智能，旨在探索去中心化方法如何赋能于人工智能应用，从而提高透明度、安全性和用户控制权。随着人工智能技术的飞速进展，特别是生成式人工智能的兴起，以及对去中心化解决方案不断增长的需求，AI x Crypto 已经成为科技领域最令人兴奋的创新前沿之一。

AI x Crypto 领域资产化新景观：算力、模型与数据的革新之路

Crypto 最直接的用例就是资产化，而在 AI x Crypto 领域，"算力资产化"、"模型/Agent 资产化"、和"数据资产化"是三大场景。

在算力资产化中，有两个主要方向：去中心化计算和 AI Agent 的去中心化推理。去中心化计算聚焦于利用分布式网络来进行 AI 模型的训练。AI Agent 主要是利用训练好的 AI 模型进行去中心化推理。这些 AI Agent 可以被部署在去中心化网络中，为用户提供各种智能服务，例如自动化交易、知识助手或安全审计。

然而，从技术角度看，目前 AI 大模型的训练涉及海量数据处理和高速通信带宽需求，这对硬件设施提出了极高的要求。目前训练 Transformer 大模型通常需要配置高端 CPU 如 NVIDIA 的 H100 或 A100，NVIDIA 的 NVLink 技术用于连接 GPU，以及专业光纤交换机实现 100Gbps 以上的网络连接来支持跨多个数据中心的训练。这些模型包含数十亿至数百亿的参数，需要强大的计算能力和显存来执行深度网络的算法。同时，为了迅速供给数据进行处理，必须有高速的存储和网络带宽，减少 I/O 瓶颈。并行计算策略如模型并行和数据并行要求高速的内部和外部网络带宽，以实现多 GPU 之间的有效同步。这些要求确实使得去中心化的 AI 训练在当前技术和成本条件下面临巨大挑战。

而 AI Agent 执行的 AI 推理，因其对计算能力和通信带宽的需求较低，使得采用去中心化方式变得更加可行和实际。这也是目前市场上许多与算力相关的项目更多集中在推理而非训练方面的原因。尽管如此，考虑到成本效益和可靠性，中心化方案在目前阶段往往仍然胜过去中心化解决方案。

模型/Agent 的资产化也是一个重要方向，特别是大语言模型如 GPT 的推动下，成为重要趋势。用户可以与基于 AI 的虚拟人物进行互动。将这些 AI Agent 转化为 NFT，允许用户买卖、收藏或交换，类似于艺术品交易。然而，这个方向上的项目往往技术门槛较低，创新不足，AI 与 Crypto 的结合程度较低。许多项目仅仅将 AI 模型转为 NFT，没有深入思考 AI 和 Crypto 的结合点，会导致市场陷入同质化竞争。此外，Agent 基本也都是存储在云服务器上，仅仅把所有权证明做成 NFT 放在链上，与 Crypto 的结合程度较浅。

数据资产化也是 AI x Crypto 赛道的一个重要方向，着重于利用去中心化技术和激励机制，释放和利用通常局限于私域的大量数据资源，包括个人数据和企业内部数据等。这些数据一旦转化为可用于训练或 Fine-Tune 大模型的资源，就能显著提升 AI 模型在不同垂直领域的专业性和效率。然而，数据的多样性、质量、应用场景和隐私保护等因素增加了数据资产化的复杂性，使得标准化成为挑战。虽然可以把无法标准化的数据 NFT 化，但这也凸显了建立一个流动性强、易于交易的市场的难度。

去中心化数据标注作为数据资产化中的一环，通过」Label to Earn"模式或众包平台，通过激励社区成员参与数据标注，提高了数据的可用性和质量，同时降低了成本和时间。这种去中心化劳动力的方法不仅保障了数据标注的效率和质量，还确保了参与者得到公平的奖励，为数据资产化提供了新的路径。

Source: MT Capital

由上可以看出，目前 AI x Crypto 赛道实际成立的场景比较有限，大部分方向门槛较低，最近的市场热捧主要是资本运作和情绪 FOMO。AI x Crypto 赛道目前有几个核心痛点：

