作者：Teng Yan ，Delphi Digital 研究员 来源：Chain Of Thought 翻译：善欧巴，金色财经

本文将分享一些我们用来理解 AI 与加密行业的思维框架。这是一个混乱又快速变化的领域，而这些模型能帮助我们拨开迷雾，看清趋势。希望它们也能帮你获得更清晰的视角。

我们仍然处于早期阶段

不仅是从市值或开发者采用度的角度来说，更在于AI 和加密彼此之间的理解与融合程度仍极为初级。

加密在过去十年中致力于构建无需信任的系统，避免中心化协调。而与此同时，AI 正在吸收海量数据、学习模式，并开始替代人类做出一些决策。单独来看，两者都极具颠覆性。

但当它们碰撞结合，就会带来“二阶效应”：新行为模式、新型协作方式，当然也伴随着不少混乱。

新范式出现，旧假设崩塌。

为了保持方向感，我们一直在使用一些简单但有效的思维模型。它们并不是为了预测未来，而是用来帮助我们识别什么正在起作用、什么是噪音、以及真正强信号从哪里出现。

现在，我们将这些模型分享给你，希望它们也能对你有帮助。

AI 与加密的交汇点上，有两股主要力量正在浮现：

AI 让加密更易用

智能代理和 ChatGPT 式界面减少了用户参与链上操作的摩擦。不需要懂钱包、助记词或复杂的链上工具，普通人也能无门槛参与。

加密增强 AI 的可信度

它为 AI 决策提供透明的系统基础。可验证的数据、公开的基础设施和开放的协调机制，为原本黑箱的 AI 模型建立“边界”。

大多数创业项目倾向于解决这两个方向中的一个。

AI 正在改进加密

加密世界一直存在用户体验差的问题，而 AI 正在迅速介入并解决这个难题。我们在以下三个领域看到了早期势头：

▪️ 交易代理

由于加密市场波动大、分散性强，正成为 AI 驱动策略的沃土。智能代理可实时处理数据、快速适应市场变化、并发现人类无法察觉的交易模式。

▪️ 安全与威胁检测

AI 代理能实时监控链上活动，发现钓鱼攻击或智能合约漏洞，为系统添加一个可进化的实时防御层。

▪️ 开发者助手 / 用户助手

Wayfinder、Giza、Fungi、Orbit 等 AI 助手正在帮助用户换币、寻找最佳收益、甚至自动执行链上操作。这些工具大大降低了门槛，让更多人能轻松使用加密服务。

这种模式我们并不陌生：复杂性先被抽象化，先惠及资深用户，然后扩展到大众市场。

放眼未来，我们会看到自主代理直接与智能合约交互，价值将从机器传递到机器，甚至无需人类干预，市场自动完成清算。趋势已经非常清晰：AI 正快速成为加密下一阶段的基础设施。

加密正在增强 AI

AI 的发展速度极快，模型日益强大、甚至开始具备自治能力。而许多曾经被视为理论性的问题，现在正在变得现实：

• 谁拥有数据？

• 我们能信任 AI 的输出吗？

• 如果系统完全自动化、没有人类参与，会发生什么？

Crypto 提供了一组原语来回答这些问题：

▪️ AI 验证与模型溯源

AI 的一大难题是：如何证明一个模型输出是正确且有理可循的？尤其当系统没有中心化运营方时，信任更难建立。

加密原生方法正试图填补这一空白：

• 零知识证明可验证模型在特定输入上运行过，但无需泄露数据。

• 验证系统可在多个节点间比对输出结果，确保一致性。

▪️ 隐私保护型 AI

Nillion、Atoma 等协议让 AI 能够在加密数据上执行计算，训练和推理过程都无需暴露用户数据。

▪️ 去中心化 AI 网络与市场

与其依赖中心实验室构建模型，新协议正在推动一种网络化训练机制：

数据提供者、算力贡献者、模型训练者都能通过链上机制获得激励，实现共享控制与所有权。

这不只是设计理念，更是资源调配的现实需求：随着模型日益庞大、训练成本高企，依赖中小数据中心或个人闲置 GPU 资源，将成为实用且必要的方式。

更大的赌注：加密作为 AI 的基础设施

我们的核心观点：

我们相信，最具潜力和持久性的机会是让加密成为 AI 的底层基础设施。

到 2030 年，AI 市场预计将达到 1.8 万亿美元。即便只占据 5% 市场份额，也意味着 600 亿美元的潜在机会。足以催生一整套新产品类别：可验证推理网络、去中心化模型注册系统通证化数据交易平台。