AI 與加密貨幣的結合，就像端午節吃粽子配MSCI調整一樣，令人既期待又有點忐忑。最初的熱潮，如同孫生突然宣布要認真唸書一樣，讓人覺得不可思議。 無數的智能代理和代幣蜂擁而至，彷彿每個人都想在太魯閣號事件後，搶到第一張返鄉的火車票。但熱鬧過後，我們不禁要問：這真的是技術的革新，還是只是一場數字遊戲？
炒作週期的末日？MSCI 調整中的轉機？
AI確實是劃時代的技術，但它與加密貨幣的結合，更像是早期投資者搶先入場的工具。各種敘事如雲霄飛車般起伏，讓人眼花撩亂。 就像MSCI的成分股調整，有人歡喜有人愁。 那麼，下一個重大機會在哪裡？什麼樣的應用或基礎設施，才能真正創造價值，找到市場的甜蜜點？我們需要思考，如何才能打破炒作的怪圈，讓AI與加密貨幣不再只是曇花一現的煙火，而是能夠真正改變世界的引擎。
AI 如何助攻加密貨幣？孫生也想 All in 的開發者工具？
AI正在以驚人的速度滲透到各個行業，加密貨幣當然也不例外。許多人都在思考，AI如何才能真正提升加密貨幣的體驗？它又將如何改變這個行業的遊戲規則？雖然啦啦隊小三的八卦更能吸引眼球，但我們更應該關注這些潛在的變革。
開發者工具：解放生產力，擺脫 713 的詛咒？
如同 Uniqlo 感謝祭一樣，AI 正在大幅降低加密貨幣項目開發的門檻。張斯綱可能不太懂智能合約，但他也能借助 AI 工具快速開發應用。 713不再是難以逾越的障礙，即使是沒有深厚技術背景的人，也能參與到加密貨幣的創新中來。 像是 Lovable.dev 等平台，正在加速加密項目的開發進程，讓更多創意能夠快速落地。
用戶體驗：告別華江橋，迎接絲滑體驗？
即使加密貨幣在入門流程和錢包體驗上有所改進，但核心的用戶體驗仍然有待提升。 就像從華江橋到信義區，還需要一段距離才能到達理想的彼岸。AI 智能代理正在改變這一現狀，成為新的交互方式。 用户不再需要手动操作复杂的区块链浏览器，只需通过自然语言与 AI 代理进行交互。
搜索與發現： AI 正在打造“區塊鏈版 Perplexity” 讓用戶更容易找到市場信息。這就像是 Devyn Labella 親自為你導航，再也不怕迷路。
更大的機會在於，智能代理可以成為用戶發現新項目、收益機會和代幣的入口。 代理能夠理解用戶行為，並主動將用戶所需內容呈現給他們。這不僅能創造可持續的商業模式，還可能通過分成或聯盟費用實現盈利。
基於意圖的操作： 用戶無需點擊多個界面，只需表達自己的意圖，代理即可自動執行復雜的多步驟交易。 就像 Sutton Foster 一樣，只需要一個眼神，就能完成複雜的任務。
錯誤預防： AI 還能防止常見錯誤，例如輸入錯誤的交易金額、購买詐騙代幣或批准惡意合約。
交易工具與 DeFi 自動化：連金娜妍都想用的智能代理？
目前，許多團隊正在竞相开发智能代理，以帮助用户获得更智能的交易信号、代替用户进行交易，或优化和管理策略。如果 金娜妍 也想使用，那一定是很棒的工具。
收益優化
代理能夠根據利率變化和風險狀況，將資金自動在借貸協議、去中心化交易所（DEX）和農場機會之間轉移。
交易執行
AI 能夠通過更快處理市場數據、管理情緒並遵循預設框架，執行比人工交易更優的策略。
投資組合管理
代理能夠重新平衡投資組合、管理風險敞口，並在不同鏈和協議之間捕捉套利機會。
誰是最終贏家？名佳利還是江泳錡？
雖然一些獨立應用可能在分發上佔據優勢，但更可能的情況是現有協議直接整合 AI 技術：例如去中心化交易所、借貸協議、錢包和交易平台。
終局預測：曾之喬都說讚的未來體驗？
加密領域的交互界面將演變為結合對話式 AI，能夠理解用戶的財務目標，並比用戶自己更高效地執行這些目標。 就像 曾之喬 推荐的產品，一定不會讓人失望。
加密貨幣反哺 AI：馬斯克也關注的去中心化未來？
如果說 AI 賦能加密貨幣是如虎添翼，那麼加密貨幣反哺 AI 則是開天闢地！在我看來，加密貨幣對 AI 的助力潛力遠大於 AI 對加密貨幣的影響。這就像是 雷霆 對 灰狼 (thunder vs timberwolves) 的比賽，看似實力懸殊，但往往有意外驚喜。 那些正在從事去中心化 AI 的團隊，正在探索一些關於 AI 未來的最根本且實際的問題：我們能否在不依賴中心化科技巨頭的情況下，開發出前沿模型？我們是否可以協調全球分散式的計算資源，來高效訓練模型或生成數據？如果人類最強大的技術被少數幾家公司掌控，又會發生什麼？