1.商业模式不成熟：AI x Crypto 目前处于非常早期的阶段，很多尝试结合两者的项目还不够成熟，未能充分发挥各自的优势。随着对这两个领域深度理解的团队介入，预计将开发出更多既展现 AI 技术力量又深度整合 Crypto 特性的解决方案。

2.跨学科专业知识与从业者偏好的双重挑战：在 AI x Crypto 的项目中，团队往往要么在 AI 领域有深厚的背景，要么对 Web3 和加密货币有深刻理解，而难以两者兼顾。这不仅限制了技术创新和商业模式探索的能力，也反映了从业者在选择领域时的偏好倾向，即优秀的 AI 人才往往不愿涉足加密行业。这种跨学科专业知识的缺乏与从业者偏好的矛盾，成为推动该领域创新的主要障碍。未来，能够跨界工作并在 AI 与加密技术方面都有洞察力的团队，将成为该领域创新与进步的关键力量。

3.内部赋能的技术挑战：当 Crypto 试图从内部赋能 AI，如通过 ZKML 和 FHEML 等，面临的主要痛点是这些技术的可扩展性较差，使得其在实际应用中遇到限制。同样，当 AI 尝试从内部赋能 Crypto 时，需要解决的不仅是如何将 AI 集成进现有系统的复杂工程问题，还包括确保这种集成能有效地工作且不妨碍系统性能。这两方面的挑战共同反映了在深度融合 AI 与 Crypto 时，不仅需要创新的技术解决方案，还需要克服实施这些解决方案时的复杂性和扩展性问题。

虽然目前有种种困难，我们仍然认为，AI x Crypto 是这个周期最重要的赛道之一。AI 和 Crypto 的结合不仅展现了强大的技术潜力和应用前景，而且在当前的科技与投资领域中占据了独特而重要的地位：

1.AI 的科技革命地位：AI 被广泛认为是推动下一轮科技革命的关键力量。相较于上一轮以元宇宙为核心的概念，其需要更多的实际应用落地且用户数据验证存在挑战。特别是随着像 Roblox 和 Meta 这样的元宇宙概念公司股价大跌，元宇宙的热度迅速退却。而 OpenAI 这样的未上市高科技公司在当前阶段无需通过收入来证明其价值。与元宇宙相比，AI 在实际应用和技术创新上拥有更广泛的影响力，它渗透到医疗、教育、交通、安全等诸多领域，有能力推动整个高科技产业链的提升。去中心化算力进一步释放了 AI 的潜能，通过分布式网络提供必要的计算资源来支持 AI 模型的训练和推理，促进 AI 技术的进步与广泛应用。

2.算力的重要性：在 AI x Crypto 的项目中，算力的重要性不言而喻。算力不仅直接关系到 AI 模型训练的效率和效果，也是衡量项目技术实力和市场共识的重要指标，算力越高，代表共识越强，市值就会越高。随着更多企业和个人参与到去中心化算力贡献中，不仅可以实现资源的优化配置，还可以促进新的经济模型和价值分配方式的探索，例如通过算力挖矿和 AI 算力托管等方式。

代表项目

Worldcoin

WLD 之所以在近期表现出色，原因很简单。在 2 月 15 日，OpenAI 发布了视频生成大模型 Sora。通过文本指令，Sora 能够生成最长达 60 秒的高清视频，这些视频包含高度写实的背景、复杂的多角度镜头以及充满情感的多角色叙事，显示出对现实世界物理常识的深刻理解。尽管人们期待 GPT-5 的发布，Sora 带来的影响力却堪比一次 GPT-5 的发布。

这一事件再次点燃了人们对 AI 领域的热情。大家都知道，Worldcoin 的创始人山姆·奥特曼也是 OpenAI 的 CEO。在庄家的操作下，WLD 迅速成为了年初市场上最亮眼的焦点。

Worldcoin 主要涉及两个领域：身份认证和发放数字货币。据传言，OpenAI 正在开发两种代理机器人，这些机器人能够深入理解人类的指令并按照这些指令行动，这被视为通用人工智能（AGI）的最后一步。到达这一步后，几乎所有的工作都可能被取代，绝大多数人将面临失业，但他们不能饿死。这时，OpenAI 需要通过 Worldcoin 发放基本收入（UBI），只需通过虹膜识别即可每月领取 6WLD。

