La fusión de la IA y la cadena de bloques: Oportunidades y desafíos de las nuevas tecnologías
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología de la cadena de bloques ha suscitado un amplio interés en el mundo de las inversiones. La combinación de estas dos tecnologías de vanguardia nos brinda oportunidades sin precedentes. La cadena de bloques, con sus características de descentralización, alta transparencia y antimonopolio, compensa eficazmente las deficiencias de los sistemas de IA, que son centralizados y tienen procesos de manejo poco transparentes.
Los expertos de la industria consideran que la aplicación de la IA en el campo de las criptomonedas se puede dividir principalmente en cuatro categorías: como participante de la aplicación, interfaz de la aplicación, reglas de la aplicación y objetivos de la aplicación. Desde la perspectiva de la productividad y las relaciones de producción, la Cadena de bloques proporciona principalmente relaciones de producción, mientras que la IA puede desempeñar un papel importante en la optimización de la potencia informática, los algoritmos y los datos.
Según la arquitectura técnica, los proyectos de AI+Web3 se pueden dividir en tres direcciones: capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. En la capa base, se centra en la combinación de la tecnología zkML y la inteligencia artificial; la capa de ejecución se ocupa principalmente del procesamiento de datos, agentes de IA y técnicas de cifrado homomórfico completo; la capa de aplicación se enfoca en aplicaciones innovadoras como AI+DeFi y AI+GameFi.
A continuación se presentan varias direcciones que merecen atención especial:
Tecnología zkML
La tecnología zkML proporciona una solución segura, verificable y transparente para monitorear y restringir el comportamiento de los agentes de IA al combinar pruebas de cero conocimiento y Cadena de bloques. Puede demostrar que la IA ha realizado tareas específicas mientras protege la privacidad, lo que hace que los contratos inteligentes sean más autónomos y dinámicos.
Los proyectos representativos incluyen:
Modulus Labs: ejemplo de aplicación de IA en la cadena de bloques
Giza: protocolo para el despliegue de modelos de IA en la cadena de bloques
Zkaptcha: enfocado en el problema de los robots en Web3, proporciona servicios de verificación de código para contratos inteligentes.
Procesamiento de datos
La ruptura de la IA en la capa de ejecución se manifiesta principalmente en los siguientes aspectos:
Análisis de datos en la cadena: utiliza tecnología de IA para profundizar en los datos de la cadena de bloques, obteniendo tendencias del mercado y percepciones sobre el comportamiento del usuario.
Desarrollo de dApp automatizado: Las herramientas de desarrollo impulsadas por IA pueden ayudar a los desarrolladores a escribir rápidamente contratos inteligentes y corregir errores automáticamente.
Seguridad de transacciones en la cadena de bloques: Los agentes de IA desplegados en la Cadena de bloques mejoran la seguridad y la credibilidad de las transacciones. Por ejemplo, el proyecto SeQure utiliza IA para la monitorización y análisis en tiempo real, defendiendo contra ataques maliciosos y filtraciones de datos.
AI+DeFi
La aplicación de la IA en el campo de DeFi incluye principalmente:
Robot de trading impulsado por IA: ejecuta operaciones de manera rápida y precisa, analiza datos del mercado.
Análisis predictivo: proporciona pronósticos confiables sobre las tendencias del mercado y las posibles fluctuaciones de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia del creador de mercado automático.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en la cadena y fuera de la cadena para implementar estrategias de protección de liquidación inteligentes.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende del diseño del mecanismo de tesorería basado en modelos de IA financiera, aumentando la inteligencia y flexibilidad del producto.
AI+GameFi
La aplicación de la IA en GameFi se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Optimización de la estrategia del juego: ajustar en tiempo real la dificultad y la estrategia del juego a través del aprendizaje de los hábitos de los jugadores.
Gestión de utilización de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar eficazmente activos virtuales.
Aumentar la interacción en el juego: crear NPCs inteligentes y responsivos para lograr interacciones más naturales y fluidas.
Estrategias de inversión
Corto plazo: prestar atención a las aplicaciones de IA conceptuales y proyectos meme, aprovechando las oportunidades destacadas que surgen de la actualización de los modelos grandes de las empresas de IA Web2.
A medio plazo: enfocar en la combinación de AI Agent e Intent, así como en la fusión con contratos inteligentes.
A largo plazo: centrar la atención en la combinación de la tecnología de IA y zkML, lo que podría tener un profundo impacto en el campo de las criptomonedas.
La fusión de AI+Crypto brinda grandes oportunidades a los inversores, pero también enfrenta desafíos en términos de tecnología, regulación, entre otros. Los inversores deben seguir de cerca las dinámicas de la industria y evaluar con prudencia el potencial y los riesgos de cada proyecto.
