Opportunités et défis dans le domaine de l'IA crypto

Les trois experts du secteur, Alex, Max et Lydia, ont eu une discussion approfondie sur le domaine de l'IA Crypto, abordant l'état actuel du développement, les opportunités et les défis de ce secteur.

Positionnement et valeur de Crypto AI

Max pense que Crypto AI résout principalement deux problèmes :

1. Résoudre les problèmes de censure de l'IA centralisée grâce à la décentralisation.
2. Introduire un mécanisme d'incitation par des tokens pour promouvoir le développement de modèles open source.

Lydia estime que la valeur commerciale de Crypto AI n'est pas encore claire, se manifestant davantage au niveau narratif, ouvrant l'imaginaire des gens.

Classification des projets Crypto AI

Lydia a classé le projet Crypto AI en deux catégories :

1. AI habilitant Crypto : comme les chatbots version Web3, le développement de code assisté par AI, etc.
2. Crypto habilite l'IA : comment améliorer la confidentialité et la transparence de l'IA grâce à la blockchain.

Max divise le projet en trois catégories du point de vue de l'architecture :

1. Couche d'architecture : infrastructures de base comme Bittensor, Near, etc.
2. Couche de ressources : comme Akash, Render, etc. fournissant de la puissance de calcul et des données.
3. Couche d'application : comme les agents IA orientés vers l'utilisateur

Projets à surveiller

Les deux invités portent une grande attention au projet Bittensor, estimant qu'il présente les avantages suivants :

1. Excellente capacité de narration et image d'équipe
2. Obtenir la faveur des institutions, comme Grayscale qui a spécialement créé une filiale.
3. Montrer de la vitalité après avoir traversé un FUD à grande échelle
4. Un écosystème complet et un mécanisme d'élimination

D'autres projets à surveiller incluent Vana, Arweave, Near, etc.

Stratégie d'évaluation de projet

Les deux intervenants se concentrent principalement sur les points suivants lors de l'évaluation du projet Crypto AI :

1. Contexte de l'équipe et capacité d'exécution
2. Conception du modèle économique des tokens
3. Culture de la marque du projet et ambiance communautaire
4. Valeur réelle et perspectives d'application du produit

Alex a ajouté qu'il est également nécessaire d'évaluer à quelle phase du cycle se trouve le projet, car cela pourrait être un bon moment pour entrer sur le marché lorsque l'optimisme est excessif.

Partage d'outils AI courants

Trois invités ont partagé leurs outils AI couramment utilisés :

1. GPT : aide à l'apprentissage, consultation psychologique, organisation de documents, etc.
2. Perplexité : recherche efficace et synthèse d'informations
3. Doubao : Résumé du contenu de la vidéo YouTube
4. Midjourney : génération d'images

Tout le monde s'accorde à dire que les outils d'IA transforment profondément les méthodes d'apprentissage et de travail des gens, et qu'à l'avenir, ils joueront un rôle encore plus important dans des domaines tels que l'éducation et la recherche.