然而，详细分析会发现，WLD 并没有实质性的赋能，其存在更多是作为一个被炒作的空气币。如果 WLD 未来真的被用作发放基本收入，这种非稳定币的形式可能会引发各种问题。这也是为何 Worldcoin 的白皮书和创始人在讨论 WLD 作用时显得模棱两可。

WLD 很可能永远都是一个 meme coin。尽管如此，这并不意味着 WLD 没有投资价值。从市值来看，WLD 与 DOGE 有相似之处。如果奥特曼的名气能够超过马斯克，WLD 也许有机会达到 DOGE 的市值。但其单价的高昂在一定程度上限制了其作为顶级 meme coin 的潜力。如果 Worldcoin 的价格更加亲民，无疑将大大增加其作为顶级 meme coin 的吸引力。Sam Altman 作为 AI 领域的顶级人物，其每一次相关的公开发言或 AI 领域的重大事件都会对 Worldcoin 的市场产生显著影响，增加了 Worldcoin 作为投资标的的吸引力和不确定性。

如果未来有拆分币的操作，即以更低的单价和更高的流通量重新定义 Worldcoin 的市场定位，这样的策略有可能触发价格的快速上涨。

虽然目前 Worldcoin 的市场定位和实际应用存在一定的模糊性，使其被某些人视为 meme coin，但 Altman 的影响力和 AI 领域的快速发展为 Worldcoin 提供了独特的市场动力。如果未来采取合理的市场策略，如拆币等，Worldcoin 有潜力成为市场上一个不容忽视的力量。

Source: https://foresightnews.pro/article/detail/53744

Arkham

Arkham 成立于 2020 年，总部位于美国，由创始人兼 CEO Miguel Morel 领导，团队包括运营主管 Zachary Lerangis、BD 主管 Alexander Lerangis 和机构关系专家 John Kottlowski。Arkham 已经获得超过 1200 万美元融资，包括来自 Binance Labs 的 250 万美元公募轮融资。创始人是加密行业的资深人士，此前他们创立了 Reserve，这是一个为高通胀经济体设计的稳定币项目，投资者包括 Peter Thiel、Sam Altman、Coinbase 和 Digital Currency Group 等。

Binance 于 23 年 7 月 10 日宣布，Arkham 的代币$ARKM 将在其 Launchpad 上市，这是 Binance 首次推出工具类产品，引发了极大的兴趣。

Arkham 是一个利用人工智能算法分析区块链数据的平台，它能够将区块链地址与现实世界的实体关联起来，为用户提供一个完整的背后行为视角。Arkham 最近推出了一个区块链情报交易平台，名为 Arkham Intel Exchange，这个平台允许用户通过悬赏的方式请求所需信息，而信息提供者可以通过提供信息来获得奖励。Arkham 还提供了强大的工具，允许用户搜索、过滤和排序任何加密交易，揭示市场活动背后的实体和个人信息。

除了在 Binance 上线外，Kraken、OKX、Hotbit 等多个交易所也支持$ARKM 交易。

Arkham 推出了一种称为「Intel-to-Earn」的模式，通过匹配区块链上的买家和卖家，实现情报经济。其平台代币$ARKM 用于支付分析平台费用、治理投票和用户激励。$ARKM 的总供应量为 10 亿个，上市流通量为 1.5 亿个（占总供应量的 15%），测试网站注册用户达 20 万。上线交易所后，交易量预计可达 1 亿美元规模。

Arkham 主要包括区块链分析工具和情报交易市场两大组成部分。分析工具通过实体页面、代币页面、网络映射等为用户提供全面的数据洞察。Arkham 利用自研的人工智能引擎 Ultra 实现区块链数据的去匿名化，并通过算法将地址与现实世界的实体进行匹配。情报交易市场允许用户通过悬赏、拍卖和数据共享等方式进行信息买卖。Arkham 通过收取一定费用维持平台的长期运营——对于上架和拍卖的支付收取 2.5% 的制造费，以及对于悬赏支付和成功拍卖中收取 5% 的接受费。

