編輯|吳說區塊鏈

摘要：週期與敘事一直是全球加密市場的核心話題，過去產業更多以比特幣減半為參考感知週期，同時挖掘大的敘事走向，但比特幣、以太坊現貨ETF 的通過後，加密市場與全球金融市場走勢高度耦合，影響加密市場趨勢的變數正在增加。

在混沌值飆升的背景下，如何更清晰的感知週期性，發掘未來的敘事趨勢顯得十分關鍵。而投資機構作為創新敘事捕手，嗅覺一直相對前衛。有鑑於此OKX 特別策劃《加密進化論》專欄，邀請全球主流的加密投資機構一同圍繞當前市場的周期性、新一輪敘事方向以及細分熱門賽道等話題系統化輸出，拋磚引玉。

以下是第三期內容，由OKX Ventures 、Polychain 與Delphi Digital 共同圍繞「 AI 與Crypto 的融合」 等主題展開，希望他們的洞察與觀點對你有所啟發。

關於OKX Ventures

OKX Ventures 是領先的加密資產交易平台和Web3 技術公司OKX 的投資部門，初始資本承諾為1 億美元。它專注於在全球範圍內探索最好的區塊鏈項目，支持前沿的區塊鏈技術創新，促進全球區塊鏈行業的健康發展，並投資於長期結構性價值。透過對支持區塊鏈產業發展的企業家的承諾，OKX Ventures 協助建立創新公司，並為區塊鏈專案帶來全球資源和歷史經驗。

關於Polychain Capital

Polychain Capital 是一家致力於投資區塊鏈技術和去中心化金融的投資公司。自2016 年成立以來一直專注於支持利用區塊鏈顛覆傳統產業並創建創新金融體系的變革性專案。憑藉對加密領域的深入了解，Polychain Capital 支持有遠見的企業家和尖端技術，推動去中心化網路和協議的成長和採用。

關於Delphi Digital

Delphi Digital 是一家研究驅動型公司，致力於促進對不斷成長的數位資產市場的理解和發展。 Delphi Digital 透過四個業務線支援生態系統：Delphi Research, Delphi Ventures, Delphi Creative 以及Delphi Labs。

一、當Crypto 遇見AI

OKX Ventures：AI 技術的發展目前高度依賴巨頭的推動，如OpenAI，Google，Nvidia 等。 Nvidia 控制了整個AI 時代的“電力”，OpenAI 和Google 則掌握最核心的數據和技術方案。這種中心化、高度依賴巨頭的狀態會限制產業的創新和發展。而Crypto 去中心化、無需許可的特性正好可以打破巨頭的枷鎖，能在某種程度上促進技術創新，帶來業界新的繁榮。

目前，比較常見的場景包括算力、數據、模型和應用。

算力

分散式/ 去中心化算力市場如io.net, Prodia，利用全球市場閒置算力，能打破巨頭的算力壟斷，我們非常期待看到，未來分佈式算力供給總量在某個時點超過中心化算力供給的時候，會發生什麼樣的化學反應。此外，由於AI 算力資產的稀缺性以及高收益等特點，也出現了算力RWA 項目如Compute Labs，透過將算力資產代幣化並開發相關衍生品，創建AI-Fi 生態。

數據

Crypto 的經濟模型能很好地激勵用戶參與AI 數據領域。例如各種Depin 專案能夠透過token 經濟模型激勵使用者參與資料貢獻、資料標註或資料驗證，為AI 模型訓練提供資料來源；Space and Time 透過proof of SQL 將防篡改的鏈上和鏈下資料結合起來，為AI 與區塊鏈結合打造可驗證運算層；0g.ai 則建構了一個可擴展的資料可用層和儲存系統；此外，Crypto 的隱私保護特性，能更好地實現用戶資料的安全隱私，如Flock.io, Privasea.ai 等都強調模型訓練時使用者資料隱私保護的重要性。

模型

開放的模型市場可望打破科技巨頭的模型壟斷，使用者不僅可以透過提供運算資源來支援AI 模型的訓練和推理，同時還能提供資料或模型，透過網路協定直接互動。此外，分散式模型訓練是目前的一個困難點，我們特別期望看到分散式模型訓練出現技術突破，希望在不久的將來能看到創業團隊填補上這塊空白版圖。

