我常告诉朋友，未来，我们将把2022年至2024 年视为人类科技大规模加速之前的关键年份。人工智能很可能是我们一生中将见证的最具变革性的技术趋势——当然，除非我们偶然发现了生命延长的奇迹，让我们能够活数百年。
人工智能的技术（AI）炙手可热，各家企业都在争先恐后分一杯羹。
光是2024 年上半年，就有350 亿美元流入人工智能新创公司。这只是私人企业方面——大型科技公司也正在加大内部投资，从他们从NVIDIA 购买大量GPU 就能看出这一点，这使得NVDA 的市值达到了令人瞠目结舌的3 兆美元。
但在炒作中，有一个很多人都错过的巨大的失败机会：加密人工智能（或去中心化人工智能）。
This was a prescient comic from way back in 2019
从历史上看，每十年都会带来变革性的投资机会，这些机会看似没有希望，甚至是愚蠢的，但后来证明是有远见的。
社群媒体曾被认为是对没有真正商业模式的青少年来说无意义的干扰。如今，Meta（前身为Facebook）已成为世界上最强大的公司之一，早期投资者获得的回报超过其初始投资的1000 倍。
加密人工智能的叙述是紧迫且引人注目的。当我解释它时，大多数人立刻就明白了
就其本质而言，人工智能集中了权力。如果不加以控制，控制权可能会集中在少数垄断组织手中，而这些组织肯定会利用人工智能来获取利润和主导地位。去中心化人工智能不仅对我们的未来至关重要，而且对于一个更光明、更公平的社会也至关重要。我之前更深入地探讨过这个哲学角度。
然而，怀疑论者认为，将加密技术与人工智能相结合只是新的一次buzzword，并指出过去在娱乐、游戏和社交媒体领域令人失望的情况，
在这些领域，加密技术尚未实现持久影响或广泛采用。我什至从聪明的投资者那里也听到了这样的说法——这是一个合理的担忧。
但我相信这次确实有所不同。
处于世俗科技趋势的交会处
为了抓住最大的波浪，我们需要寻找多个新潮流的交叉口并钻研，这些新的技术趋势将重新定义整个行业的运作方式，成千上万人看到了加密货币的趋势而先后进入，但却只有少数一部分的人看到了加密货币市场下一个风口
1️⃣ 融合的力量
当两个长期趋势融合时，就会创造出创新和价值创造的最佳点——通常是在其他人可能忽略的地方。
多种成长动力：处于多种长期趋势交叉点的公司受益于每种趋势的成长动力。
减少竞争：由于双方都需要深厚的专业知识，公司可以在进入障碍较高的情况下开拓独特的市场地位且带来创新的产品和商业模式
2️⃣ 规模的力量
在投资方面，市场规模绝对重要。
以2000 年代初期的亚马逊为例。它的主导地位不仅归功于电子商务，还因为它利用了新兴的云端运算趋势，催生了亚马逊网路服务（AWS）。 AWS 现在每年创造数十亿美元的收入，是不断成长的云端基础设施市场的领导者
长期技术趋势越大——无论是在总的潜在市场还是成长潜力方面——而且进入得越早，其交叉点的机会就越大。
大趋势不仅可以为失败提供缓冲，而且还可以显著放大潜在的回报。
交会点加上规模化等于机会
(1) 融合的力量
当两个长期趋势融合时，就会创造出创新和价值创造的最佳点——通常是在其他人可能忽略的地方。
多种成长动力：处于多种长期趋势交叉点的公司受益于每种趋势的成长动力。
减少竞争：由于双方都需要深厚的专业知识，公司可以在进入障碍较高的情况下开拓独特的市场地位
思想的交叉授粉：带来创新的产品和商业模式
(2) 规模的力量
在投资方面，市场规模绝对重要。
以2000 年代初期的亚马逊为例。它的主导地位不仅归功于电子商务，还因为它利用了新兴的云端运算趋势，催生了亚马逊网路服务（AWS）。 AWS 现在每年创造数十亿美元的收入，是不断成长的云端基础设施市场的领导者
长期技术趋势越大——无论是在总的潜在市场还是成长潜力方面——而且你进入得越早，其交叉点的机会就越大。
大趋势不仅可以为失败提供缓冲，而且还可以显著放大潜在的回报。
Crypto 与 AI 交叉口
