Discusión profunda sobre el campo de Crypto AI

Introducción de los invitados

Moderador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures

Invitado:

• Max, el anfitrión del canal de YouTube "El Espacio Blockchain de Max"
• Lydia, investigadora de Particle Network, exinvestigadora de Mint Ventures

Comprensión de Crypto AI

Max considera que Crypto AI resuelve principalmente dos problemas:

1. Resolver problemas como la censura de la IA centralizada a través de la descentralización.
2. Introducir un mecanismo de incentivos con tokens, recompensar modelos de código abierto y desarrollo abierto

Lydia considera que:

1. En la actualidad, Crypto AI no es tan eficiente como la IA tradicional.
2. Crypto AI actualmente tiene el mayor valor en abrir la imaginación de las personas, permitiendo que las dos tecnologías de vanguardia, Crypto y AI, colisionen en la mente de las personas.
3. Crypto AI es una narrativa exógena a largo plazo, que podría convertirse en la fuente de los temas filosóficos más importantes del próximo siglo.

Alex complementa:

1. Crypto AI, a través de incentivos con tokens, puede intentar un desarrollo de código abierto mientras garantiza una buena forma de incentivos.
2. Actualmente, Crypto AI todavía tiene diferencias en rendimiento y costo en comparación con los productos de IA de Internet maduros.
3. Crypto AI ofrece un conjunto de soluciones que intersectan con Crypto, siendo un experimento de vanguardia.

Clasificación de proyectos en la pista de Crypto AI

El método de clasificación de Lydia:

1. AI empoderando Crypto: como integrar API para crear chatbots en Web3, usar AI para mejorar el código del proyecto, etc.
2. Crypto empodera la IA: por ejemplo, mejorar un eslabón de la industria de la IA a través de Crypto, como la agregación de recursos de poder de cálculo, etc.

La clasificación de Max:

1. Capa de arquitectura: como Bittensor, Near, Sahara y otras arquitecturas subyacentes
2. Capa de recursos: como Akash y Render que proporcionan potencia de cálculo descentralizada, Vana que proporciona datos descentralizados.
3. Capa de aplicación: como agentes de IA orientados al usuario

Oportunidades y desafíos de Crypto AI

Principales desafíos:

1. Los proyectos generalmente se encuentran en una etapa temprana, hay una discrepancia entre el valor de mercado y el valor real.
2. Existe una discrepancia entre el sentimiento del mercado y los avances técnicos
3. La mayoría de los proyectos aún no han encontrado una coincidencia en el mercado de productos.

Oportunidades futuras:

1. El entorno político se vuelve amigable, proporcionando buenas condiciones para el desarrollo de proyectos.
2. El rápido desarrollo de la IA en los campos tradicionales seguirá generando efectos de externalidad para Crypto AI.
3. El desarrollo de la AGI puede traer impactos económicos y comerciales a nivel de toda la humanidad, ofreciendo nuevas oportunidades para Crypto AI.

Proyectos de Crypto AI que vale la pena seguir

Lydia recomienda Bittensor:

1. Capacidad narrativa fuerte, la imagen del equipo gusta a los desarrolladores.
2. Obtener el favor de las instituciones, como Grayscale que estableció una subsidiaria para desarrollar su ecosistema.
3. Ha experimentado un gran FUD pero ha mostrado vitalidad

Max complementa el riesgo de Bittensor:

1. La tasa de emisión de tokens es alta, el valor se diluye continuamente.
2. Actualmente sigue siendo bastante centralizado

Otros proyectos que vale la pena seguir: Vana, Arweave, Near, etc.

Estrategia de evaluación de proyectos de Crypto AI

Dimensiones de evaluación de Max:

1. Equipo: fundador, inversores, calidad de la comunidad, etc.
2. Producto
3. Capacidad de Ganar
4. Perspectivas futuras
5. Modelo de economía de tokens

Dimensiones de evaluación de Lydia:

1. Equipo: capacidad narrativa y poder de ejecución
2. Diseño de Token: ¿comprende y utiliza plenamente las propiedades de Crypto?
3. ¿La marca del proyecto, su cultura y comunidad son atractivas?

Alex complementa: Es necesario evaluar la etapa en la que se encuentra el proyecto en función del ciclo de desarrollo de la industria y buscar el momento de inversión adecuado.

Compartir herramientas de IA comúnmente utilizadas

Lydia:

1. GPT: Practicar inglés, consulta psicológica
2. Perplexidad: buscar información
3. Dou Bao: Resumen de video de YouTube

Max:

1. ChatGPT: absorción de conocimiento, organización de datos, generación de imágenes

Alex:

1. GPT: Formateo de artículos, Profundidad en el aprendizaje profundo
2. Perplexidad: alternativa a los motores de búsqueda tradicionales