撰文：深潮TechFlow
AI 賽道的火熱不用過多描述，各類細分領域的項目也層出不窮。
但在眾多代幣飛漲，AI 概念成為萬金油的現狀下，加密是否真的有效推動了AI 的發展？
本月初，Coinbase 發布了一篇名為《 加密貨幣的AI 幻景》的市場洞察，唱出了大家不愛聽、不願講、但又心知肚明的反調：
「我們普遍認為，對於人工智慧產品來說，去中心化本身並不足以帶來競爭優勢」。
刺耳的聲音，雖然不足以從根本上動搖倉位和上車熱情；但兼聽則明，了解行業頂尖機構的分析觀點，有助於對“AI 板塊交易火熱還能持續多久”這件事，提供參考。
深潮TechFlow 對原始英文報告進行了重新整理，精煉版本如下。
報告要點
- 人工智慧和加密貨幣之間的交叉點非常廣泛，但人們往往對其知之甚少。我們認為，這個交叉點的不同子行業,有著截然不同的機會和發展時間表。
- 對於人工智慧產品來說，去中心化本身並不足以帶來競爭優勢——它還必須在某些其他關鍵領域達到與中心化產品同等的功能。
- 我們的逆向觀點是，由於人工智慧產業受到廣泛關注，許多人工智慧代幣的價值潛力可能被誇大，而且許多人工智慧代幣在中短期內可能缺乏可持續的需求面驅動因素。
- 人工智慧相關加密代幣的表現受到人工智慧市場頭條新聞的支持，即使在比特幣交易走低的日子裡，也可以有積極的價格走勢
去中心化，一廂情願的自嗨？
加密AI 計畫往往主打一個政治正確的點：讓AI（模型）更去中心化，更民主。
這就容易讓人造成一種先入為主的感覺---- 當前的AI 產業好像非常的中心化，非得用幾家大公司的AI 模型不可。
但現實情況並非如此。
Coinbase 在這份研報中指出，人工智慧領域（與加密人工智慧產品相關）最重要的趨勢之一是圍繞開源模型的持續文化。
Hugging Face，在一個知名的人工智慧社群協作平台上，已公開了超過530,000 個模型，範圍涉及大型語言模型LLMs）到生成圖像和視頻模型，包括OpenAI、Meta 和Google 等主要行業參與者以及獨立開發人員的創作。一些開源語言模型甚至在吞吐量方面比最先進的閉源模型具有效能優勢。
也就是說，目前的AI 模型方面，開源模型和商業模型之間存在一定程度的競爭，二者各有所長；充滿活力的開源生態系統與競爭激烈的商業部門已有結合，並不是一個完全閉源壟斷的局面。
因此，Coinbase 也提出瞭如下觀點：
經常被吹捧的「去中心化解決XX 問題」作為AI 的一攬子補救措施，還為時過早。它還搶先解決了一個可能不一定存在的中心化問題。
現實情況是，透過許多不同公司和開源專案之間的競爭，人工智慧產業在技術和業務垂直領域已經實現了很大程度的去中心化。
由於其決策和共識過程的性質，真正的去中心化協議在技術和社會層面上的進展速度比中心化協議慢。這可能會對在人工智慧發展的現階段尋求平衡去中心化和具有競爭力的產品造成障礙。
業務雖好，道阻且長
Coinbase 將加密XAI 的交叉機會點分為兩大類：
- 用人工智慧產品改善加密產業。包括從創建人類可讀的交易和改進區塊鏈數據分析，到利用鏈上模型輸出作為無許可協議的一部分等讓加密變得更好的使用場景；
- 用加密顛覆人工智慧產業。指加密貨幣旨在透過分散的運算、驗證、身分等方法顛覆傳統人工智慧管道的用例。
對於第一類，Coinbase 的研發持肯定態度；
對於第二類，研發持懷疑態度，認為這需要與更廣泛的市場和監管力量做艱苦鬥爭，但這種類型也是大部分加密項目講自己業務故事的紮堆區，作者將其細分為了這麼幾個業務方向：
- 資料的收集、儲存和工程；
- 模型的訓練和推理
- 對模型的輸出進行驗證
- 對模型的輸出進行追蹤
但是，無論是這4 個裡的哪一個，許多專案在中短期內將面臨需求不足，以及來自中心化公司和開源解決方案激烈競爭的嚴峻挑戰。