与市场上的其他数据分析平台相比，Arkham 拥有几个独特优势，如创建代币使用场景，通过情报交易所实现链上数据价值交易，为数据分析师提供了知识变现的渠道；通过抽成等手段实现平台自我激励，有利于平台的可持续发展；提供用户追踪历史投资组合的存档功能；以及数据图谱的视觉化降低研究成本。不过，Arkham 也面临一些挑战，如公链支持数量较少，与 Nansen 等平台在功能上存在差距，代币场景的可复制性有限，用户群体以专业人士为主，对普通投资者的吸引有限，以及自身数据处理能力较弱，依赖外部数据团队等。

Arkham 项目在区块链信息分析领域具有先发优势和市场空间广阔，但仍处于初期阶段，商业模式有待验证，生态建设和规模化需要时间培养。风险方面，包括链上信息分析的普及需时间，用户教育成本高，商业模式的可复制性有限，用户主要为专业人士，依赖人员信息处理，运营成本高且风险大，信息质量参差不齐，声誉风险存在，以及监管政策变化的不确定性等。

https://foresightnews.pro/article/detail/48222

Render Network

Render Network，自 2020 年 4 月启动以来，已成为一个领先的去中心化渲染平台，为需求 GPU 计算力的用户与拥有空余计算资源的供应商之间搭建了桥梁。这一平台主要服务于人工智能、虚拟现实及多媒体内容创作等高需求计算领域，通过其独特的动态定价策略，考虑到任务的复杂性、紧急程度以及可用资源，为各方提供了一个既公平又具有竞争力的市场环境。通过这种方式，GPU 所有者可以将他们的设备接入 Render Network，并利用 OTOY 开发的 OctaneRender 软件来接受和完成渲染任务。作为交换，用户会向完成渲染任务的个人支付 RNDR 代币，而 OTOY 则从中抽取一小部分 RNDR 作为促进交易和网络运营的费用。

Render Network 的总部位于美国，由 Jules Urbach 创立。Urbach 不仅是 Render Network 的创始人，也是 OTOY 的创始人和首席执行官，他对于 3D 渲染技术和去中心化计算平台的发展有着深刻的见解和贡献。

Render Network 已经完成了包括战略融资在内的几轮融资。2021 年 12 月 21 日，Render Network 在一轮战略融资中成功筹集了 3000 万美元，该轮融资的投资者包括 Multicoin Capital、Alameda Research、Sfermion、Solana Ventures、Vinny Lingham 和 Bill Lee 等知名投资机构和个人。此外，Render Network 还在 2018 年 1 月通过 ICO 筹集了 116 万美元的资金，这些资金的成功筹集不仅为 Render Network 的技术开发和市场扩张提供了支持，也反映了市场对于去中心化渲染服务潜力的认可。

Render Network 利用 RNDR 代币的点对点网络功能，能够在空闲的 GPU 资源提供者之间有效分配工作负载，同时通过激励机制鼓励节点共享其未被利用的计算能力。此举不仅最大化了资源的利用效率，还为参与者创造了价值，推动了去中心化渲染生态系统的繁荣发展。

2023 年 12 月，Render 实现了重大的技术跨越，将其基础架构从以太坊迁移至 Solana，这一转变为 Render 带来了包括实时流媒体、动态 NFT 及状态压缩等新能力，显著提高了网络的性能和可扩展性，同时为用户开启了更加丰富和多元的应用场景。

DePIN（去中心化物理基础设施网络）作为一个全新的概念，由数字资源网络和物理资源网络两大主要领域构成，旨在通过物理工作量证明（PoPW）机制，激励个体参与到真实世界基础设施的建设和高效利用中来。DePIN 的出现不仅为传统的信息通信技术（ICT）行业带来了创新的解决方案，也预示着一个更加分散和高效的基础设施网络模型的到来。

尽管当前的 ICT 行业面临着高门槛和资源利用效率低下等挑战，DePIN 通过引入基于对等网络的模式，使得闲置资源得以重新利用，同时通过去中介化，降低了参与门槛，增强了市场的竞争力和效率。

