摘要：週期與敘事一直是全球加密市場的核心話題，過去行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，影響加密市場走勢的變量正在增多。
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，嗅覺一直相對前沿。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週期性、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”等話題展開，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臺和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。通過對支持區塊鏈行業發展的企業家的承諾，OKX Ventures幫助建立創新公司，併為區塊鏈項目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行業並創建創新金融體系的變革性項目。憑藉對加密領域的深入瞭解，Polychain Capital 支持有遠見的企業家和尖端技術，推動去中心化網絡和協議的增長和採用。
關於 Delphi Digital
Delphi Digital 是一家研究驅動型公司，致力於促進對不斷增長的數字資產市場的理解和發展。Delphi Digital 通過四個業務線支持生態系統：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行業的創新和發展。而 Crypto 去中心化、無需許可的特性正好可以打破巨頭的枷鎖，能在一定程度上促進技術創新，帶來行業新的繁榮。
目前，比較常見的場景包括算力、數據、模型和應用。
•算力
分佈式/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，通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。比如各種 Depin 項目能夠通過 token 經濟模型激勵用戶參與數據貢獻、數據標註或者數據驗證，為 AI 模型訓練提供數據源；Space and Time 通過proof of SQL 將防篡改的鏈上和鏈下數據結合起來，為 AI 與區塊鏈結合打造可驗證計算層；0g.ai 則構建了一個可擴展的數據可用層和存儲系統；此外，Crypto 的隱私保護特性，能更好地實現用戶數據的安全隱私，如 Flock.io, Privasea.ai 等都強調模型訓練時用戶數據隱私保護的重要性。
•模型
開放的模型市場有望打破科技巨頭的模型壟斷，用戶不僅可以通過提供計算資源來支持 AI 模型的訓練和推理，同時還能提供數據或模型，通過網絡協議直接進行交互。此外，分佈式模型訓練是目前的一個難點，我們特別期望看到分佈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，用戶可以自主構建具有自定義個性的虛擬角色和聊天機器人，如Myshell，用戶通過上傳數據訓練模型，構建自己的AI Smart Agent，同時也讓數據提供者、模型訓練者都能從平臺發展的過程中獲得紅利，進而形成正向的數據飛輪。
Polychain：AI領域正在從閉源模型向複雜的開源方案轉變。這一變化雖使AI功能的獲取更為民主化，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交匯的一個創新領域，區塊鏈技術結合了開源、所有權和可驗證性，為價值積累奠定了基礎。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盈利時獲得回報。這不僅激勵開源開發，還確保了創建者和貢獻者的公平補償。
除了金融化，加密與AI的融合還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區參與。
然而，創新的核心在於基礎設施的發展。分佈式計算網絡、新型數據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，自動執行復雜任務，從個性化助手到去中心化金融的高級自動化。但其實現依賴於數據隱私保護、可驗證的計算系統及基礎設施的無縫集成。
加密與AI融合的項目雖處於早期，但通過快速的迭代實驗取得了進展。儘管最佳實踐尚未確立，密碼技術在解決AI挑戰中的潛力日益明顯。
未來，我們將看到更多結合加密與AI優勢的精細應用。這一融合不僅會帶來更加透明和負責的系統，還將顯著提升AI和區塊鏈技術的可用性和功能。隨著探索的繼續，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。炒作與泡沫是技術革新初期的伴生現象，經過市場資源的優化配置，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在價值、可擴展性和可用性的項目，而不是那些僅僅依賴炒作和營銷的項目。
•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。創業者僅僅靠敘事吸引投資者是不夠的，現在市場對純敘事類項目偏向於謹慎和保守。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，我們抽象出了相應的投資邏輯，核心有三點：
•市場需求導向
很多 AI 創業團隊直到產品推出市場才發現市場並不買單，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，大方向上判斷項目屬於 Crypto & AI 領域的什麼賽道，市場容量會有多大，項目未來發展空間有多大，以及競爭對手、競爭情況如何。其次，項目解決了什麼問題，滿足了什麼需求，哪怕是非常小的點，解決了市場痛點都是可行的思路和方向。
•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，很多創業團隊把 NFT/Token 銷售作為唯一的收入來源，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，而不僅僅依靠敘事讓市場買單。
•團隊需要有 AI 背景