應用

應用層面，AI 與Crypto 結合能更好地實現創作者內容生成，使用者可以自主建構具有自訂個性的虛擬角色和聊天機器人，如Myshell，使用者透過上傳資料訓練模型，建立自己的AI Smart Agent，同時也讓資料提供者、模型訓練者都能從平台發展的過程中獲得紅利，進而形成正向的資料飛輪。

Polychain：AI 領域正在從閉源模型轉變為複雜的開源方案。這項變革雖使AI 功能的取得更為民主化，但也帶來了新挑戰，尤其在模型創建者的價值獲取方面。開源模型的金融化是加密與AI 交匯的創新領域，區塊鏈技術結合了開源、所有權和可驗證性，為價值累積奠定了基礎。 Ora 的初始模型發行（IMO）便展示了代幣如何代表AI 模型，使代幣持有者在模型獲利時獲得回報。這不僅激勵開源開發，還確保了創作者和貢獻者的公平補償。

除了金融化，加密與AI 的整合也推動了公共治理和系統透明度的創新。隨著對AI 模型偏見和集中控制的擔憂增加，基於區塊鏈的解決方案提供了分散的訓練、推理和治理機制，確保了透明的決策過程和社群參與。

然而，創新的核心在於基礎設施的發展。分散式運算網路、新型資料所有權機制及新的代幣標準的進步，使模型所有權和收入共享成為可能。這些基礎設施的發展為加密與AI 的複雜應用奠定了基礎。

一個有前景的方向是AI 代理與可執行任務系統的出現。它們可作為個人的延伸，自動執行複雜任務，從個人化助理到去中心化金融的高階自動化。但其實現依賴於資料隱私保護、可驗證的運算系統及基礎設施的無縫整合。

加密與AI 融合的專案雖處於早期，但透過快速的迭代實驗取得了進展。儘管最佳實踐尚未確立，但密碼技術在解決AI 挑戰的潛力日益明顯。

未來，我們將看到更多結合加密與AI 優勢的精細應用。這項整合不僅會帶來更透明和負責的系統，還將顯著提升AI 和區塊鏈技術的可用性和功能。隨著探索的持續，這一領域將出現令人期待的發展。

二、抽絲Crypto+AI 投資方法論

OKX Ventures：這個問題我們可以從目前賽道的發展趨勢展開。

目前這個賽道正從炒作到實質。

過去一年，市場上湧現了大量Crypto & AI 項目，大多集中在基礎設施領域，而應用層面較少，且以套殼為主，缺少創新，技術含量較低，炒作蹭概念的成分很大。炒作與泡沫是科技革新初期的伴生現象，經過市場資源的最佳化配置，未來我們將看到真正的具有技術背景的創業團隊進入Crypto & AI 領域，市場將開始青睞那些能夠提供實實在價值、可擴展性和可用性的項目，而不是那些僅依賴炒作和行銷的項目。

從投機到需求

市場將從投機驅動轉向需求驅動，關注點將從潛在價值的投機轉向實際使用和採納。創業者僅靠敘事吸引投資人是不夠的，現在市場對純敘事類項目偏向謹慎和保守。未來，有真實市場需求和業務收入的項目將成為投資者買單的必要條件，這也是我們佈局Crypto & AI 賽道時的一個基本邏輯。

基於上述發展趨勢，我們抽象化了對應的投資邏輯，核心有三點：

1. 市場需求導向

許多AI 創業團隊直到產品推出市場才發現市場不買單，用戶對自己的產品根本沒有需求，追根溯源就是在創業伊始對市場需求調研不足，沒有以市場需求為導向，或者說是錯誤認定了未經驗證的偽需求。

因此，在佈局Crypto & AI 賽道時我們格外重視市場需求的滿足。首先，大方向上判斷專案屬於Crypto & AI 領域的什麼賽道，市場容量會有多大，專案未來發展空間有多大，以及競爭對手、競爭狀況如何。其次，專案解決了什麼問題，滿足了什麼需求，即使是非常小的點，解決了市場痛點都是可行的想法和方向。

2. 不能純敘事

Crypto & AI 領域被人詬病最多的就是以敘事為主，沒有實際應用。我們很難完全同意這個觀點，但是市場很難再為純敘事買單，因此，真實的業務場景和商業模式顯得尤為重要。

創業團隊必須要有能支撐自身存續的業務收入，許多新創團隊把NFT/Token 銷售當作唯一的收入來源，這是絕對行不通的。創業團隊要有明確的商業模式，想清楚自己的業務收入來源在哪裡，而不只靠敘事讓市場買單。