Render Network 的成功升级，以及其与 Solana 的紧密集成，展现了去中心化渲染平台在应对实时响应和降低交易成本方面的优势，这不仅加强了 Render 在 DePIN 领域的领导地位，也为其未来的发展开辟了新的道路。

随着 Render Network 继续推进技术创新和生态系统构建，其在去中心化渲染、人工智能和数字版权管理等多个前沿领域的潜力正逐步显现。Render 不仅仅是一个渲染服务平台，更是一个推动创新、连接资源与需求、促进去中心化和数字化转型的强大引擎。随着技术的不断进步和市场需求的增长，Render Network 有望成为推动数字经济新发展的关键力量之一。

Source: https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics

Arweave

Arweave 是一种创新的去中心化数据存储协议，旨在实现数据的永久存储。通过其独特的 permaweb，Arweave 使得存储的数据可以以人类可读的形式（如通过 web 浏览器）被访问，从而创建了一个持久的、不可更改的互联网。这种永久存储的能力对于确保信息的不可篡改性和永久可访问性来说是革命性的，特别是在需要高度数据完整性和持久性的应用场景中，如法律文件存储、学术研究资料归档以及版权保护等领域。

Arweave 通过其原生代币 AR 来激励网络中的数据存储提供者，这种经济激励机制保证了网络的可持续性和存储能力的扩展。作为一个基础设施和存储网络项目，Arweave 的目标是重塑数据存储和访问的方式，其原名为 Archain，成立于 2017 年，总部位于德国。Arweave 的创始团队包括联合创始人兼首席执行官 Sam Williams 和 COO Sebastian Campos Groth，以及法律主管 Giti Said。他们在技术、运营和法律领域拥有丰富的经验，是推动 Arweave 项目发展的关键力量。

自 2018 年 6 月主网推出以来，Arweave 已经吸引了广泛的关注，并且得到了多个重要投资者的支持，包括知名的 a16z Crypto、Coinbase Ventures 和 Union Square Ventures 等。2018 年 5 月的公募轮筹集了 157 万美元。此后，该项目在 2019 年 11 月和 2020 年 3 月分别进行了两轮融资，分别筹集了 500 万美元和 830 万美元，投资方包括 a16z Crypto、Multicoin Capital、Union Square Ventures 和 Coinbase Ventures 等。

Arweave 推出的 AO 方案代表着区块链技术的一个重大创新，主要体现在其提供的超并行计算机架构上。这个架构允许在去中心化的计算环境中同时并行运行任意数量的进程，极大地提升了计算效率和扩展性。AO 的核心特点包括大规模计算能力、可验证计算的实现、以及通过构建三个不同的子网络（信使单元、调度单元、计算单元）和以 Arweave 为基础层，实现的高度并行处理能力和可扩展性。

取名为 AO（Actor Oriented），灵感来源于计算机科学中的 Actor 模型，这个模型特别适合于设计和实现高并发、分布式、容错性强的系统。Arweave 团队通过 AO，展现了其对去中心化计算环境未来发展的深刻理解和创新性解决方案。

Source: https://foresightnews.pro/article/detail/54511

AO 是在 Arweave 基础层之上构建的，利用 Arweave 的链上存储作为其运行数据的永久主机，强化了其去中心化计算的能力，并允许任意数量的并行进程同时运行，实现了类似数据中心和互联网计算机的协作方式。此外，AO 的一个关键部分是 AOS，这是一个基于 AO 架构的特定操作系统，允许开发者使用 Lua 语言开发应用程序，进一步增强了其易用性和灵活性。

AO 的推出和 Arweave 的长期目标相契合，即通过其数据存储平台支持一个高度可扩展的区块链网络。尽管 Arweave 团队在实现这一目标方面遇到了挑战，但他们的坚持和创新最终使得 AO 成为可能。这不仅增强了 Arweave 链的功能，使其能够支持更多的智能合约和区块链协议，而且为去中心化计算提供了一个新的、有力的解决方案。

