机器学习

本文概述了2030年人工智能加密货币收入情景，强调了10.2B美元的基本情况，并指出公共区块链在推动人工智能采用方面的关键作用。VanEck可能持有相关数字资产。根据研究，到2030年，加密货币人工智能收入预计将达到10.2B美元。区块链技术可能成为人工智能采用和去中心化解决方案进步的关键驱动力，加密激励措施可以提高人工智能模型的安全性和效率。公共区块链可提供安全证明，加密货币可解决人工智能开发者面临的挑战。通过加密货币激励，可以优化人工智能模型的输出。

摘要由 Mars AI 生成

本摘要由 Mars AI 模型生成，其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

加密货币和人工智能交叉领域正在进行的实验和最终采用背后的驱动力与推动加密货币最有前途的用例的驱动力相同——访问无需许可和去信任化的协调层，从而更好地促进价值转移。

本文探讨了加密货币和人工智能的交叉点，包括去中心化的加密货币平衡了中心化的人工智能，AI可以帮助识别真假信息和欺诈行为，但需要注意滥用权力。AI也可以作为游戏界面和规则的一部分，但需要注意对抗性机器学习带来的挑战。作者提出了使用DAO来管理AI训练和运行的想法，并探讨了如何在去中心化的世界中实现民主治理AI的可能性。总的来说，加密货币和人工智能的结合有着广泛的应用前景，但需要谨慎处理。

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2023年，人工智能领域的资金减少幅度相对较小，谷歌搜索趋势和人工智能相关代币价格飙升，与人工智能相关的web3项目的资金激增达到2.98亿美元，投资者也对人工智能行业表现出浓厚兴趣。AI x加密创新也在推动人工智能的发展，零知识机器学习结合了零知识证明和机器学习，UGC也开始集成人工智能，但投资者需要了解投资此类前沿技术的风险。

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Modulus Labs正在构建一个AI工具包，使用ZKML技术确保ML模型的输出不会泄露用户的个人数据，但Worldcoin和AI Arena的比赛不适合直接使用ZKML技术。ZKML技术可以证明时间和证明者内存使用，但在web3应用中存在技术瓶颈。期待着支持更多的建设者，来建立令人兴奋的想法，拯救世界。

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人工智能与加密货币的结合，使得一些重要的项目得以实现，如@akashnet_$AKT，@origin_trail$TRAC，@opentensor$TAO，$FET和$OLAS，它们在指导人工智能的集体拥有权和发展方面发挥关键作用，但也存在投机性风险，需要谨慎对待。

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自主世界理论提供了一个数字生态系统，其中包括区块链状态根、区块链状态转换函数和共识机制，以及基于零知识机器学习（ZKML）的基础设施，用于游戏开发者和玩家。MUD框架简化了游戏开发流程，Redstone作为游戏优化的基础设施，EZKL引擎可以实现创新动态，支持辉煌的自主世界游戏堆栈。

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