CPU 和GPU 长期以来一直是运算的支柱，但现在它们为人工智能提供动力，而人工智能正在成为世界超级电脑——利用人类的集体知识和创造力。
另一方面，加密货币可以创造开放、去中心化的网络，为新的互联网奠定基础。
这些超级电脑和超级网路相结合，是完美而强大的组合。
人工智能增强了加密货币的使用者体验。用户可以使用自然语言与区块链进行交互，而无需学习如何管理钱包、助记词和签署交易。
加密货币提供了人工智能保持开放和抗审查所需的无需信任、无需许可且安全的基础设施。它还充当建构去中心化网路的强大协调层。
这种融合为全新商业模式的出现奠定了基础
受益于两个处于不同发展轨迹的领域的进步，加密货币和人工智能的交叉点将呈指数级增长。
关键在于确定什么加密技术能够让人工智能实现以前不可能实现的目标——这就是秘密武器，也就是第二部分会提到的分散式训练、资料网路和私有资料（ distributed training, data networks and private data）。
从过去历史学习：分析NFT 与DeFi
图为BAYC（Bored Ape Yacht Club）NFT 的地板价走势，Yuga Labd 于2022 年募集了4.5 亿美元, Coingekco
NFT 的兴衰提供了宝贵的教训
NFT 在加密货币社群内掀起了一波投机热潮，但缺乏另一种长期技术趋势的推动力来推动其进一步发展。娱乐和游戏（NFT 的核心用例）是复杂、成熟的市场，现有的市场规模已经很大，其动力不仅仅由技术驱动。
结果我们看到NFT 无法维持早期的势头。虽然确实有真实用例，但实现它们的承诺将需要更长的时间。
另一方面，DeFi 是长期科技趋势交叉力量的成功范例。
透过处于金融科技和加密货币的十字路口，DeFi 彻底改变了金融服务，提供了传统银行、贷款和资产管理的替代方案，满足现实世界的金融需求。稳定币总市值处于历史高点（$170B）并且还在不断上升，而今天DeFi 协议中的锁仓资金为820 亿美元。
开源AI 与加密货币的交叉点：代币（Tokens）
当人们问我为什么人工智能需要加密时，我的答案很简单：代币。
传统软体的扩展边际成本几乎为零。编写一次程式码，随处部署。
人工智能是一种完全不同的野兽。它的营运资本和边际成本很高。
训练和部署大规模人工智能模型需要大量的运算资源，这使得效率和基础设施的存取成为关键的成功因素。
现在，我们生活在一个中心化巨头——OpenAI、Anthropic、Google——掌握所有牌的世界。这些公司有人才、有硬体、有资本。但让我们面对现实：企业拥有的人工智能寻求利润最大化。总是。
Meta 对开源人工智能的贡献是无价的，但谁能说他们什么时候会停止发布像Llama 3 这样最先进的模型呢？开发这些系统需要花费数亿美元，如果有一天扎克在床的错误一侧醒来，这些计划可能会停止。
坦白说，期望开源运动纯粹出于理想或善意与这些巨头竞争是不切实际的。我们需要一个新的战略。
问题是，在顶尖人工智能研究实验室之外，开源世界还有大量未开发的运算、研究和人才。这包括来自大学、研究中心、Hugging Face 等协作平台以及人工智能研究人员的贡献。但现在，它是支离破碎的。它缺乏大规模取得重大突破所需的协调。
这就是代币发挥作用的地方。
正如Zee Prime 的long_solitude所概述的，代币体现了加密货币最强大的属性——无需许可的资本形成。
代币具有传统募款模式无法做到的功能：
他们为实验性人工智能项目创造了自下而上的融资机会，而这些专案在创投模式下永远不会出现。
他们引导去中心化网络，透过向贡献者分配所有权和价值，将其转变为繁荣、自我维持的生态系统。只需将Bittensor 视为早期的概念验证即可。
他们使用DePIN 式的代币经济学实现了大幅削减成本的全新商业模式。一个例子：将前期基础设施成本（人工智能新创公司的巨大负担）转移到网路本身。另一个：GPU 市场利用了人们家中未使用的GPU 的潜在全球供应，从而降低了每单位运算的成本。