Arweave AO 的工作原理突破了传统区块链技术的限制，通过将区块链的三个主要部分分解成可以彼此通信并同时执行大量交易的独立组件，实现了前所未有的水平扩展能力。这一创新不仅为 Arweave 自身的发展打开了新的可能性，也为整个区块链和去中心化技术领域提供了新的视角和灵感。

最终，Arweave 的目标是让 AO 成为一个稳定且只需低频率更新的系统，类似于比特币，确保核心功能和用户权利的持续性。这种稳定性和透明性对于用户来说非常重要，因为它允许他们对所使用的协议有更深的信任和理解。随着 Arweave AO 的不断发展和完善，它有潜力成为去中心化智能合约平台的重要参与者，与现有的区块链技术如以太坊等形成有力的竞争。

Akash Network

Akash Network 的核心价值在于其作为一个去中心化计算平台，利用了全球未被充分使用的 GPU 资源，连接了这些资源与需要 GPU 计算能力的用户之间。这一平台不仅为 GPU 资源的所有者提供了盈利机会，也为需要这些资源的用户提供了成本效益更高的选择。根据 2023 年 9 月的数据，Akash Network 已经在其网络上成功部署了 150 至 200 个 GPU，并实现了 50% 至 70% 的利用率。这一成绩在年总交易价值上体现为 50 万至 100 万美元，展示了去中心化计算资源共享模型的市场潜力。

进一步分析 Akash Network 的业务模型，其与 Airbnb 在房地产市场的类比颇为贴切。Akash 创造了一个市场，使得 GPU 资源的所有者能够像 Airbnb 房东一样出租他们未被使用的计算能力，而需要这些资源的用户则可以以更低的成本获得所需的计算能力。这一模式不仅增加了 GPU 资源的利用率，也降低了进入人工智能和机器学习领域的门槛。

随着人工智能的快速发展，对 GPU 等高性能计算资源的需求急剧增加。Nvidia 作为 GPU 制造的领军企业，预计其营收将在几年内实现显著增长，从 2022 年的 270 亿美元增至 2023 年的 600 亿美元，预期到 2025 年将达到约 1000 亿美元。这一增长预测反映了全球对 GPU 计算能力的旺盛需求，同时也为 Akash Network 提供了广阔的市场空间。

Akash Network 的去中心化模型特别适合于当前市场环境，其中云计算服务的需求与日俱增，同时全球大量的 GPU 计算能力未被充分利用。通过 Akash，供应方能够提供闲置的 GPU 资源，而需求方则可以以较低的成本获得必要的计算能力。这种模型不仅优化了资源的分配，还促进了计算能力的民主化，使得更多的企业和个人能够参与到人工智能和高性能计算的研究与开发中。

Akash Network 的原生代币是 AKT，它在网络中扮演着多个重要的角色。首先，AKT 用于支付网络上的计算资源费用，包括但不限于 GPU 计算、存储和带宽等。其次，AKT 也是网络治理的一部分，持有者可以通过代币投票参与到网络决策过程中，如协议更新和改进提案。此外，AKT 还作为激励机制，鼓励用户参与网络维护，包括提供计算资源、验证交易等。

为了鼓励更多的用户提供未利用的计算资源，Akash 设计了一套激励机制，主要通过两种方式实现：代币奖励和交易费用。

· 代币奖励：Akash 网络通过新代币的发行为提供计算资源的用户提供奖励，这些新发行的代币作为激励分配给资源提供者，鼓励他们将更多的资源接入到 Akash 网络。此外，网络验证者和参与网络治理的用户也可以获得 AKT 代币奖励，以激励他们参与网络的安全和治理。

· 交易费用：Akash 网络对使用其服务的交易收取费用，这些费用以 AKT 代币支付。根据 Akash 的政策，部分交易费用分配给提供计算资源的节点，作为他们提供服务的直接经济激励。

Akash 对 AKT 支付的交易收取 4% 的手续费，而对以 USDC（一种稳定币）支付的交易则收取更高的 20% 手续费。这一差异化费率结构旨在促进 AKT 代币的流通和使用，同时也为网络的维护和发展提供资金支持。

