时隔ChatGPT发布一年多，最近市场上关于AI+Crpyo的讨论再次热闹起来，AI被视作24–25年牛市一个最为重要的赛道之一，就连V神本人都发文《The promise and challenges of crypto + AI applications》（Crypto+AI 应用前景和挑战）探讨未来AI+Cryto可能的探索方向。

本文不会做太多的主观预判，而是单纯的从一级市场角度，把过去一年观察到的AI与Crypto结合的创业项目做一个大致梳理，看看创业者具体是从哪些角度切入的市场，目前取得了哪些成就，又有哪些地方依旧仍在探索。

一. AI+Crypto的周期

整个23年，我们聊了差不多有几十个AI+Crypto的项目，其中可以看到明显的周期。

22年底ChatGPT发布之前，二级市场与AI相关的区块链项目寥寥无几，大家能想到的主要就是FET，AGIX等几个老牌项目，一级市场能够见到的AI相关同样不多。

23年1–5月可以说是AI项目的第一个集中爆发期，毕竟Chatgpt给人带来的冲击太大，二级市场许多老项目纷纷Pivot去AI赛道，一级市场也是几乎每周都能聊到AI+Crypto的项目。同样的，这段时期的AI项目给人感觉相对简单，很多都是基于ChatGPT的“套皮”+“链改”项目，几乎没有任何技术上的核心壁垒，我们的In-House开发团队往往花个一两个天便能复刻出一个项目基础框架。也导致了我们这段时间聊了很多AI项目，但最终没有任何出手。

5–10月的二级市场开始转熊，很有意思的是一级市场的AI项目在这段时间也骤减了许多，直到最近一两个月数量才再次活跃起来，市面上关于AI+Crypto的讨论，文章等等同样丰富起来。我们再次进入每周可以遇见AI项目的“盛景”。时隔半年后明显感觉到新出现的一批AI项目对AI赛道的理解，商业场景的落地，AI+Crypto的结合比第一批AI Hype时期有了明显的提升，技术壁垒虽然依旧不强，但整体成熟度上了一个台阶。我们也是进入24年才终于在AI+Crpyto这个赛道有了第一次押注。

二. AI+Crypto的赛道

V神在前景与挑战一文里从几个相对抽象的维度和视角给出了预判：

• AI作为游戏中的参与者
• AI作为游戏界面
• AI作为游戏规则
• AI作为游戏目标

我们则从更加具体和直接的角度来总结目前一级市场看到的这些AI项目。AI+Crypto的项目大多都是围绕着Crypto的核心去做的，即“技术（或者说政治）上的去中心化+商业上的资产化”。

去中心化没什么可说的，Web3么……根据资产化的品类，大体可以分为三个主赛道：

• 算力的资产化
• 模型的资产化
• 数据的资产化

算力资产化

这是相对密集的一个赛道，因为除了各种新项目，还有好多老项目的Pivot，比如Cosmos那边的Akash，Solana那边的Nosana，且Pivot之后代币都是疯涨的节奏，也侧面反映出市场对于AI赛道的看好，RNDR虽然主打去中心化渲染，但其实也能服务于AI，所以很多归类也都把RNDR这类算力相关的统统划分到了AI赛道

算力资产化又可以根据算力用途再细分成两个方向：

一个是以Gensyn为代表的“去中心化算力拿来做AI训练”；

一个是大多数Pivot以及新项目为代表的“去中心化算力拿来做AI推理”；

在这个赛道可以看到一个很有意思的现象，或者说不看好鄙视链：

传统AI → 去中心化推理 → 去中心化训练

• 传统AI科班出身的不看好去中心化做AI训练 Or 推理
• 去中心化推理的不看好去中心化训练的

原因主要是在技术上，因为AI训练（特指大模型AI）牵扯到海量的数据，而比数据需求更夸张的是这些数据高速通信形成的带宽需求。在目前Transformer大模型的环境下，训练这些大模型需要的是配备大量的4090级别的高端显卡/H100专业AI显卡购成的算力矩阵+NVLink与专业光纤交换机构成的百G级别通讯通道，你说这东西能去中心化实现，hmm…

