Crypto AI Depth Exploration : De l'état actuel de l'industrie aux opportunités d'investissement
Animateur : Alex, chercheur en investissement
Invités : Max, responsable de la chaîne YouTube ; Lydia, chercheuse chez Particle Network
Compréhension de Crypto AI
Alex : Aujourd'hui, parlons du sujet tendance de Crypto AI. Tout d'abord, j'aimerais demander à nos deux invités ce qu'ils pensent de ce secteur de Crypto AI ? Selon vous, quels problèmes d'affaires Crypto AI essaie-t-il de résoudre ? Quelle est l'urgence de ces problèmes ?
Max : Je pense que Crypto AI résout principalement deux problèmes :
Décentralisé : résoudre des problèmes tels que la censure de l'IA centralisée.
Mécanisme d'incitation : incitation à travers des tokens pour les modèles open source et le développement décentralisé.
Par exemple, Bittensor incite différentes sous-réseaux à rechercher de l'IA grâce à des jetons, résolvant ainsi le problème de la difficulté d'obtenir des récompenses dans l'open source. Crypto permet à l'IA de se développer de manière plus ouverte et décentralisée.
Lydia : D'un point de vue commercial, je pense que l'urgence du Crypto AI n'est pas évidente pour le moment :
L'IA a besoin d'une amélioration de l'efficacité plutôt que d'une décentralisation.
Les utilisateurs ordinaires ne se soucient pas des problèmes de code source ouvert de l'IA et des boîtes noires de données.
Utiliser la blockchain pour résoudre le problème de confiance de l'IA coûte actuellement plus cher.
Crypto AI ouvre davantage l'imagination des gens sur le plan narratif, permettant à ces deux technologies de pointe, Crypto et AI, de se percuter. Cela pourrait résoudre des problèmes futurs plutôt que des problèmes actuels.
Alex : En résumé, Max pense que la Crypto peut rendre l'IA plus décentralisée et ouverte, tandis que Lydia considère que la valeur commerciale de l'IA Crypto n'est pas encore claire, et qu'il s'agit davantage d'une expérience à la pointe. Les deux points de vue sont très perspicaces.
Classification des projets dans le domaine de Crypto AI
Alex : Crypto AI est un secteur vaste, avec de nombreux projets ayant différents modèles commerciaux. Comment allez-vous classer ces projets ?
Lydia : une méthode de classification courante est :
Crypto habilite l'IA : Améliorer certains aspects de l'IA du point de vue de la Crypto, tels que la vie privée, la transparence, etc.
AI alimentant Crypto : les projets Crypto intègrent des attributs AI, tels que des chatbots AI, la participation AI à l'élaboration de stratégies, etc.
Actuellement, il y a beaucoup de la deuxième catégorie, mais la première catégorie a un plus grand potentiel, bien que la difficulté de mise en œuvre soit plus élevée.
Max : Je divise principalement en trois niveaux :
Couche d'architecture : infrastructures de base, telles que Bittensor, Near, etc.
Couche de ressources : fournit les ressources nécessaires à l'IA, comme la puissance de calcul Akash(, les données Vana), etc.
Couche d'application : applications IA orientées vers l'utilisateur, comme divers agents IA.
Cette classification est assez similaire à la stratification de l'industrie de la blockchain.
Opportunités et défis de Crypto AI
Alex : Quels sont les principaux défis auxquels Crypto AI est actuellement confronté ? Quelles opportunités industrielles ou narratives pourraient émerger dans les 1 à 2 prochaines années ?
Max : Les principaux défis sont :
La valorisation du projet est trop élevée, c'est davantage de la spéculation.
Applications pratiques relativement rares, beaucoup étant encore au stade de la vision.
Le mécanisme d'incitation pourrait former une spirale de la mort.
En ce qui concerne les opportunités, avec le redressement du marché des cryptomonnaies et l'amélioration de l'environnement réglementaire, davantage de ressources seront investies dans le domaine de l'IA Crypto pour tenter d'innover.
Lydia : Je pense que le plus grand défi est le décalage entre le sentiment du marché et les progrès techniques :
Les professionnels de la crypto ont une compréhension insuffisante de l'IA, ce qui rend difficile une discussion approfondie.
Manque de questionnement et d'examen du projet.
Beaucoup de projets sont gravement homogènes.
Les opportunités futures résident dans :
L'impact à long terme de l'IA continuera à se libérer.
Il est nécessaire de se concentrer sur les avancées de l'IA non liées à la crypto, en particulier sur les sujets éthiques.
Alex : Je voudrais ajouter que l'AGI pourrait apparaître en 2025, et à ce moment-là, l'impact de l'IA sur l'humanité sera plus important, ce qui pourrait donner une nouvelle valeur spéculative à la Crypto AI.
Projets Crypto AI à surveiller
Alex : Quel(s) projet(s) Crypto AI vous semble(nt) le plus prometteur(s) actuellement ? Pourquoi ?