Akash Network 还设立了一个社区池，收集网络收入的一部分，包括通货膨胀产生的代币和交易费用。社区池的资金用于资助网络发展的项目和提案，如技术改进、市场营销活动等，由社区投票决定资金的分配。

通过这一复杂但有效的代币模型和激励机制，Akash Network 不仅确保了网络的活跃和健康发展，也为用户提供了参与网络并从中获益的机会。这些激励措施有助于吸引更多的资源提供者和用户加入到 Akash 的生态系统中，推动去中心化计算平台的长期成功和持续增长。

然而，尽管 Akash Network 的市场前景广阔，其面临的挑战也不容忽视。除了需要与传统云服务提供商竞争外，Akash 还必须不断优化其技术平台，以确保高效、安全的服务。此外，构建和维护一个去中心化的市场也需要不断地吸引新的资源提供者和用户，并保持高度的市场活跃度。

Source: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash

Bittensor

Bittensor 由 AI 研究人员 Ala Shaabana 和 Jacob Steeves 于 2019 年创立，最初构想为 Polkadot 的平行链。2023 年 3 月，该项目战略转向，决定开发自有的区块链，旨在通过加密货币激励全球机器学习节点，推动 AI 开发的去中心化。Bittensor 通过让这些节点相互协作训练和学习，引入了一种新的范式，即通过集成递增资源增强网络的集体智慧，拓展了个人研究人员和模型对整体的贡献。

Bittensor 引入了多个创新的概念和机制，比如分布式专家模型（MoE）和智能证明（Proof Of intelligence），旨在通过奖励有用的机器学习模型和结果，促进去中心化 AI 生态系统的发展。其代币经济学设计和生态系统结构旨在支持和奖励网络的参与者，通过 TAO 代币激励公平的分配实践和网络参与。

Bittensor 的架构设计反映了其对于建立健壮 AI 生态系统的追求。通过矿工层、验证者层、企业层和消费者层的分层结构，Bittensor 旨在建立一个全方位支持 AI 创新的网络。其中，矿工层的 AI 模型驱动创新，验证者层维护网络的安全和完整性，企业层和消费者层则确保技术成果能够转化为实际应用，满足市场和社会的需求。

Bittensor 网络的核心参与者包括矿工和验证者。矿工提交预训练模型以换取奖励，而验证者负责确认模型输出的有效性。Bittensor 通过激励机制，创造了一个积极的反馈循环，鼓励矿工之间的竞争，促进模型的精细化和性能提升。

尽管 Bittensor 本身不直接参与模型的训练，但其网络提供了一个平台，允许矿工上传和微调自己的模型。这种做法使得 Bittensor 能够集成多种模型，通过特定的子网络处理不同的任务，例如文本生成和图像生成等。

Source: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

Bittensor 采用的子网络模型是其架构的一大特点，这些子网络专注于特定任务的执行。通过这种方式，Bittensor 试图实现模型的复合和去中心化的智能，尽管这一目标在当前技术和理论的限制下仍面临挑战。

Bittensor 的代币经济模型深受比特币影响，采用了类似的代币发行机制和激励结构。TAO 代币不仅是网络奖励的一部分，也是访问 Bittensor 网络服务的关键。该项目的长远目标是推动人工智能技术的民主化，通过去中心化的方式促进智能网络中模型的迭代和学习。

Bittensor 与传统的中心化 AI 模型相比，其最大的优势在于促进了 AI 技术的开放与共享，使得 AI 模型和算法能够在更广泛的社区中得到迭代和优化，加速了技术的进步。此外，Bittensor 通过其去中心化的网络结构，有望降低 AI 技术的应用成本，使得更多的个人和小型企业能够参与到 AI 创新中来。

io.net

io.net 是一个创新的去中心化 GPU 网络，旨在解决机器学习（ML）领域中计算资源获取的难题。这个项目通过整合来自独立数据中心、加密货币矿工以及参与 Filecoin 和 Render 等项目的 GPU 资源，创建了一个庞大的计算力池。创始人 Ahmad Shadid 在 2020 年为机器学习量化交易公司 Dark Tick 构建 GPU 计算网络的过程中，面对高成本和资源获取难题时萌生了此想法。后续，在 Austin Solana Hacker House 上，这个项目获得了更广泛的关注和认可。

io.net 面临的主要挑战在于解决计算资源的可用性有限、缺乏选择以及成本高昂等问题。通过聚合那些未被充分利用的 GPU 资源，io.net 提供了一个分布式的解决方案，使得机器学习团队能够在一个分散的网络上构建和扩展他们的模型服务工作流程。这个过程中，它利用先进的分布式计算库，如 RAY 等，支持数据和模型并行处理，从而优化了任务调度和超参数调整过程。