3. 團隊需要有AI 背景

AI 的熱門迅速點燃Web2 市場和VC 的熱情，這股熱潮也理所當然吹到了加密世界，許多加密創業團隊開始蹭AI 熱點，包裝項目，導致市面上出現了大量Crypto & AI 的項目，但由於團隊沒有AI 技術背景，專案大多是套殼產品，沒有市場競爭力，很快就被市場淘汰了。 AI 有較高的技術門檻，尤其在Crypto 和AI 進行結合的時候，需要對兩個領域都有較深的認知才能將兩者有效結合起來，否則很難被市場認可。

總的來說，投資的基本想法是在一個市場發展潛力巨大的賽道裡發現市場需求和問題，並找到最適合的團隊，給創業者提供幫助，一起從0 到1 滿足市場需求並解決問題。

Polychain：目前，加密和AI 專案的格局以敘事驅動為主，這是早期變革性技術的典型特徵。這種敘事不僅是行銷的一部分，也是生態系統發展的必要環節，有助於吸引關注、推動社區參與和初期採用。然而，我們認識到，評估這些項目時，需要超越敘事，並關注其技術基礎和實際應用。因此，我們的投資策略是基於對加密和AI 技術及其潛在協同作用的深入研究，優先考慮那些有吸引人的願景，且有明確市場採用路徑和堅實技術基礎的專案。過濾這些噪音就要深入研究。

目前，加密和AI 的結合主要在基礎設施層面上，GPU 網路、推理和智慧網路、可驗證和私有運算以及資料管理解決方案等方面，這將為下一波創新奠定基礎。

未來，資料隱私技術如同態加密、多方運算、零知識證明等將成為保護AI 隱私的重要手段。去中心化資料市場、可驗證推理網路、AI 代理基礎設施將持續成長，推動AI 功能普及，建構公平、透明、高效的系統。 AI 與區塊鏈的整合可能帶來新一波加密應用，如去中心化金融的AI 分析、資產管理的預測模型、DAO 的治理機制等。在高品質資料集上訓練的小型高效模型也將持續發展，推動更個人化的AI 體驗，減少應用摩擦。

Delphi Digital：軟體正在吞噬世界，而AI 正在吞噬軟體。 AI 的本質是數據和計算，因此，誰能最有效地獲取這兩個關鍵輸入（基礎設施）、協調它們（中間件）或利用它們滿足用戶需求（應用程式），誰就將獲得巨大的價值。

目前，Delphi Ventures 的核心投資邏輯著重於DeAI 生態系統，正在積極地佈置DeAI 堆疊的每一層項目。

首先是在基礎設施層面，DeAI 依賴數據和運算，尤其是透過加密貨幣激勵機制來有效地獲取這些資源。這是堆疊中最具挑戰性但也最有潛力的一部分。目前，分散式訓練協定和GPU 市場透過協調異質硬體為大型科技公司提供低成本解決方案，而DePIN 網路則憑藉其低成本構建硬體網路的能力，在未來智慧化經濟中佔據重要位置。

其次，在中介軟體層面，DeAI 旨在實現高效的可組合計算，類似於DeFi 的「樂高」 模型。我們特別看好高效的路由機制（即如何為正確的用例選擇最具成本效益和性能的模型）、圖神經網路、用於在受限的鏈上環境中擴展資料和計算的協處理器，以及解決開源開發人員激勵問題的基於加密的機制。如果執行得當，DeAI 中間件將描繪出一種令人信服的人工智慧模組化方法的願景，最終可能會超越當今科技巨頭的整合閉源版本。

最後是在應用層面，鏈上代理協定可能是改善加密領域使用者體驗的關鍵。透過連結運算網路和用戶，這些協定不僅能夠降低成本，還能釋放web3 基礎設施的潛力，推動新的經濟模式發展。

總的來說，AI 將深刻改變我們的經濟形態。雖然DeAI 當前敘事可能過於樂觀，但機會規模確實巨大。對於那些有耐心和洞察力的人，DeAI 真正的可組合運算願景或許能夠證明區塊鏈本身的價值。

三、談未來機遇

OKX Ventures：技術突破與創新是永恆的機會。

AI 領域存在較嚴重的技術壟斷，數據和核心技術更掌握在科技巨頭手裡，新創公司的生存空間被擠壓得很小。如何應對科技巨頭的科技壟斷和蠶食，是創業者需要面對的首要問題。我們非常期待看到未來有更多的創業團隊跳出跟隨者的身份，透過Crypto & AI 的結合，打破中心化科技巨頭的壟斷，實現技術突破與創新，真正將敘事和產品跑通落地，滿足市場需求。

