Tiêu đề gốc: "AI × Tiền điện tử: Dữ liệu và sự phát triển mới nhất"

Nguồn gốc: JieXuan Chua, CFA, Binance Research

Bản tổng hợp ban đầu: Kate, Mars Finance

Những điểm chính

→ Trong vài tháng qua, mối quan tâm đến trí tuệ nhân tạo ngày càng tăng ( “AI”) Sự quan tâm đã tăng lên, bằng chứng là xu hướng tìm kiếm của Google và giá token liên quan đến AI tăng đột biến.

→ Nguồn tài trợ cho các dự án web3 liên quan đến AI đã tăng mạnh vào năm 2023, đạt 298 triệu USD. Con số này nhiều hơn tổng số tiền tài trợ cho các dự án AI từ năm 2016 đến năm 2022 (148,5 triệu USD).

Các token liên quan đến AI nhìn chung hoạt động tốt vào năm 2023, trong đó 5 token AI hàng đầu theo vốn hóa thị trường vượt trội đáng kể so với BTC và ETH, mức tăng trong phạm vi 200% vào năm 2023 đến 650%.

support Chúng tôi đã quan sát thấy một số xu hướng và trường hợp sử dụng thực tế phát sinh từ sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử. Từ việc thúc đẩy sự phát triển của các mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (“DePIN”) đến tạo ra nhiều ứng dụng tương tác hơn cho người tiêu dùng, chúng tôi đã nêu bật một số phát triển đáng chú ý trong báo cáo này.

Giới thiệu

Năm 2023 đang chứng tỏ là một cột mốc quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo (“AI”) Bởi sức mạnh biến đổi của trí tuệ nhân tạo ngày càng rõ ràng, đặc biệt là việc sử dụng rộng rãi các chatbot trí tuệ nhân tạo như ChatGPT của OpenAI, Bard của Google, Bing Chat của Microsoft, v.v. ChatGPT đặc biệt nêu bật tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, đạt cột mốc 100 triệu người dùng chỉ sau hai tháng

Thành tích này vượt qua Douyin, YouTube và các nền tảng truyền thông xã hội lớn khác.

Hình 1: ChatGPT là một trong những ứng dụng phát triển nhanh nhất, thu hút 100 triệu người dùng chỉ sau hai tháng phát hành

Nguồn: Demandage, Viện nghiên cứu Binance

Hơn nữa, AI cũng đang bắt đầu định hình lại không gian tiền điện tử, cả trong các trường hợp sử dụng thực tế và sự quan tâm ngày càng tăng đối với các token liên quan đến AI. Sự hội tụ của hai công nghệ đột phá này đã nhanh chóng trở thành chủ đề nổi bật trong ngành. Dựa trên báo cáo trước đây của chúng tôi tiết lộ các trường hợp sử dụng AI trong tiền điện tử, giờ đây chúng tôi xem xét lại bối cảnh đang thay đổi này. Với sự quan tâm trở lại gần đây trong lĩnh vực này, chúng ta sẽ xem xét các điều kiện thị trường hiện tại và xem xét những diễn biến mới.

Điều kiện thị trường

Vào năm 2023, mối quan tâm của công chúng đối với trí tuệ nhân tạo tăng lên đáng kể và Google Global Sự gia tăng đáng kể số lượt tìm kiếm “trí tuệ nhân tạo” là bằng chứng cho điều này. Sự quan tâm ngày càng tăng này thể hiện sự tham gia ngày càng tăng của công chúng vào các chủ đề liên quan đến AI. Sự gia tăng này phần lớn có thể là do sự phổ biến của chatbot AI, sự ra mắt của các công cụ AI mới cũng như mức độ phủ sóng của các phương tiện truyền thông và mong muốn tìm hiểu về AI ngày càng tăng.

Hình 2: Mối quan tâm tìm kiếm của Google đối với trí tuệ nhân tạo đã tăng mạnh vào năm 2023, vượt xa “tiền điện tử” và “Bitcoin”.

