AI与加密技术的融合：三大发展方向

近期，AI与加密技术的结合正迎来快速发展期。本文将探讨这一领域的三个重要发展方向。

1. 打造智能代理驱动的经济生态

智能代理在区块链上的应用已经显示出巨大潜力。目前，这一领域的实验正不断拓展代理在链上操作的边界，展现出广阔的设计空间和爆发力。

已有项目证明了AI代理在链上运作的可行性。例如，一些平台允许用户轻松创建和部署智能代理及其相关代币。还有游戏平台让玩家通过指导代理行动来参与游戏，常常产生创新玩法。

未来，智能代理可能会管理需要多方经济协调的复杂项目。例如在科研领域，代理可以负责寻找特定疾病的治疗化合物，包括募资、支付研究资料访问费用、进行化合物模拟计算、招募人类执行实验验证等。

区块链在小额支付、即时结算和DeFi方面的优势，使其成为代理参与金融活动的理想平台。随着越来越多的代理通过加密货币获得收益，加密连接很可能成为代理的核心能力。

未来值得关注的方向包括：

• 开发风险控制机制，避免给予代理完全不受约束的行动自由
• 推动非投机性使用场景，如购买票务、优化稳定币投资组合收益等
• 加快开发进度，至少达到测试网原型阶段，最好已在主网运行

2. 提升AI在区块链代码开发中的能力

大语言模型在代码编写方面已经展现出强大能力，并有望进一步提升。这可能会显著提高区块链开发者的工作效率，预计效率提升幅度可达2-10倍。

然而，目前AI在理解和编写区块链代码方面仍面临一些挑战，如缺乏高质量的原始训练数据、验证构建数量不足、相关技术讨论平台上缺乏高价值互动等。

为应对这些挑战，可以采取以下措施：

• 改善互联网上的区块链相关数据质量
• 鼓励更多团队发布验证构建
• 在技术社区中积极提出高质量问题并提供解答
• 创建评估AI理解区块链程度的高质量基准测试
• 开发在基准测试中表现良好的AI模型，提升开发者工作效率

长远目标是实现由AI完全创建的高质量、差异化的区块链验证节点客户端。

3. 支持开放和去中心化的AI技术栈

构建开放和去中心化的AI技术栈对加速行业创新至关重要。这包括以下几个关键方面：

• 训练数据的获取
• 训练和推理计算能力
• 模型权重的共享
• 模型输出验证能力

支持开放AI技术栈的重要性体现在：

1. 加速创新迭代：开源社区对模型的快速改进和微调，有效补充了大型AI公司的工作。
2. 为用户提供选择：在某些情况下，用户可能不信任中心化AI系统，开放技术栈为他们提供了替代方案。

目前已有多个项目在支持开放AI技术栈的各个环节，包括数据采集、去中心化算力和训练框架等。

未来，我们期待看到更多项目在开源AI技术栈的各个层面展开建设，如去中心化数据采集、链上身份验证、去中心化训练以及AI内容许可和支付的基础设施等。