AI推理对与算力和通讯带宽的需求远小于AI训练，去中心化实现的可能性自然比训练大了很多，这也是为什么多数算力相关项目都是搞推理的，训练的基本上只有Gensyn，Together这种融资过亿的大玩家。但同样，从性价比和可靠性这两个角度来讲，至少在现阶段，中心化算力做推理依旧是远好于去中心化的。

这就不难解释，为什么去中心化推理看去中心化训练觉得“你们根本做不成”，而传统AI看去中心化训练和推理会觉得“训练技术上不现实”，“推理商业上不靠谱”。

有人说BTC/ETH刚出来的时候大家也说分布式节点全都算一遍这个模式相对云计算不靠谱啊，最后不也成了？那就得看AI训练和AI推理将来对于正确性，不可篡改，冗余这些维度的需求了，单纯拼性能，可靠性，价格这些，暂时确实不可能好过中心化。

模型的资产化

关于【ABCDE：从一级市场视角看待AI+Crypto】的延伸阅读

• 重新理解Marlin：AI下半场的可验证计算L0「新基建」

  Marlin是一种可验证云计算服务，利用加密技术保证数据安全，为AI+Web3应用提供低延迟、低成本的解决方案。它基于TEE和ZKP技术，为用户提供通用化的云计算方案，并通过激励机制吸引节点为网络贡献资源。Marlin的愿景是成为AI世界的可验证通用L0，为Oracle预言机、ZK Prover系统、AI人工智能等应用场景提供节点算力和存储等网络资源服务。它可以为AI大模型训练提供安全的计算环境，并为多元化应用场景提供可验证计算中间件。在AI+Web3时代，Marlin有巨大的价值潜力，可能成为未来AI+Web3应用的关键基础设施。

• Sam Altman 围绕 OpenAI 打造出一个致富帝国

  OpenAI首席执行官奥特曼同时经营副业，但只有一份工作让他发了财。他投资了多家想抓住人工智能风口的公司，包括网络安全软件公司和清洁能源公司。他最成功的投资是支付处理初创公司Stripe。奥特曼也投资了使用OpenAI技术的初创公司。他曾因投资引发利益冲突而被罢免职务，但重新担任首席执行官后制定了新的利益冲突政策。董事会正在进行改革，包括强化利益冲突政策和独立审计委员会。奥特曼计划通过全面披露和董事会管理来解决利益冲突问题。

这也是项目扎堆的一个赛道，也是相对于算力资产化更加容易理解的一个赛道，因为ChatGPT火了之后最知名的应用之一就是Character.AI了。你既可以和苏格拉底，孔子这些先贤讨教学问，也可以和马斯克，山姆奥特曼这些名人闲聊吹水，更是可以和初音未来，雷电将军这些虚拟偶像谈情说爱，这一切，都是大语言模型的魅力。AI Agent这个概念经由Character.AI深入人心

如果孔子，马斯克，雷电将军这些Agent都是NFT呢？

这不就是AI X Crypto么？！

所以与其说是模型的资产化，不如说是基于大模型打造的Agent的资产化，毕竟大模型自身是不可能上链的，更多是基于模型之上的Agent映射成NFT来打造类“模型资产化”的AI X Crypto即视感。

现在圈内有可以教你学英语的Agent，也可以有跟你谈恋爱的Agent，各式各样，包括Agent的搜索以及Market Place等衍生项目也可以见到。

这个赛道的普遍问题是第一没有技术壁垒，基本就是Character.AI的NFT化，我们In-House的技术大神用现有的开源工具和框架一晚上就搞出一个说话像BMAN，声音也像BMAN的Agent。第二与区块链的结合程度非常轻，有点像ETH上的Gamefi NFT，本质上Metadata里存的可能只是一个URL或是哈希，模型/Agent都是在云服务器上，链上交易的只是一个所有权而已。

模型/Agent的资产化在可见的未来依旧会是AI x Crypto最主要的赛道之一，希望可以看到相对有一定技术壁垒，与区块链自身结合更加紧密也更加Native的项目在未来可以出现。