Nguồn: Google Trends, Binance Research, tính đến tháng 12 năm 2023, ngày 31 tháng 3

Lưu ý: Các con số thể hiện sở thích tìm kiếm liên quan đến điểm cao nhất trên biểu đồ cho một khu vực và thời gian nhất định.

Ngược lại, sở thích tìm kiếm về “tiền điện tử” vẫn tương đối ổn định trong suốt cả năm. Có xu hướng giảm nhẹ từ tháng 1 đến tháng 5, sau đó là giai đoạn ổn định và tăng nhẹ về cuối năm. Xu hướng tìm kiếm “Bitcoin” phản ánh xu hướng tìm kiếm “tiền điện tử” nhưng có nhiều biến động rõ rệt hơn. Sự biến động về mức độ quan tâm đối với Bitcoin có thể liên quan đến một số chủ đề nóng xung quanh Bitcoin, bao gồm Ordinals/BRC-20, một quỹ ETF giao ngay tiềm năng và sự kiện halving Bitcoin vào năm 2024. Những sự kiện này khiến giá Bitcoin tăng lên và khơi dậy sự quan tâm của công chúng.

Nhìn chung, xu hướng tìm kiếm cho thấy sự phân chia rõ ràng giữa mối quan tâm ngày càng tăng đối với trí tuệ nhân tạo và mối quan tâm tương đối ổn định đối với Bitcoin và tiền điện tử. lãi suất ngày càng tăng và cho đến nay vẫn chưa có dấu hiệu giảm lãi suất rõ ràng.

Sự quan tâm của nhà đầu tư

Sự quan tâm của nhà đầu tư đối với ngành trí tuệ nhân tạo vào năm 2023 Cũng hoạt động mạnh mẽ. Bất chấp tổng số tiền tài trợ giảm, tỷ trọng tài trợ cho các công ty khởi nghiệp ở Hoa Kỳ của AI đã tăng tương đối 230%, chiếm khoảng 26%. Sự tăng trưởng này diễn ra khi cả lĩnh vực AI và phi AI đều trải qua thời kỳ suy thoái nguồn vốn. Tuy nhiên, AI đã cho thấy khả năng phục hồi đặc biệt so với thị trường chung.

Hình 3: Tỷ lệ tài trợ khởi nghiệp của Hoa Kỳ cho trí tuệ nhân tạo tăng gấp đôi vào năm 2023*

Nguồn: Crunchbase, Binance Research, kể từ ngày 29 tháng 8 năm 2023

Tài trợ tuyệt đối cho các lĩnh vực trí tuệ phi nhân tạo đã giảm 65% so với năm 2022, trong khi tài trợ cho các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã giảm một lượng tương đối nhỏ chỉ 6%.

Hơn nữa, khi xem xét số vòng cấp vốn, các ngành không thuộc AI đã giảm 55%, trong khi lĩnh vực AI giảm 45%. Sự suy giảm tương đối nhỏ trong các vòng tài trợ và cấp vốn cho AI cho thấy sự quan tâm của nhà đầu tư đối với các ứng dụng AI vẫn tương đối cao, mặc dù tổng số tiền tài trợ có xu hướng giảm kể từ khi đạt đỉnh vào năm 2021. Nó cũng có thể cho thấy niềm tin tiếp tục vào tiềm năng và khả năng tồn tại lâu dài của các công nghệ và ứng dụng AI.

Ngoài ra, bộ phận AI của Web3 đã chứng kiến sự bùng nổ về nguồn tài trợ vào năm 2023. Theo Rootdata, tổng kinh phí cho các dự án AI từ năm 2016 đến năm 2022 là 148,5 triệu USD, riêng năm 2023 đã đạt 298 triệu USD. Con số năm 2023 cao gấp đôi tổng số tiền tài trợ trong 7 năm trước đó, phản ánh sự gia tăng sức hấp dẫn của AI trong năm.