Lydia : Je parie le plus sur Bittensor, les raisons sont :
L'équipe a une forte capacité de narration et une image appréciée des développeurs.
Obtenir la faveur d'institutions comme Grayscale.
A traversé des tests FUD à grande échelle.
L'écosystème est relativement complet, avec un mécanisme d'élimination.
Max : Je suis également très intéressé par Bittensor, je voudrais ajouter quelques points :
Un bon mécanisme d'incitation peut permettre un développement durable de l'écosystème.
L'équipe est professionnelle et résout les problèmes de manière proactive.
Risques :
L'émission de jetons est élevée, ce qui entraîne une pression inflationniste.
Actuellement encore assez centralisé.
De plus, Vana(, les données décentralisées), Arweave( et le calcul AI) méritent également d'être suivis.
Stratégies d'évaluation des projets Crypto AI
Alex : Quels sont les facteurs clés qui vous intéressent le plus lorsque vous choisissez un projet Crypto AI ?
Max : Je me concentre principalement sur cinq aspects : l'équipe, le produit, la rentabilité, les perspectives d'avenir et le modèle économique des tokens. Parmi eux, le plus important est l'équipe, qui comprend :
Contexte du fondateur
Puissance des investisseurs
Atmosphère communautaire
Parce qu'une excellente équipe détermine si un projet peut réellement réaliser sa vision.
Lydia : J'attache aussi le plus d'importance à l'équipe, je regarde principalement :
Capacité narrative
Capacité d'exécution
Compréhension de la profondeur de Crypto
De plus, je vais prêter attention à :
Le rôle réel du Token
La culture de marque du projet est-elle unique
Alex : Je vais combiner les cycles d'évaluation, actuellement Crypto AI pourrait être dans une phase optimiste à court terme, et il pourrait y avoir de meilleures opportunités d'investissement à long terme lors du prochain marché baissier.
Partage d'outils AI courants
Alex : Quels outils d'IA utilisez-vous au quotidien ? Avez-vous des retours d'expérience ?
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Analyse approfondie de l'IA Crypto : état de l'industrie, opportunités d'investissement et perspectives des projets de premier plan
Crypto AI Depth Exploration : De l'état actuel de l'industrie aux opportunités d'investissement
Animateur : Alex, chercheur en investissement
Invités : Max, responsable de la chaîne YouTube ; Lydia, chercheuse chez Particle Network
Compréhension de Crypto AI
Alex : Aujourd'hui, parlons du sujet tendance de Crypto AI. Tout d'abord, j'aimerais demander à nos deux invités ce qu'ils pensent de ce secteur de Crypto AI ? Selon vous, quels problèmes d'affaires Crypto AI essaie-t-il de résoudre ? Quelle est l'urgence de ces problèmes ?
Max : Je pense que Crypto AI résout principalement deux problèmes :
Décentralisé : résoudre des problèmes tels que la censure de l'IA centralisée.
Mécanisme d'incitation : incitation à travers des tokens pour les modèles open source et le développement décentralisé.
Par exemple, Bittensor incite différentes sous-réseaux à rechercher de l'IA grâce à des jetons, résolvant ainsi le problème de la difficulté d'obtenir des récompenses dans l'open source. Crypto permet à l'IA de se développer de manière plus ouverte et décentralisée.
Lydia : D'un point de vue commercial, je pense que l'urgence du Crypto AI n'est pas évidente pour le moment :
L'IA a besoin d'une amélioration de l'efficacité plutôt que d'une décentralisation.
Les utilisateurs ordinaires ne se soucient pas des problèmes de code source ouvert de l'IA et des boîtes noires de données.
Utiliser la blockchain pour résoudre le problème de confiance de l'IA coûte actuellement plus cher.
Crypto AI ouvre davantage l'imagination des gens sur le plan narratif, permettant à ces deux technologies de pointe, Crypto et AI, de se percuter. Cela pourrait résoudre des problèmes futurs plutôt que des problèmes actuels.
Alex : En résumé, Max pense que la Crypto peut rendre l'IA plus décentralisée et ouverte, tandis que Lydia considère que la valeur commerciale de l'IA Crypto n'est pas encore claire, et qu'il s'agit davantage d'une expérience à la pointe. Les deux points de vue sont très perspicaces.
Classification des projets dans le domaine de Crypto AI
Alex : Crypto AI est un secteur vaste, avec de nombreux projets ayant différents modèles commerciaux. Comment allez-vous classer ces projets ?
Lydia : une méthode de classification courante est :
Crypto habilite l'IA : Améliorer certains aspects de l'IA du point de vue de la Crypto, tels que la vie privée, la transparence, etc.
AI alimentant Crypto : les projets Crypto intègrent des attributs AI, tels que des chatbots AI, la participation AI à l'élaboration de stratégies, etc.