数据的资产化

数据资产化从逻辑上来说是最适合AI+Crypto的，因为传统AI训练，大多只能利用互联网上有的看得见的数据，或者说更加精确一点 — 公域流量的数据，这些数据可能占比只有10–20%不到，更多的数据其实都在私域流量（包括个人数据），如果这些流量数据可以被用来训练或是Fine-Tune大模型，我们肯定可以在各个垂类领域拥有更加专业的Agent/Bot。

Web3最擅长的口号是什么，Read，Write，Own！

那么通过AI+Crypto，在去中心化激励的引导下，释放个人与私欲流量的数据，将其资产化，给大模型提供更好更丰富的“口粮”，听上去是个十分符合逻辑的做法，也确实有几个团队在这个领域深耕。

然而这个赛道最大的难点是 — 数据这个东西很难像算力一样标准化。去中心化算力你的显卡什么型号直接就可以转化为多少算力，而私有数据数据的数量，质量，用途等各个维度都很难衡量，如果说去中心化算力是ERC20，那么去中心化AI训练数据的资产化有点像ERC721，且还是猴子PunkAzuki很多个项目，很多个Traits掺杂在一起那种，流动性与市场做起来的难度比ERC20难上不是一点半点，所以目前做AI数据资产化的项目都有点举步维艰。

数据赛道还有一个值得一提的是去中心化标注，数据资产化是作用在“数据收集”这个步骤，而收集到的数据在喂养给AI前还需要做一下加工，这就是数据标注的步骤。这个步骤目前也多是中心化的人力密集型劳动，通过去中心化的代币奖励去把这个Labour Work变成去中心化，标注 to Earn，或是类似众包平台一样的方式吧工作散出去，也是一个思路。有见到少量团队目前在这个领域耕耘。

三. AI+Crypto缺失的拼图

简单说下从我们的视角来看，目前这个赛道缺失的拼图。

一是技术壁垒。正如之前所讲，绝大多数AI+Crypto的项目相对于Web2的传统AI项目来说几乎没有任何壁垒，更多是依靠经济模型和代币激励在前端体验，市场和运营上花心思，这当然也无可厚非，去中心化与价值分配本就是Web3所长，只是缺乏核心壁垒难免会有X to Earn的即视感。还是期待更多像是RNDR这种母公司OTOY有核心技术的团队在Crypto里大展拳脚。

二是从业者现状。就目前观察到的情况而言，AI X Crypto这个赛道的创业者部分团队很懂AI，但是对Web3的理解不深。而部分团队非常的Crypto Native，但在AI领域的造诣较浅。这与早期的Gamefi赛道非常类似，要么很懂游戏想着Web2游戏链改，要么很懂Web3想着各种打金模型的创新与优化。Matr1x是我们Gamefi赛道遇到的第一个对游戏和Crypto理解双A的团队，这也是为什么之前我有写到Matr1x是我23年“聊完即拍板”的三个项目之一，我们期待可以在24年看到在AI与Crypto领域理解双A的团队。

三是商业场景。AI X Crypto处在一个极其早期的探索阶段，上述的各类资产化只是几个大的方向，其中每个方向都有可以仔细挖掘和细分的赛道。目前市面上看到的各类项目在AI与Crypto的结合多少有些“生硬”或是“粗糙”之感，并没有发挥出AI或是Crypto最优的竞争力或是可组合性，这也与上述说的第二点息息相关。比如我们In House研发团队就想到并设计了一个更优的结合方式，可惜看了这么多AI赛道的项目，依旧没有看到有团队切入这个细分领域，所以只能继续等待。

什么，你问为什么我们一个VC能比市面上的创业者先想到某些场景？因为我们的In House AI团队里有7位大神了，其中5个是科班AI的PHD出身。至于ABCDE团队对与Crypto的理解么，你懂的……

最后想说的是，虽然目前在一级市场的视角来看，AI x Crpyto还非常的早期与不成熟，但这并不妨碍我们看好24–25年，AI X Crypto会成为这一轮牛市的主赛道之一。毕竟，AI解放生产力，区块链解放生产关系，还有比这两者更好的结合方式么 ：）

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