Hình 4: Nguồn tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo năm 2023 sẽ là 298 triệu USD, đứng thứ 7, chiếm 3,7% tổng kinh phí cho các dự án Web3

p>

Nguồn: Rootdata, Viện nghiên cứu Binance, tính đến ngày 31 tháng 12 năm 2023

So với các lĩnh vực khác trong lĩnh vực Web3, nguồn tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo vào năm 2023 là 298 triệu USD, đứng thứ bảy, vượt qua 293 triệu USD của NFT và 42 triệu USD của DAO. Khoản tài trợ này chiếm khoảng 3,7% tổng kinh phí của dự án Web3 vào năm 2023. Mặc dù 3,7% có vẻ không nhiều, vì trí tuệ nhân tạo sẽ chỉ bắt đầu đạt được lực kéo đáng kể vào năm 2023, nhưng sự gia tăng đáng kể về nguồn tài trợ này làm nổi bật sự công nhận và giá trị ngày càng tăng của ngành.

Hiệu suất mạnh mẽ

Từ góc độ giá cả, mã thông báo AI cũng hoạt động tốt hơn so với thị trường tổng thể. Nó đã trải qua tăng đáng kể trong quý và năm qua. Sự quan tâm ngày càng tăng đối với lĩnh vực này đã góp phần vào hiệu suất giá mạnh mẽ của các token liên quan đến AI.

Hình 5: Mã thông báo AI được đánh giá là danh mục hoạt động tốt thứ hai trong ba tháng qua

Nguồn: Dune Analytics (@cryptokoryo_research), kể từ ngày 2 tháng 1 năm 2023, mã thông báo AI bao gồm: AGIX, CTXC, FET, OCEAN, ORAI, RNDR

Theo bảng điều khiển Dune, nơi tóm tắt hiệu suất của các mã thông báo đại diện trên các câu chuyện/lĩnh vực khác nhau, mã thông báo AI đã có mức tăng trưởng đáng kể trong ba năm qua. Xếp thứ hai trong hàng tháng hiệu suất. Lưu ý rằng mặc dù bảng điều khiển ban đầu bao gồm các đồng MEME, nhưng chúng tôi đã loại chúng khỏi phân tích của mình vì vốn hóa thị trường tương đối thấp của chúng dẫn đến mức tăng hiệu suất phần trăm lớn một cách không tương xứng.

Khi so sánh năm mã thông báo AI hàng đầu theo vốn hóa thị trường với BTC và ETH, rõ ràng là mã thông báo AI sẽ hoạt động tốt hơn đáng kể so với các mã thông báo chính trong Mã thông báo năm 2023.

Hiệu suất của những đồng tiền AI này dao động từ 200% đến cao tới 650% trong một năm. Để so sánh, BTC đã kết thúc năm tăng 150%, trong khi ETH tăng 44%.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là BTC và ETH có vốn hóa thị trường lớn hơn nhiều so với các token AI này. Do đó, việc BTC và ETH có mức tăng nhỏ hơn về mặt tỷ lệ phần trăm là điều đương nhiên. Sự so sánh này chủ yếu nhằm làm nổi bật hiệu suất mạnh mẽ và sức hút ngày càng tăng của token AI trong những tháng gần đây.

Hình 6: Vào năm 2023, 5 token AI hàng đầu theo vốn hóa thị trường vượt trội đáng kể so với BTC và ETH, với mức tăng từ 200% đến cao tới 650%

Nguồn: CoinMarketCap, Binance Research, tính đến ngày 31 tháng 12 năm 2023

Nhìn chung, trí tuệ nhân tạo đã đạt được sức hút đáng kể. Việc áp dụng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo ngày càng tăng nhanh, thu hút sự quan tâm liên tục từ các nhà đầu tư và nhà đầu tư bán lẻ. Ngoài ra, hiệu suất của mã thông báo AI rất mạnh mẽ. Ngoài những xu hướng này, còn có một số cải tiến AI x tiền điện tử mới nổi đáng thảo luận, được trình bày chi tiết trong phần tiếp theo.

