改變加密和人工智能之間的交叉點，並提供一些有活力的想法。在加密領域中，許多專案都只是為了籌集資金而使用AI的敘事，而大多數AI專案也不需要加密貨幣。然而，也有一些能夠真正改進標準工作流程的交匯點存在。
首先，我們探討了去中心化物理基礎設施網路（DePINs）。這些網路的目標是去除中介和激勵活動，並建立可證明公平的市場動態。這對於眾包AI相關網路非常理想。接下來，我們介紹了資料網路Grass。這個網路通過連接設備，從使用者的IP地址抓取網站資料並結構化，然後將其出售給需要資料的AI公司。參與Grass網路的使用者可以從使用他們資料的AI公司那裡賺取收入。最後，我們談到了GPU網路io.net，它引入了一個可以連接不同地點GPU的叢集中介軟體。這些專案都利用了加密技術的優勢，改進了AI的訓練和計算能力。
在這些專案中，激勵結構起到了關鍵作用。比特幣礦工和以太坊質押者成為協議所需要的參與者，因為這是協議內建的激勵結構。類似地，Bittensor專案讓比特幣礦工構建AI，這樣他們就可以專注於有意義的目標。
總的來說，加密和人工智能之間的交叉點提供了許多有趣的機會。這些專案的存在證明了加密技術如何能夠真正改進AI領域的工作流程。我們期待未來還會有更多類似的創新專案出現。建立幾個實驗性的生態系統，以進行試驗，目的是在每個生態系統內生產「商品化的智慧」。這意味著一個生態系統(稱為子網，簡稱「SN」)可能專注於開發語言模型，另一個專注於金融模型，還有更多專注於語音合成、AI 檢測或影象生成(參見當前活躍的專案)。
對於 Bittensor 網路來說，你想做什麼並不重要。只要你能證明你的專案值得資助，激勵措施就會流動。這是子網所有者的目標，他註冊子網並調整遊戲規則。
這個「遊戲」的參與者稱為礦工。這些是構建模型的 ML/AI 工程師和團隊。他們被鎖定在一個持續審查的「雷霆穹頂」中，為了獲得最多的獎勵而互相競爭。
驗證者是另一個面，負責進行審查並相應地評分礦工的工作。如果發現驗證者與礦工勾結，將被驅逐。
礦工在擊敗其他子網內的礦工時賺得更多 —— 這推動了 AI 的發展。
驗證者在準確識別高績效和低績效礦工時賺得更多 —— 這保持了子網的公正性。
子網所有者在其子網產生的 AI 模型比其他子網更有用時賺得更多 —— 這推動子網所有者優化其「遊戲」。
你可以將 Bittensor 視為一個 AI 開發的永久獎勵機器。新興的機器學習工程師可以嘗試構建某些東西，向 VCs 推介並嘗試籌集一些資金。或者他們可以作為礦工加入其中一個 Bittensor 子網，大展拳腳，並獲得大量的 TAO。哪個更容易？
一些頂級團隊正在網路上構建:
Nous Research 是開源的王者。他們的子網在微調開源 LLMs 方面顛覆了傳統。他們通過對模型進行持續的合成數據流測試，使排行榜無法被操縱(與傳統基準測試如 HuggingFace 不同)。
Taoshi 的專有訓練網路基本上是一個開源的量化交易公司。他們要求 ML 貢獻者構建預測資產價格走勢的交易演算法。他們的 API 為散戶和機構使用者提供量化級別的交易訊號，並且正快速走向重大盈利。
由 Corcel 團隊開發的 Cortex.t 有兩個目的。首先，他們激勵礦工提供頂級模型(如 GPT-4 和 Claude-3)的 API 訪問，以確保開發人員的持續可用性。他們還提供合成數據生成，這對於模型訓練和基準測試(這也是 Nous 使用它的原因)非常有用。檢視他們的工具—— 聊天 和 搜尋。