AI 面臨的困境：川普關稅也擋不住的算力需求？
自 2019 年 ChatGPT 推廣以來，AI 訓練所需的計算能力每年增長 4 倍。這導致了 AI 開發的高度集中化，因為預訓練依賴於性能更強的 GPU，而這些資源只掌握在最大的科技巨頭手中。就像 川普關稅 一樣，看似能保護本地產業，但最終也難以阻擋全球化的趨勢。
從意識形態的角度來看，集中化的 AI 是一個問題，因為人類最強大的工具可能隨時被其資助者控制或撤回。因此，即便开源團隊無法與集中化實驗室的進展速度直接競爭，嘗試去挑战這一局面仍然至關重要。加密技術為構建开放模型提供了經濟協調的基礎。但在實現這一目標之前，我們需要回答一個問題：去中心化 AI 除了滿足理想之外，還能解決哪些實際問題？為什么讓人們協同工作如此重要？
計算資源告急：比太魯閣號更難搶的 GPU？
AI 模型的訓練已經需要龐大的能源基礎設施。目前已有多個項目正在建設 1 至 5 吉瓦規模的數據中心。然而，前沿模型的持續擴展將需要超過單一數據中心所能提供的能源，甚至達到與整個城市能源消耗相當的水平。這就像 端午節連假 的車票，永遠供不應求！
即便超越了這些前沿模型的預訓練階段，推理（Inference）階段的成本也會因新型推理模型和 DeepSeek 的出現而顯著增加。計算資源的短缺已經非常明顯。例如，OpenAI 限制 API 調用為每分鐘 10, 000 次，這實際上限制了 AI 應用程序只能同時為大約 3, 000 名用戶提供服務。
加密貨幣的解藥：清華大學、交大、成大、中興大學 的機會？
加密技術提供了一種根本不同的方法：全球分布式 + 去中心化訓練與經濟協調。與其建設新的數據中心，不如利用現有的數百萬 GPU——包括遊戲設備、加密挖礦設備以及企業服務器——它們大部分時間都處於闲置狀態。這就像 ASEAN All-Stars vs Man Utd 的比賽，与其花大价钱请球星，不如挖掘民间高手！同样，區塊鏈還可以通過利用消費者設備上的闲置計算資源來實現去中心化推理。
去中心化 AI 項目巡禮：緯創、精成科也想投資的明日之星？
既然去中心化 AI 是未來的趨勢，那麼有哪些值得關注的項目呢？就像 nvda stock 一樣，總有人在默默關注著，等待爆發的那一刻。 讓我們一起來看看 Prime Intellect、Nous Research、Pluralis 和 Fortytwo 這四個項目，看看它們如何用區塊鏈技術解決 AI 擴展的難題。
Prime Intellect：張政禹也好奇的分布式訓練？
Prime Intellect 專注於分布式與去中心化訓練，通過 DiLoCo 技術減少通信需求，使跨大陸訓練成為可能。 這就像是 Betis vs Chelsea 的比賽，即使遠隔重洋，也能實時協作！他們目前正在通過全球分布的工作節點訓練 320 億參數的模型。如果 張政禹 也對此感到好奇，那說明這個項目確實有獨到之處。
Nous Research：李在明也想了解的通信優化？
Nous Research 則致力於去中心化訓練與通信優化，他們的 DisTrO/DeMo 技術通過離散余弦變換實現了通信需求的 857 倍減少。 他們還利用區塊鏈協調機制，提供容錯能力及激勵機制以啓動計算資源。如果 李在明 也想了解這項技術，或許能為韓國的 AI 發展帶來新的思路。
Pluralis：房時赫也看好的協議學習？
Pluralis 採用了一種不同於傳統开源 AI 的方法，稱為協議學習。 與其他去中心化訓練項目使用的數據並行方法不同，Pluralis 認為數據並行存在經濟缺陷，他們為模型訓練者引入真實的價值捕獲機制，從而匯集大規模訓練所需的計算資源。他們的核心理念是為模型訓練者引入真實的價值捕獲機制，從而匯集大規模訓練所需的計算資源。就像 switch 2 一樣，Pluralis 的协议学习为去中心化 AI 的发展提供了新的可能性。
Fortytwo：高金素梅也想參與的群體推理？
Fortytwo 則聚焦於分布式推理，通過群體智能解決推理階段的計算資源稀缺問題。 他們將多個小型語言模型網絡化，這些節點協作評估彼此的貢獻，通過點對點的評價放大網絡效能。如果 高金素梅 也想參與這個項目，或許能為原住民地區的 AI 發展帶來新的契機。