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人工智能相关加密代币总价值两年激增四倍
过去两年间，与人工智能相关的加密代币总价值飙升了四倍，目前市值已接近200亿美元。虽然这仅占整个3.55万亿美元加密市场的0.67%，但其增长反映出市场对去中心化ai基础设施、可编程货币以及稳定币支付系统的期待正在升温。
行业发展现状
当前ai加密领域约包含20种代币。按流通市值计算规模最大的是去中心化机器学习协议Bittensor的原生代币TAO。尽管今年加密货币整体呈现上涨趋势，但ai代币的表现却参差不齐。TAO年初至今上涨2%，而ElizaOS则暴跌80%，凸显该领域的高波动性和早期特性。
2023年，ai加密领域总市值仅为45亿美元。如今逼近200亿美元的规模表明，投资者对原生ai基础设施、去中心化训练以及基于区块链的智能体协调系统的兴趣正在加速增长。
稳定币：ai智能体的关键赋能者
最显著的新兴趋势之一是ai与稳定币基础设施的融合。区块链数字美元可能成为ai智能体的基础工具，它们需要快速、无国界且可编程的支付系统。
支付科技巨头Stripe近期将其稳定币支付功能扩展至150多个国家。同时有报道称，美国大型银行正在探索与ai工具兼容的代币化存款框架。数字资产交易所也推出了面向ai和物联网设备的"智能钱包"及可编程支付解决方案。
Bittensor：减半机制与去中心化计算
Bittensor仍是目前发展最成熟的去中心化ai协议。TAO代币总量上限为2100万枚，每四年经历一次"减半"。今年晚些时候将迎来首次减半事件，这可能影响代币供应动态。
该协议推出的dTAO升级允许创建可投资的子网络——专为特定机器学习任务优化的定制化小型网络。目前已有超过7%的TAO流通供应量被锁定在这些子网络中，表明开发者对去中心化训练环境的参与度正在提升。
分布式训练与GPU市场
多个ai加密协议正在探索分布式训练机制。其中某个平台已利用全球参与者贡献的闲置GPU，训练了参数超过300亿的模型。如果这种方法被证明具有可扩展性，或将显著降低中心化ai模型训练的高昂成本。
另有项目正在构建去中心化GPU市场，可能于今年晚些时候推出代币。这些平台旨在建立新型ai模型开发环境，贡献者可通过提供算力或数据分享获得加密代币奖励，而非依赖中心化的企业基础设施。
数据货币化与非金融应用场景
ai与加密技术交叉领域的另一新兴方向是数据货币化。某聚合网络数据出售给ai实验室的协议，据报已达到数千万美元年化收入——且未发行任何代币。这展示了去中心化网络如何既能满足ai开发者的现有需求，又能从非金融渠道创造实际收入。
随着ai系统需要大量多样化且定期更新的数据集进行有效训练，数据经济正变得愈发重要。加密原生的数据采集和货币化工具与传统数据经纪商并存，可能为零售用户参与ai训练环节开辟新市场。
行业前景与挑战
尽管前景乐观，该领域仍面临明显风险，包括监管不确定性、技术实施挑战以及过度炒作。当前市值很大程度上具有投机性，与协议增长或代币效用的未来预期挂钩。
ai、加密货币和可编程货币的融合从结构上看符合长期技术发展趋势。如果新的监管框架能为ai加密操作提供更明确的指导，机构采用可能会接踵而至。目前ai加密领域仍处于实验性和高波动阶段，但随着实际应用的增加和基础设施的成熟，其或将从小众类别逐渐发展为加密与ai生态系统中更整合的组成部分。