如何不下牌桌是創業團隊要思考的問題。

創業團隊需要摸索自身業務的商業模式及其永續性，純敘事的專案不再被市場接受，創業團隊需要有穩定的業務收入或未來清晰可行的可變現商業模式。

創業團隊需要有合理的財務管理和成本控制技能，確保專案的長期穩定營運。財務問題是創業團隊出現問題最多的點，許多新創團隊因為財務管理不善而導致專案失敗。

創業團隊需要有足夠的彈性和機動性。市場發展瞬息萬變，一個技術突破可能導致一群創業團隊消失，創業團隊需要具備彈性和適應能力，根據市場及時調整策略和方向，學會擇時與借勢。

Polychain：目前，AI 和加密產業情緒正發生顯著轉變。機構和監管機構對加密市場的態度有所改善，美國比特幣和以太坊ETF 的批准反映了這一變化，主流接受度的提升為進一步創新鋪平了道路。同時，AI 領域也在經歷轉變，部分OpenAI 創始成員離職以推動「超級對齊」 理念的實現，這為AI 開發和治理帶來了新的創新機會，與加密項目的去中心化精神相契合，形成獨特的協同效應。

儘管AI 領域尚處於初期階段，需求仍旺盛，但主導策略尚未明確。結合更公平、更開放的AI 理念，能夠有效結合AI 和區塊鏈技術的專案具備廣闊的發展前景。 「超級對齊」 理念緩解了對AI 對就業和資訊真實性影響的擔憂，也推動了對用戶擁有AI 系統的興趣。能夠促進用戶所有權和利益對齊的加密項目已受到廣泛關注。

然而，機會伴隨著挑戰。全球經濟面臨衝突、經濟衰退、高通膨和高利率等壓力，導致消費謹慎，可能影響對加密資產的投資。但這種環境也可能促使人們將加密貨幣視為傳統金融系統的替代品，比特幣因此被視為「數位黃金」 和不確定時期的價值儲存手段。

監管不確定性仍是問題。加密貨幣和AI 的法律環境在不同地區各有不同，專案必須在這不確定性中保持靈活應對。人才稀缺也是一大挑戰，AI 和區塊鏈領域的專業人才競爭激烈，可能影響專案開發進度。

展望未來，當前的市場週期可能成為加密和AI 項目的過濾器，能有效應對現實需求、適應監管並整合技術的項目，將引領產業下一階段的發展。隨著市場成熟，加密和AI 技術將向更永續、實際應用的方向發展，未來可能更加重視AI 系統的用戶所有權和數據權利，發展去中心化AI 基礎設施，並將AI 能力與區塊鏈生態系深度融合，推動新經濟模式的出現。

Delphi Digital：DeAI 的最大挑戰在基礎設施層，特別是在建立基礎模型所需的資本密集度以及資料、計算的規模化回報。

大型科技公司在這方面佔據了明顯優勢：透過在第二代互聯網時期利用壟斷利潤來建立龐大的資本庫，並在十年低利率期間將其再投資於雲端基礎設施，它們現在試圖壟斷數據和計算市場，進而控制智慧市場—AI 的關鍵因素。

由於大型訓練的資本需求和高頻寬要求，超級集群仍然是最優選擇，這為大型科技公司提供了性能最強的閉源模型，併計劃以壟斷利潤出租這些模型，再將收益投資於下一代技術。然而，AI 的護城河比web2 的網路效應更淺。前沿模型的價值正在迅速貶值，尤其是Meta 轉向「焦土」 策略，投入數百億美元開發性能SOTA 的開源模型如Llama 3.1。

隨著低延遲分散訓練方法的興起，前沿模型的商品化趨勢逐漸顯現。這項變革將競爭從有利於大型科技公司控制的硬體超級集群，轉向更有利於開源和加密軟體創新的環境。同時，智慧技術的價格也在快速下降。

我們在DeAI 系列報告中深入探討了大科技與DeAI 之間的緊張關係，歡迎有興趣的讀者免費查閱。

考慮到「專家混合」 架構和LLM 綜合/ 路由的運算效率，未來可能不是由3-5 個超級模型主導的世界，而是由數百萬個不同形狀、大小和用例的模型交織而成的智慧網路。這帶來了巨大的協調挑戰，而區塊鏈和加密激勵機制正好具備解決這些問題的潛力。