代币为散户带来了驾驭人工智能浪潮的巨大机会。这一点被严重低估了。
加密货币非常擅长寻找人们想要交易的新市场。
我的赌注？早期人工智能项目对零售业的参与有着巨大的、尚未开发的需求。
随着人工智能更深入地渗透到我们的日常生活中，并使我们能够做以前无法做到的事情，人们开始意识到它的规模有多大、有多大。当然，会有大量的猜测，但这也关系到我们一生中最大的科技革命的民主化，并让每个人都有机会参与下一件大事。
预计事情会变得疯狂。
So Why Now? 那么为什么是现在？
Source: Syncracy Capital
新技术往往遵循明确的创新周期。
Gartner 技术成熟度曲线是最著名的架构之一。它追踪创新如何经历炒作阶段，陷入幻灭的低谷，并最终进入现实世界的用例。
作为投资者，理想的投资时机要么是在炒作高峰之前尽早发现新的创新触发点，要么是在幻灭的低谷期间，此时您可以识别出准备爬上启蒙斜坡的初创公司。
这就引出了一个价值百万美元的问题：我们在这个加密人工智能周期中处于什么位置？
我喜欢使用上面来自Syncracy Capital 的图表来强调今天的共识观点。
这表明去中心化人工智能正接近或处于夸大期望的顶峰。加密人工智能今年表现强劲，多个协议目前估值达数十亿美元。
Teng Yan 认为我们可能还远远没有接近加密人工智能的顶峰。
共识观点低估了未来机会的规模。我们甚至还没有达到狂热的程度。
问问周围的人——有多少人真正了解加密人工智能的领头羊Bittensor？
事实上，我相信我们可能还需要一到两年才能看到真正的高峰。
原因如下：
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加密AI 代币($300 亿美元) 仅占山寨币总市值($1.04T) 的2.9%。
只有四个其他Crypto AI 项目（RENDER、GRT、AKT、AIOZ）的估值在5 亿美元到50 亿美元之间，其中大多数项目的市值低于100 到2 亿美元。
当你考虑到这种趋势融合的巨大潜力时，这是微不足道的。加密人工智能涵盖基础设施和应用程序，包括专为人工智能设计的下一代智能合约平台。
相较之下，如今智能合约平台的总市值接近$6000 亿美元。有8 个第1 层协定的价值超过$100 亿美，另外12 个协定的价值在$10亿–$100亿范围内。
加密人工智能的市场规模有多大？现在还为时过早，谁也说不准。
Bloomberg Intelligence 估计生成式AI 市场将以30% 以上的复合年增长率成长，到2032 年将达到1.3 兆美元。以常见的投机溢价（例如3 倍）往回推，其结果是2032 年市场将达到$3900 亿美元，仍然比今天的$300 亿多出了13 倍之多。
直觉上，我认为这是非常保守的，但距离未来太远而没有用处。
另一种方法是，随着人工智能应用程式和智能合约平台的推出并获得动力，加密人工智能将在未来3 年（2027 年）成长到山寨币总市值的10%。如果届时山寨币市值达到2.7兆美元（较2021 年高峰1.8 兆增长50%），那么Crypto AI 的市值将达到2700 亿美元，较当前水准增长约9 倍。价值$2400 亿美元的市值成长空间在等着我们。
但这些数字不是确定性的。未知数实在太多了。不过，它们确实强调了机会有多大，并为我们在考虑估值时提供了健全性检查的空间。
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顶级加密人工智能团队才刚起步
许多高水准团队已经潜心建立了一两年，甚至还没有将他们的产品发布到主网。
有几家公司已经筹集了8 位数的风险投资，包括Sentient、Sahara、Vana、Story Protocol、Gensyn、Space and Time、Ritual、Nillion...