产品方面，io.net 提供了一系列工具和服务，包括 IO Cloud、IO Worker 和 IO Explorer。IO Cloud 旨在部署和管理去中心化 GPU 集群，实现了与 IO-SDK 的无缝集成，为 AI 和 Python 应用程序的扩展提供了全面的解决方案。IO Worker 提供了一个全面的用户界面，使用户能够有效地管理其计算资源供应操作，包括账户管理、实时数据显示以及温度和功耗跟踪等功能。而 IO Explorer 则提供了对网络活动和重要统计数据的全面可视化，帮助用户更好地监控和理解网络状态。

为了激励参与和平衡需求与供给，io.net 引入了 IO 代币，其功能包括奖励 AI 与 ML 部署团队的持续使用、为 IO Worker 计算单位定价，以及参与社区治理等。此外，考虑到加密货币的价格波动性，io.net 还特别开发了与美元挂钩的稳定币 IOSD，以稳定支付系统和激励机制。

Source: https://io.net/

io.net 在技术和商业模式上都显示出强大的创新能力和市场潜力。通过与 Filecoin 的合作，它预计将进一步扩大其在模型存储和计算资源方面的能力，为去中心化 AI 应用的开发和扩展提供强有力的支持。同时，通过提供ÅÅ一个成本效率高、易于访问和使用的平台，io.net 旨在成为传统云计算服务商如 AWS 的有力竞争者，推动整个 AI 领域的创新和进步。

在资本方面，io.net 已成功完成了 A 轮融资，筹集了 3000 万美元，估值达到了 10 亿美元。这轮融资，吸引了包括 Hack VC、Multicoin Capital、Delphi Digital、Animoca Brands、Solana Ventures、Aptos、OKX Ventures、Amber Group 等多家知名投资机构的参与。这一系列的投资反映出市场对 io.net 在去中心化计算和人工智能领域内创新能力和市场潜力的高度认可。

总结

随着 AI 和区块链技术的不断进展，AI x Crypto 领域展示了巨大的潜力与机遇，并同样面临着一系列挑战。深入分析"算力资产化"、"模型/Agent 资产化"以及"数据资产化"这三大核心场景，我们可以看到该领域的革新路径和存在的障碍。去中心化算力开辟了 AI 训练与推理的新可能，尽管需要解决对高性能计算资源和通信带宽的依赖。模型和 Agent 的资产化通过 NFT 提供了所有权证明，提升了互动体验，但技术融合仍需深化。数据资产化解锁了私域数据潜力，面对数据标准化与市场流动性的挑战，却也为 AI 效率和专业化开辟了新途径。

值得注意的是，随着 AI 技术的持续发展与迭代，将周期性地吸引热点和资金流入 AI x Crypto 领域，为 AI 带来连续性的发展浪潮，而非单一阶段的机遇。AI x Crypto 领域的持久价值和创新潜力，标志着它作为科技和投资领域中的关键赛道。

展望未来，AAI x Crypto 的发展将依靠技术革新、跨学科合作及对市场需求的探索。通过突破技术限制，深化 AI 与区块链整合，并开发实用应用场景，这一领域朝着长期发展迈进，提供更安全、透明和公平的 AI 服务。在这一过程中，去中心化的理念和技术实践将持续推动 AI x Crypto 领域向更加开放、高效和创新的方向发展，最终实现技术创新与价值创造的双重跳跃。因此，当前周期中的 AI x Crypto 赛道是一个不容错过的重要机遇，它不仅代表了技术创新的前沿，也预示着未来科技进步和投资方向的重要趋势。