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BearMarketGardener
· 08-13 17:11
No es mejor que cultivar verduras y Minería.
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BoredStaker
· 08-13 17:01
Otra vez es la temporada de ser engañados.
Ver originalesResponder0
AirdropHunter420
· 08-13 16:56
Los proyectos que pueden generar ganancias son buenos proyectos. ¡Házlo!
Fusión de IA y Cadena de bloques: Cuatro direcciones de aplicación que lideran las nuevas oportunidades de Web3
La fusión de la IA y la cadena de bloques: Oportunidades y desafíos de las nuevas tecnologías
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología de la cadena de bloques ha suscitado un amplio interés en el mundo de las inversiones. La combinación de estas dos tecnologías de vanguardia nos brinda oportunidades sin precedentes. La cadena de bloques, con sus características de descentralización, alta transparencia y antimonopolio, compensa eficazmente las deficiencias de los sistemas de IA, que son centralizados y tienen procesos de manejo poco transparentes.
Los expertos de la industria consideran que la aplicación de la IA en el campo de las criptomonedas se puede dividir principalmente en cuatro categorías: como participante de la aplicación, interfaz de la aplicación, reglas de la aplicación y objetivos de la aplicación. Desde la perspectiva de la productividad y las relaciones de producción, la Cadena de bloques proporciona principalmente relaciones de producción, mientras que la IA puede desempeñar un papel importante en la optimización de la potencia informática, los algoritmos y los datos.
Según la arquitectura técnica, los proyectos de AI+Web3 se pueden dividir en tres direcciones: capa base, capa de ejecución y capa de aplicación. En la capa base, se centra en la combinación de la tecnología zkML y la inteligencia artificial; la capa de ejecución se ocupa principalmente del procesamiento de datos, agentes de IA y técnicas de cifrado homomórfico completo; la capa de aplicación se enfoca en aplicaciones innovadoras como AI+DeFi y AI+GameFi.
A continuación se presentan varias direcciones que merecen atención especial:
Tecnología zkML
La tecnología zkML proporciona una solución segura, verificable y transparente para monitorear y restringir el comportamiento de los agentes de IA al combinar pruebas de cero conocimiento y Cadena de bloques. Puede demostrar que la IA ha realizado tareas específicas mientras protege la privacidad, lo que hace que los contratos inteligentes sean más autónomos y dinámicos.
Los proyectos representativos incluyen:
Procesamiento de datos
La ruptura de la IA en la capa de ejecución se manifiesta principalmente en los siguientes aspectos:
Análisis de datos en la cadena: utiliza tecnología de IA para profundizar en los datos de la cadena de bloques, obteniendo tendencias del mercado y percepciones sobre el comportamiento del usuario.
Desarrollo de dApp automatizado: Las herramientas de desarrollo impulsadas por IA pueden ayudar a los desarrolladores a escribir rápidamente contratos inteligentes y corregir errores automáticamente.
Seguridad de transacciones en la cadena de bloques: Los agentes de IA desplegados en la Cadena de bloques mejoran la seguridad y la credibilidad de las transacciones. Por ejemplo, el proyecto SeQure utiliza IA para la monitorización y análisis en tiempo real, defendiendo contra ataques maliciosos y filtraciones de datos.
AI+DeFi
La aplicación de la IA en el campo de DeFi incluye principalmente:
Robot de trading impulsado por IA: ejecuta operaciones de manera rápida y precisa, analiza datos del mercado.
Análisis predictivo: proporciona pronósticos confiables sobre las tendencias del mercado y las posibles fluctuaciones de precios.
Gestión de liquidez AMM: ajuste inteligente del rango de liquidez, optimizando la eficiencia del creador de mercado automático.
Protección de liquidación y gestión de posiciones de deuda: combinar datos en la cadena y fuera de la cadena para implementar estrategias de protección de liquidación inteligentes.
Diseño de productos estructurados DeFi complejos: depende del diseño del mecanismo de tesorería basado en modelos de IA financiera, aumentando la inteligencia y flexibilidad del producto.
AI+GameFi
La aplicación de la IA en GameFi se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
Optimización de la estrategia del juego: ajustar en tiempo real la dificultad y la estrategia del juego a través del aprendizaje de los hábitos de los jugadores.
Gestión de utilización de activos del juego: ayuda a los jugadores a gestionar y comerciar eficazmente activos virtuales.
Aumentar la interacción en el juego: crear NPCs inteligentes y responsivos para lograr interacciones más naturales y fluidas.
Estrategias de inversión
La fusión de AI+Crypto brinda grandes oportunidades a los inversores, pero también enfrenta desafíos en términos de tecnología, regulación, entre otros. Los inversores deben seguir de cerca las dinámicas de la industria y evaluar con prudencia el potencial y los riesgos de cada proyecto.