Actuellement, il y a beaucoup de la deuxième catégorie, mais la première catégorie a un plus grand potentiel, bien que la difficulté de mise en œuvre soit plus élevée.
Max : Je divise principalement en trois niveaux :
Couche d'architecture : infrastructures de base, telles que Bittensor, Near, etc.
Couche de ressources : fournit les ressources nécessaires à l'IA, comme la puissance de calcul Akash(, les données Vana), etc.
Couche d'application : applications IA orientées vers l'utilisateur, comme divers agents IA.
Cette classification est assez similaire à la stratification de l'industrie de la blockchain.
Opportunités et défis de Crypto AI
Alex : Quels sont les principaux défis auxquels Crypto AI est actuellement confronté ? Quelles opportunités industrielles ou narratives pourraient émerger dans les 1 à 2 prochaines années ?
Max : Les principaux défis sont :
La valorisation du projet est trop élevée, c'est davantage de la spéculation.
Applications pratiques relativement rares, beaucoup étant encore au stade de la vision.
Le mécanisme d'incitation pourrait former une spirale de la mort.
En ce qui concerne les opportunités, avec le redressement du marché des cryptomonnaies et l'amélioration de l'environnement réglementaire, davantage de ressources seront investies dans le domaine de l'IA Crypto pour tenter d'innover.
Lydia : Je pense que le plus grand défi est le décalage entre le sentiment du marché et les progrès techniques :
Les professionnels de la crypto ont une compréhension insuffisante de l'IA, ce qui rend difficile une discussion approfondie.
Manque de questionnement et d'examen du projet.
Beaucoup de projets sont gravement homogènes.
Les opportunités futures résident dans :
L'impact à long terme de l'IA continuera à se libérer.
Il est nécessaire de se concentrer sur les avancées de l'IA non liées à la crypto, en particulier sur les sujets éthiques.
Alex : Je voudrais ajouter que l'AGI pourrait apparaître en 2025, et à ce moment-là, l'impact de l'IA sur l'humanité sera plus important, ce qui pourrait donner une nouvelle valeur spéculative à la Crypto AI.
Projets Crypto AI à surveiller
Alex : Quel(s) projet(s) Crypto AI vous semble(nt) le plus prometteur(s) actuellement ? Pourquoi ?
Lydia : Je parie le plus sur Bittensor, les raisons sont :
L'équipe a une forte capacité de narration et une image appréciée des développeurs.
Obtenir la faveur d'institutions comme Grayscale.
A traversé des tests FUD à grande échelle.
L'écosystème est relativement complet, avec un mécanisme d'élimination.
Max : Je suis également très intéressé par Bittensor, je voudrais ajouter quelques points :
Un bon mécanisme d'incitation peut permettre un développement durable de l'écosystème.
L'équipe est professionnelle et résout les problèmes de manière proactive.
Risques :
L'émission de jetons est élevée, ce qui entraîne une pression inflationniste.
Actuellement encore assez centralisé.
De plus, Vana(, les données décentralisées), Arweave( et le calcul AI) méritent également d'être suivis.
Stratégies d'évaluation des projets Crypto AI
Alex : Quels sont les facteurs clés qui vous intéressent le plus lorsque vous choisissez un projet Crypto AI ?
Max : Je me concentre principalement sur cinq aspects : l'équipe, le produit, la rentabilité, les perspectives d'avenir et le modèle économique des tokens. Parmi eux, le plus important est l'équipe, qui comprend :
Contexte du fondateur
Puissance des investisseurs
Atmosphère communautaire
Parce qu'une excellente équipe détermine si un projet peut réellement réaliser sa vision.
Lydia : J'attache aussi le plus d'importance à l'équipe, je regarde principalement :
Capacité narrative
Capacité d'exécution
Compréhension de la profondeur de Crypto
De plus, je vais prêter attention à :
Le rôle réel du Token
La culture de marque du projet est-elle unique
Alex : Je vais combiner les cycles d'évaluation, actuellement Crypto AI pourrait être dans une phase optimiste à court terme, et il pourrait y avoir de meilleures opportunités d'investissement à long terme lors du prochain marché baissier.
Partage d'outils AI courants
Alex : Quels outils d'IA utilisez-vous au quotidien ? Avez-vous des retours d'expérience ?
Lydia :
GPT: Pratiquer l'anglais, consultation psychologique
Perplexity : rechercher des informations
Doubao : résumé vidéo
Max :
ChatGPT : résumer des articles, générer des images
En train d'étudier la génération de rapports de recherche par l'IA
Alex :
GPT: Écrire des articles, apprendre de nouveaux concepts
Perplexity : alternative aux moteurs de recherche traditionnels
L'IA a un potentiel énorme dans le domaine de l'éducation et pourrait à l'avenir bouleverser le modèle traditionnel de la classe.