AI 的火爆迅速點燃Web2市場和VC的熱情，這股熱潮也理所當然吹到了加密世界，很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，項目大多是套殼產品，沒有市場競爭力，很快就被市場淘汰了。AI 存在較高的技術門檻，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，投資的基本思路是在一個市場發展潛力巨大的賽道里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：當前，加密和AI項目的格局以敘事驅動為主，這是早期變革性技術的典型特徵。這種敘事不僅是營銷的一部分，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，關注其技術基礎和實際應用。因此，我們的投資策略基於對加密和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項目。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網絡、推理和智能網絡、可驗證和私有計算以及數據管理解決方案等方面，這將為下一波創新奠定基礎。
未來，數據隱私技術如同態加密、多方計算、零知識證明等將成為保護AI隱私的重要手段。去中心化數據市場、可驗證推理網絡、AI代理基礎設施將持續增長，推動AI功能普及，構建公平、透明、高效的系統。AI與區塊鏈的集成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。高質量數據集上訓練的小型高效模型也將繼續發展，推動更個性化的AI體驗，減少應用摩擦。
Delphi Digital：軟件正在吞噬世界，而AI正在吞噬軟件。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（應用程序），誰就將獲得巨大的價值。
目前，Delphi Ventures 的核心投資邏輯側重於DeAI生態系統，正在積極佈局DeAI堆棧的每一層項目。
首先是在基礎設施層面，DeAI依賴於數據和計算，尤其是通過加密貨幣激勵機制來高效獲取這些資源。這是堆棧中最具挑戰性但也最有潛力的一部分。當前，分佈式訓練協議和GPU市場通過協調異構硬件為大型科技公司提供低成本解決方案，而DePIN網絡則憑藉其低成本構建硬件網絡的能力，在未來智能化經濟中佔據重要位置。
其次，在中間件層面，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）、圖神經網絡、用於在受限的鏈上環境中擴展數據和計算的協處理器，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能模塊化方法的願景，這種方法最終可能會超越當今科技巨頭的集成閉源版本。
最後是在應用層面，鏈上代理協議可能是改善加密領域用戶體驗的關鍵。通過連接計算網絡和用戶，這些協議不僅能夠降低成本，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真正的可組合計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遇。
AI 領域存在較嚴重的技術壟斷，數據和核心技術更多地掌握在科技巨頭手裡，初創公司的生存空間被擠壓得很小。如何應對科技巨頭的技術壟斷和蠶食，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，通過 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可持續性，純敘事的項目不再被市場接受，創業團隊需要有穩定的業務收入或者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，確保項目的長期穩定運營。財務問題是創業團隊出現問題最多的點，很多創業團隊因為財務管理不善而導致項目失敗。
•創業團隊需要有足夠的靈活性和機動性。市場發展瞬息萬變，一個技術突破可能導致一批創業團隊消失，創業團隊需要具備靈活性和適應能力，根據市場及時調整策略和方向，學會擇時與借勢。
Polychain：當前，AI和加密行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，需求仍然旺盛，但主導戰略尚未明確。結合更公平、更開放的AI理念，能夠有效結合AI和區塊鏈技術的項目具備廣闊的發展前景。“超級對齊”理念緩解了對AI對就業和信息真實性影響的擔憂，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，機遇伴隨著挑戰。全球經濟面臨衝突、經濟衰退、高通脹和高利率等壓力，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“數字黃金”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，項目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，可能影響項目開發進度。
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，將引領行業下一階段的發展。隨著市場成熟，加密和AI技術將向更可持續、實際應用的方向發展，未來可能更加註重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統深度融合，推動新經濟模式的出現。
Delphi Digital：DeAI的最大挑戰在基礎設施層，特別是在構建基礎模型所需的資本密集度以及數據、計算的規模化回報上。
大型科技公司在這方面佔據了明顯優勢：通過在第二代互聯網時期利用壟斷利潤構建龐大的資本庫，並在十年低利率期間將其再投資於雲基礎設施，它們現在試圖壟斷數據和計算市場，進而控制智能市場——AI的關鍵因素。
由於大型訓練的資本需求和高帶寬要求，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，並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的網絡效應更淺。前沿模型的價值正在迅速貶值，尤其是Meta轉向“焦土”戰略，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。這一變化將競爭從有利於大型科技公司控制的硬件超級集群，轉向更加有利於開源和加密軟件創新的環境。同時，智能技術的價格也在迅速下降。
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，歡迎感興趣的讀者免費查閱。
考慮到“專家混合”架構和LLM綜合/路由的計算效率，未來可能不是由3-5個超級模型主導的世界，而是一個由數百萬個不同形狀、大小和用例的模型交織而成的智能網絡。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。
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