在數據上：
現有的集中式資料市場已經在幫助彌合資料提供者和消費者之間的差距，去中心化資料市場解決方案的機會空間夾在開源資料目錄和企業級競爭對手之間。如果沒有法律結構的支持，純粹去中心化的資料市場還需要建立標準化的資料介面和管道，驗證資料完整性和配置，並解決其產品的冷啟動問題。
在儲存上：
許多專有資料集的所有者有嚴格的安全性和合規性要求。目前不存在在Filecoin 和Arweave 等去中心化儲存平台上託管敏感資料的監管途徑。
與「三大」雲端供應商（僅Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和Microsoft Azure）的粗略比較並不完整。還有數十家成本較低的雲端公司也在透過提供更便宜的基礎伺服器機架來爭奪市場份額。
去中心化產品與傳統和開源競爭對手正面競爭的領域將需要更多時間才能取得進展。
在模型訓練推理上：
雖然諸如AKT 等專案使用量快速成長，但自2023 年12 月的高峰以來，支付給網路的費用實際上有所下降，因為可用GPU 的供應超過了這些資源的需求成長。
也就是說，可能根本沒有這麼多使用需求。
如果供應方的成長超過了需求方的成長，最終將在哪裡出現對原生代幣的持續的、由使用驅動的需求？
另外在技術層面上，去中心化運算解決方案也面臨網路頻寬限制的挑戰，完全執行去中心化運算願景將是一個艱難的旅程。
在模型驗證推理上：
例如Bittensor 等加密項目旨在透過利用一套演算法來評估不同類別的輸出。
但隨著開源模型規模的縮小，此類解決方案可能會面臨需求上的挑戰。在模型可以在本地下載和運行並且透過完善的檔案雜湊/ 校驗和方法驗證內容完整性的世界中，加密項目的這種去信任推理的作用不太明確。
因此，研發整體認為，加密XAI 的業務雖好，但道阻且長，需要長期發展才可能有自己的一席之地。
交易敘事，新聞就是價格
加密市場上技術並不是目的，技術更像是一種手段，以吸引註意力和流動性。
因此即使加密XAI 困難重重，也不妨礙圍繞技術敘事進行交易。
從2023 年第四季開始，許多人工智慧代幣的表現優於比特幣和以太幣，也優於英偉達和微軟等主要人工智慧股票。
研報認為，這是因為人工智慧代幣通常受益於更廣泛的加密市場以及相關人工智慧新聞頭條的強勁相關表現，其中最明顯的例子就是WLD。
- 2023 年12 月13 日發布了World ID 2.0 升級版，這項升級幾乎沒有引起人們的注意；
- 但在Sam Altman 於12 月15 日推廣Worldcoin 後，WLD 價格上升50%；
- OpenAI 於2024 年2 月15 日發布的Sora 導致價格上漲了近三倍；
於是我們就能看到最近時常發生的一種現象---- 即使比特幣價格下跌，以人工智慧為中心的代幣也可能會經歷價格上漲波動，這會導致比特幣下跌期間出現上行波動。
總體而言，報告仍然認為人工智慧敘事交易中缺少許多近期持續的需求驅動因素。由於缺乏明確的採用預測和指標，目前的交易更像是一種meme 化的投機，這可能無法長期持續。
持續建設性的加密貨幣市場和表現出色的人工智慧產業可能會在一段時間內維持強大的加密貨幣人工智慧敘事；但最終，一個代幣的價格將會和背後的效用趨同——懸而未決的問題是這需要多長時間，以及效用是否會上升以滿足價格，反之亦然。
正如加密產業許多人目前所設想的那樣，去中心化的人工智慧未來並不能得到保證。
因此，Coinbase 研報認為謹慎的做法，是謹慎地駕馭這樣的市場，更深入地研究基於加密貨幣的解決方案如何真正提供更好替代方案的；
如果做不到，那麼至少需要理解潛在的交易敘事邏輯，以在加密XAI 的熱潮中，尋找屬於自己的確定收益。
