Variant Fund合伙人：AI x 加密交叉点

幸福的鱼

我花了很多时间研究AI和加密货币的交叉点。我认为，两者的结合对于使AI更加公平和用户拥有至关重要。

分享一下我们所看到的快速想法：

AI x 加密货币交叉点的项目分为两大类：1) 应用加密技术解决AI问题 2) 应用AI解决加密问题。

将加密应用于AI

由于当今AI市场总体比加密世界更大，因此大多数公司都专注于 (1) 将加密应用于AI。也就是说，将AI应用于加密货币 (2) 可以使加密货币更易于使用和交互，从而帮助扩大蛋糕。

在第一类中，我们正在研究整个AI堆栈的项目：

• 数据收集（包括收集其他地方不存在的新的专有数据集）

• 模型训练和推理（包括数据标签和 RLHF）

• 基础设施市场（包括计算和存储）

• AI应用

  
  

我们看到加密货币有机会对所有这些类别产生影响。

以数据收集层为例，我们看到的是，积累当前不存在或难以访问的数据集对于AI公司来说可能是一个巨大的解锁。加密货币可以通过激励用户贡献数据来提供帮助（如在许多 DEPIN 网络中）。

在计算市场中，我们还看到代币激励被用来聚合这些网络的供应方。我们认为，在竞争日益激烈的环境中，一个差异化因素将是提供额外的服务和模式来吸引开发商。

在应用程序层，我们看到旨在创建AI智能体的项目，配备钱包以使它们能够独立进行交易。或者在去中心化计算上运行的AI智能体（如Venice.ai）。

我们已经在加密货币 + AI 的交叉领域进行了多项早期投资——Worldcoin、Mana、Modulus、Botto、Dawn 钱包——我们很高兴能够继续支持该领域。

将AI应用于加密

下面我将概述第二类：将AI应用于加密货币的公司。

AI在加密领域的应用与我们已经看到的AI和大语言模型对非加密领域产生的更广泛的影响是相似的：创建一个新的计算用户界面；帮助内容创作者的创作过程；帮助企业提升运营能力。

将AI应用于加密的项目类别可以按 GTM 进行细分：面向消费者、创作者或面向开发人员。

在消费者方面，项目正在构建：

• 为用户提供的AI界面（例如钱包在链上处理事务的自然语言界面）

• AI交易智能体和策略

• 估值模型（例如 NFT 的 Upshot）

• 用户拥有的AI DAO（例如@hollyplusp_voice模型，@BottoDAO)

• 链上AI游戏（例如ModulusLabs的Leela)

  
  

对于创作者来说，有AI辅助创作工具（例如对NFT的title.xyz）以及人工智能生成的 memecoins，尤其是AI艺术，在 NFT 世界中正大行其道。

对于开发人员来说，项目正在将AI应用于： 智能合约审计；欺诈检测和安全；链上数据分析；通过聊天机器人进行社区管理；Defi 风险评分；女巫检测；代币分发。

浩然

加密货币可以通过激励用户贡献数据来提供帮助

在菲第一帅

包括收集其他地方不存在的新的专有数据集

无敌是多么寂寞

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