在接下来的12 个月里，我们将见证主要的主网推出和代币发布——例如，AO Computer 生态系统就是一个值得关注的生态系统，我在今年早些时候写过这一点。
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人工智能正在呈指数级发展。
看看OpenAI 最近的o1 模型，它在推理能力上取得了显著的飞跃。规模法则仍然有效。加密人工智能将密切与整体人工智能市场的成长有所定锚。
也就是说，今天有很多噪音。也许比其他加密货币领域都多。
许多新创公司和协议将不可避免地失败，这时候重点挑选项目来做埋伏将远比撒网策略来得有效。
2025 年值得期待的Crypto AI 催化剂有哪些
我预计加密人工智能的几个主要推动因素将在未来一年推动该行业和发展。
- 传统科技创投基金进军加密人工智能：虽然a16z 已经介入，但红杉、Lightspeed 和Accel 等主要参与者仅涉足该领域。随着他们沿着去中心化人工智能的投资曲线进一步前进，他们将为该领域带来资本和合法性。
- OpenAI IPO：随着OpenAI 的私人估值已达$150B 且收入不断增长，2025 年潜在的IPO 可能会引发散户对人工智能投资的狂热。除了NVIDIA 和硬体之外，散户投资者几乎没有机会直接从AI 趋势中获取价值。这种被压抑的需求可能会蔓延到加密人工智能代币，这些代币可以在Coinbase 等平台上轻松获得。
- 对代币更友善的美国政府：如果2024 年11 月选举后的下一届美国政府对加密代币采取更友善的立场，它可能会为加密人工智能产业提供巨大的推动力，开放监管透明度并鼓励更广泛的采用
- 人工智能的突破：人工智能的指数级发展没有任何迹象表明会很快停止。在最近的一篇部落格文章中，Sam Altman 概述了他如何相信人工智能的未来是极其光明的。人工智能代理和分散式人工智能训练的进展将释放新的用例并推动进一步的发展势头。
如果Crypto AI 遇到了熊市？
虽然我看好加密人工智能的巨大潜力，Teng Yan 也指出，如果情况发生，情况将转为悲观看待：
不友善的监管制度：美国等主要市场对加密货币监管保持对立可能会扼杀创新、限制资金并将加密货币项目推入灰色地带。代币是去中心化网路的核心，严格的限制将削弱加密货币的关键价值驱动因素之一。如果川普获胜，这种情况不太可能发生，但如果Harris 成为美国总统，这种情况有可能发生。
人工智能未能兑现炒作：尽管目前有疯狂的投资和数十亿美元的投资，但人工智能仍有可能无法兑现其承诺。如果进展放缓或遇到障碍，我们可能会看到人工智能泡沫破灭。但笔者认为这情况不太可能出现。
未能找到大市场和产品市场契合度（PMF）：无论多么创新，加密人工智能项目都必须找到真正的商业模式和稳固的产品市场契合度。如果去中心化人工智能无法整合有意义的商业用例，该产业可能会停滞不前。在这种情况下，加密人工智能领域可能会变得更加小众，关键还是在于能否mass adoption！
人才库平庸：顶尖机器学习科学家和工程师的人才库是有限的。如果加密人工智能无法吸引足够多相信开放、民主化人工智能未来愿景的顶尖人才，创新将会放缓，该产业将难以跟上。
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