作者:DistilledCrypto,加密研究員;翻譯:金色財經xiaozou
AI和加密的融合成爲熱潮,AI相關項目大火。但是都有哪些用例?是否獲得了有意義的採用?本文將爲你精心總結該領域一些較大項目用例。
AI/Web3格局就像是一個金字塔,由多個關鍵層級構成。每一層都在指導AI的集體所有權和發展方面發揮着至關重要的作用。本文將重點介紹該金字塔結構各層中值得關注的項目。
1、托管層:Akash Network
Akash是一個开源超級雲,允許用戶購买/出售計算資源。這些GPU資源對於訓練AI和ML(機器學習)模型至關重要。
AKT採用情況
AKT允許用戶從他人那裏購买GPU並用其運行應用程序。它使用“反向拍賣”機制,價格通常比其他雲系統低85%。用於租用算力的AKT每日花銷一直都在上漲:
2、數據層:OriginTrail
OriginTrail生態旨在將可信數據作爲AI知識資產共享。“知識資產”是指有利於益相關者的信息/IP(知識產權)。TRAC旨在解決人工智能帶來的幻覺和錯誤信息問題。
TRAC採用情況
TRAC產生的收入流入OriginTrail生態,並全部返還給節點。今年迄今爲止,已發布的知識資產和節點收益顯著增長。
3、模型層:Opentensor Foundation
TAO與諸如OpenAI等中心化競對一起位於智能層。它是一個开源網絡,支持對去中心化ML模型的訪問。
TAO採用情況
Bittensor擁有超25個活躍子網(SN),涵蓋了廣泛用例。例如,SN 9專注於預測,而SN 27則專注於雲服務。
4、智能體(Agent)層:FET
FET是一個利用AI幫助用戶實現日常任務自動化的平台。用戶可以在網絡上創建、部署和培訓面向不同需求的智能體。
FET採用情況
我找不到任何具體的增長數據。生態系統活動也無法在鏈上驗證。然而,FET的“Agentverse”顯示了幾個在线AI智能體。
5、服務層:OLAS
OLAS帶來了AI的鏈上增長,使創建自主服務成爲可能。服務可以由鏈下(Chat GPT)或鏈上(TAO)AI模型提供支持。
OLAS採用情況
OLAS活動和智能體/服務在鏈上是可驗證的,這一點很方便。
過去一年裏:
-累計生態活動增長了500%
-總服務/智能體增長了800%
風險提示:
盡管存在有趣的效用,但與人工智能相關的加密領域卻充斥着投機性。在進行你自己的研究時,務必要小心行事,能夠意識到高風險。
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