加密市场的周期与叙事一直是行业关注的核心焦点。随着比特币和以太坊现货ETF的获批，加密市场与全球金融市场的关联性日益增强，影响市场趋势的变量也变得更加复杂。在这种不确定性增加的背景下，理解行业周期、把握未来叙事方向显得尤为重要。
本期我们聚焦于加密与人工智能（AI）融合这一前沿领域，深度解析其发展现状、投资逻辑与未来机遇。
一、加密与AI融合的核心领域
加密技术的去中心化、无需许可等特性，为打破现有科技巨头对AI技术和资源的垄断提供了新的可能性。目前，加密与AI的结合主要集中在以下几个方向：
算力资源
分布式或去中心化的算力市场，例如 io.net 和 Prodia，通过整合全球闲置算力资源，试图打破中心化巨头对算力供应的垄断。未来，如果分布式算力的总供应量能够超越中心化算力，将深刻改变AI算力市场的格局。
此外，由于AI算力资产具有稀缺性和高盈利性，一些项目开始通过现实资产代币化（RWA）的方式，将算力资源转化为可交易的数字资产，并构建相应的衍生品生态，形成所谓的“AI-Fi”体系。
数据生态
加密货币的经济模型可以有效激励用户参与AI数据领域的建设。例如，诸多DePIN项目通过通证经济激励用户贡献、标注或验证数据，为AI模型训练提供高质量的数据来源。
同时，加密技术中的隐私保护机制（如安全多方计算、零知识证明等）能够在模型训练过程中更好地保护用户数据的隐私与安全，推动隐私AI的发展。
模型与协议
开放的模型市场有望打破科技巨头对AI模型的垄断。用户不仅可以提供算力支持模型的训练与推理，还可以通过网络协议直接提供数据或模型以供交互。尽管分布式模型训练目前仍面临较大技术挑战，但其潜在价值巨大，我们期待未来出现更多技术突破。
应用创新
在应用层面，AI与加密的结合为用户提供了全新的内容创作和交互体验。用户可以自主构建具有个性化特征的虚拟角色与聊天机器人。例如，在 Myshell 等平台上，用户通过上传数据训练模型，创建属于自己的AI智能体。这种模式也让数据提供者和模型训练者能够从平台的发展中获益，形成良性的数据飞轮效应。
二、加密与AI领域的投资方法论
随着市场逐渐成熟，投资逻辑也正在从纯叙事驱动转向价值与需求驱动。
市场从狂热走向务实
过去一年，加密与AI领域涌现了大量项目，但多数仍集中在基础设施层面，应用层项目数量较少且创新不足。市场早期常见的炒作与泡沫正在消退，真正具备技术实力和实用价值的团队开始进入这一领域。投资者越来越青睐那些能够提供真实价值、具备可扩展性和可用性的项目。
关注真实需求与商业模式
创业者已难以仅依靠宏大叙事吸引投资。市场对纯概念型项目态度转趋谨慎，具备真实市场需求和稳定业务收入的项目更受青睐。很多初创项目仅依赖通证或NFT销售作为收入来源，这种模式不可持续。团队必须明确其商业模式和盈利路径。
团队需具备AI技术背景
AI技术门槛较高，加密与AI的结合更需要团队对两个领域都有深刻理解。许多缺乏AI技术背景的团队包装出的项目往往流于表面，缺乏竞争力，很快被市场淘汰。因此，投资时格外看重团队是否拥有扎实的AI技术积累和行业经验。
综上所述，加密与AI投资的基本逻辑是：在高潜力的赛道中识别市场需求和痛点，并找到最适合解决这些问题的团队。
三、未来机遇与挑战并存
技术突破与创新是永恒的主题
当前AI领域存在显著的技术垄断，数据和核心技术被科技巨头牢牢掌控。加密与AI的融合为创业者提供了打破垄断、实现技术创新的可能。我们期待更多团队能通过这两种技术的结合，实现真正意义上的突破，推出符合市场需求的产品。
创业团队需要提升综合能力
- 商业模式与可持续性：团队需探索清晰的、可盈利的商业模式，仅靠叙事难以获得市场认可。
- 财务管理与成本控制：良好的财务管理和成本控制能力是项目长期稳定发展的基础。
- 灵活性与敏捷性：市场变化迅速，团队必须能够及时调整战略和方向，抓住转瞬即逝的机会。
基础设施仍是最大挑战
DeAI（去中心化人工智能）面临的最大挑战集中在基础设施层，尤其是构建基础模型所需的资本密集度，以及数据和算力的规模回报效应。大型科技公司凭借其资本优势和已有的云基础设施，试图垄断AI时代的关键生产要素——数据与算力。
然而，前沿模型的价值正在快速贬值。随着低延迟分布式训练方法的兴起，模型 commoditization（商品化）的趋势日益明显。竞争正从由大公司控制的硬件超算集群，转向更有利于开源和加密软件创新的环境。
常见问题
Q1: 加密技术如何具体帮助AI发展？
加密的去中心化特性和经济激励机制，可以打破算力垄断、促进数据共享与隐私保护，并为开源模型创作者提供公平的价值回报机制，从多维度推动AI技术走向开放与民主化。
Q2: 普通用户如何参与加密与AI领域？
用户可以通过提供闲置算力、贡献数据、参与模型训练或验证等方式获得通证激励。此外，还可以体验和使用新兴的AI与加密结合的应用产品，如智能体平台和AI生成内容工具。
Q3: 当前加密与AI结合面临的主要障碍是什么？
技术整合难度大、基础设施不成熟、同时精通两大领域的人才稀缺、监管政策不明确等是当前面临的主要挑战。此外，如何平衡去中心化与效率、找到真实可持续的需求场景也是行业仍在探索的问题。
Q4: 为什么强调团队需要AI背景？
AI技术门槛高，且发展迭代速度极快。缺乏技术深度的团队难以做出有竞争力的产品，容易停留在概念层面，无法应对快速变化的市场和技术环境。
Q5: 未来的发展趋势是什么？
未来可能会呈现“多模型、多智能体”共存的网络生态，而非由少数几个超级模型主导。区块链和加密经济激励有望在协调这一复杂网络、构建真正开放和可组合的资源网络方面发挥关键作用。
Q6: 如何辨别一个加密AI项目的优劣？
重点考察项目是否解决真实痛点、技术方案是否扎实、团队背景是否匹配、经济模型是否可持续，以及是否具备清晰的商业化路径，避免纯概念炒作型项目。
加密与人工智能的融合仍处于早期阶段，但其所蕴含的变革潜力巨大。从算力、数据到模型与应用，创新正在各个层面持续发生。随着技术逐渐成熟和市场趋于理性，真正具备价值和应用前景的项目将脱颖而出，推动整个行业向更加开放、民主和高效的方向发展。
对于投资者和创业者而言，聚焦真实需求、打造技术壁垒、构建可持续模式，是在这一浪潮中保持竞争力的关键。👉 获取更多行业前沿分析与策略
