不再是障碍：性能得到释放

区块链因其缓慢的性能和高计算成本而名声不佳，这一直是创新的障碍。第二层技术已经打破了这一障碍，提供了 100 倍的成本降低，同时保留了去中心化和信任。现在，这个领域已经为计算密集型活动准备好了土壤，为 AI 和区块链的融合铺平了道路。

智能区块链：双向街道

区块链 ← AI

区块链空间中糟糕的用户体验通常归因于其缺乏智能。然而，降低的计算成本为在链上集成机器学习算法铺平了道路，从而将 Dapps 从单纯的交易实体提升到智能接口。

从基础的链上算法到像 AIGC 这样的高级 AI 能力，Dapps 很快将与传统应用程序相媲美。这种集成将使 Dapps 能够理解用户的意图，自动化复杂任务，最终使整个链上体验流畅和高效。

AI ← 区块链

相反，区块链为 AI 带来了隐私和信任。零知识证明（ZK）和其他加密技术正在被用于确保数据收集、训练和推理的透明度。这将减轻公众对 AI 相关的不信任和隐私问题。

影响：解决我们最大的挑战

用户引导到 Web3 生态系统

AI 的集成可以显著提高区块链平台上的用户体验。AI 算法可以引导用户完成复杂任务，推荐相关的 Dapps，并在区块链世界中作为有效的副驾驶。由 AI 驱动的防火墙增强了智能合约，为新手和专家提供了更多安全性，使 Web3 世界更加可访问和安全。

AI 模型和数据的货币化

区块链提供了一个专注于 AI 模型、数据甚至由 AI 生成的内容的创作者经济的理想框架。像代币、NFTs 和去中心化市场这样的技术使这些高价值资产的安全交换成为可能。Giza、NFTPrompt 和 SingularityNET 等项目正在这个方向上开拓创新。

AI 运营中的成本效率

利用区块链的去中心化特性，AI 的训练和推理可以分布在多个节点上，大大降低成本。这类似于像 Filecoin 这样的去中心化存储解决方案，但用于计算任务。像 Gensyn、Together 和 Bittensor 这样的倡议正在利用去中心化网络进行成本效率高的 AI 操作。

在 AI 世界中推进隐私

像零知识机器学习（ZKML）和全同态加密（FHE）这样的技术可以集成到 AI 生命周期中，以确保数据隐私。这些技术允许加密数据输入、模型隐私甚至加密输出，从而解决了多种隐私问题。

DeFi 中的稳定性和透明度

AI 可以在去中心化金融（DeFi）中提供实时、透明和动态的风险管理。传统的风险算法要么过于简单，要么在离链执行时缺乏透明度。通过直接在链上集成 AI，像 Yearn 和 Compound 这样的协议可以在保持完全透明的同时利用复杂的算法进行风险管理。此外，我们还可以在链上引入更复杂的由 AI 驱动的策略。Modulus Labs 曾经做过这方面的演示。

游戏：下一个前沿

AI 有可能通过降低开发成本和提高游戏性来彻底改变链上游戏。AI 可以自动化游戏开发的各个方面，包括规划、声音设计和测试。此外，AI 可以为链上游戏带来动态和智能的环境，具有自动生成关卡和智能敌人等功能。像 GiroGiro 这样的项目正在这个领域中开创新局。

通过解决这些挑战，AI 和区块链的协同作用为创新开辟了新的视野，为投资和发展在这个交汇的生态系统中提供了有力的论据。

新的工业革命现在已经开始

这不仅仅是一个纯粹的推测性未来，而是一个在 10 到 20 年内逐渐展开的变革时代。AI 和区块链的集成已经在重塑行业，提升用户体验，并解决像隐私和信任这样的紧迫问题。

我们对 AI 和区块链之间这种协同关系的信念是坚定不移的。我们一直在关注这个领域的开创性公司，其影响潜力是巨大的。我们非常激动能够成为这个新的工业革命的一部分，一个能够改变、赋权并解决我们一些最重大挑战的革命。