不出意外的話，Bittensor 重申了激勵結構的力量，這一切都是由加密經濟學實現的。
現在，我們來看看 Morpheus 的兩個方面:
加密經濟結構正在構建 AI(加密幫助 AI)
AI 啟用的應用程式在加密中啟用新的使用案例(AI 幫助加密)
「智慧代理」只是受過智慧合約訓練的 AI 模型。它們瞭解所有頂級 DeFi 協議的內部運作，知道在哪裡找到收益，在哪裡橋接，以及如何發現可疑的合約。它們是���來的「自動路由器」，在我看來，它們將是每個人在 5-10 年內與區塊鏈互動的方式。事實上，一旦我們達到那個點，你可能根本不知道你在使用加密技術。你只會告訴聊天機器人你想把一些儲蓄轉移到另一種投資中，一切都會在後臺發生。
Morpheus 體現了這一部分的「激勵它們，它們就會來」的資訊。他們的目標是擁有一個平臺，在這個平臺上，智慧代理可以傳播和繁榮，每個代理都建立在上一個代理的成功之上，在一個最小化外部性的生態系統中。
代幣通膨結構突出顯示了協議的四個主要貢獻者:
程式碼——代理構建者。
社群——構建前端應用程式和工具，以吸引新使用者加入生態系統。
計算——提供執行代理的計算能力。
資本——提供他們的收益，以推動 Morpheus 的經濟機器。
這些類別中的每一個都獲得了 $MOR 通膨獎勵的平等份額(也會儲存一小部分作為緊急基金)，迫使它們:
構建最佳代理——當他們的代理被一致使用時，建立者會得到報酬。與免費提供 OpenAI 外掛不同，這種方式即時支付給構建者。
構建最佳前端 / 工具——當他們的創作被一致使用時，建立者會得到報酬。
提供穩定的計算能力——提供者在借出計算能力時獲得報酬。
為專案提供流動性——通過保持專案的流動性，賺取他們的 MOR 份額。
儘管有許多其他的 AI / 智慧代理專案，但 Morpheus 的代幣經濟結構在設計激勵機制方面尤為清晰有效。
這些智慧代理是 AI 真正消除加密應用障礙的終極例證。dApp 的使用者體驗是出了名的糟(儘管過去幾年有很多進步)，LLM 的興起點燃了每個想成為 Web2 和 Web3 創辦人的激情。儘管存在大量的牟利專案，但像 Morpheus 和 Wayfinder 這樣的優秀專案(見下方演示)展示了將來進行鏈上交易會變得多麼簡單。
(詳見推文)
將這一切結合起來，這些系統之間的相互作用可能看起來有點像下面這樣。注意，這是一種極度簡化的檢視。
記住我們兩類廣義的「加密 x AI」:
加密幫助 AI
AI 幫助加密
在本文中，我們主要探討了第一類。正如我們所見，一個設計良好的代幣系統可以為整個生態系統奠定成功的基礎。
DePIN 架構可以幫助啟動市場，創造性的代幣激勵結構可以協調開源專案向曾經難以實現的目標努力。是的，還有其他幾個合法的交叉點，由於篇幅限制我沒有涵蓋:
去中心化儲存
可信執行環境(TEE)
即時資料獲取(RAG)
零知識 x 機器學習用於推理 / 出處驗證
在決定一個新專案是否真的有價值時，問自己:
如果它是另一個成熟專案的衍生品，那麼它的不同之處是否足以讓人眼前一亮？
它只是開源軟體的包裝版本嗎？
這個專案是否真正從加密技術中受益，還是加密技術被硬塞了進來？
真的需要 100 個類似 HuggingFace(一個流行的開源機器學習平臺)那樣的加密專案嗎？
在這一類別中，我個人看到更多的是虛假專案，但是也確實存在一些很酷的用例。比如 AI 模型可以消除加密使用者體驗中的障礙，尤其是智慧代理。以下是一些在 AI 支援的加密應用領域中值得關注的有趣類別:
增強的意圖系統——自動化跨鏈操作