Phát triển AI x tiền điện tử

Sự quan tâm ngày càng tăng đối với trí tuệ nhân tạo đã thúc đẩy sự phát triển của các lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo các ứng dụng mật mã, mở đường cho sự đổi mới liên tục trong lĩnh vực này. Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét sâu hơn một số xu hướng và trường hợp sử dụng trong thế giới thực phát sinh từ sự hội tụ của AI và tiền điện tử. Từ việc thúc đẩy sự phát triển của các mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (“DePIN”) đến tạo ra nhiều ứng dụng tương tác hơn cho người tiêu dùng, chúng tôi nêu bật một số phát triển đáng chú ý trong không gian này.

AI x DePIN

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, deep learning và nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau nghiêm trọng. Dựa vào sức mạnh tính toán của bộ xử lý đồ họa (“GPU”). Tuy nhiên, trong năm qua, sự quan tâm ngày càng tăng đối với trí tuệ nhân tạo đã dẫn đến nhu cầu về GPU tăng vọt, dẫn đến tình trạng thiếu chip. Nếu không dễ dàng truy cập vào GPU, chi phí tính toán cao có thể gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu và người khởi nghiệp làm việc trong nghiên cứu liên quan đến AI. Đây là lúc Mạng máy tính phi tập trung (một tập hợp con của DePIN) phát huy tác dụng. Họ cung cấp giải pháp thay thế cho các giải pháp hiện có do các nhà cung cấp đám mây tập trung và nhà sản xuất phần cứng thống trị. Kết quả là chúng ta cũng đang chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ trong ngành nhờ nhu cầu GPU.

Do GPU không phải lúc nào cũng chạy hết 100% công suất nên các mạng máy tính phi tập trung tìm cách kết nối những người có sức mạnh tính toán dự phòng với những người cần nó. Điều này đạt được bằng cách thiết lập một thị trường hai mặt cho phép các nhà cung cấp sức mạnh tính toán nhận được phần thưởng từ người mua. Ví dụ về các mạng như vậy bao gồm Akash, Render, Gensyn và io.net, cùng với các mạng khác. Ngoài ra, các mạng điện toán phi tập trung cũng có giá cạnh tranh vì các nhà cung cấp không phải trả thêm chi phí đáng kể để cung cấp sức mạnh tính toán cho mạng.

Hình 7: Giá của mạng máy tính phi tập trung có tính cạnh tranh

p>

Nguồn: Cloudmos, kể từ ngày 2 tháng 1 năm 2024

Lưu ý: Giá dành cho 1 CPU, RAM 1GB và ổ đĩa 1GB

Mạng điện toán phi tập trung đang thúc đẩy làn sóng phát triển của trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp các giải pháp tiềm năng cho các vấn đề trong thế giới thực. Ngày càng có nhiều hoạt động. trên nền tảng.

Hình 8: Số lượng cảnh kết xuất trên Render Network sẽ tăng vào năm 2023

Nguồn: Dune Analytics (@lviswang) kể từ ngày 31 tháng 12 năm 2023

Hình 9: Số lượng hợp đồng thuê hoạt động của mạng Akash tăng vọt trong quý 4 năm 2023

Nguồn: Cloudmos, kể từ ngày 3 tháng 1 năm 2024

AI x Zero Knowledge

Hợp đồng thông minh được biết đến nhờ tính hiệu quả nhờ khả năng tự động hóa dựa trên mã. Tuy nhiên, bản chất định sẵn của chúng đôi khi dẫn đến thiếu khả năng thích ứng, đặc biệt là trong những tình huống phức tạp không lường trước được. Đây là lúc học máy (ML), một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, có thể mang lại những cải tiến đáng kể. Các mô hình học máy được đào tạo trên các tập dữ liệu phong phú và có khả năng học hỏi, thích ứng cũng như đưa ra dự đoán có độ chính xác cao. Việc tích hợp các mô hình này vào hợp đồng thông minh sẽ mở ra nhiều khả năng thích ứng và khả năng linh hoạt.

Thách thức lớn với kiểu tích hợp này là chi phí tính toán quá cao của tính toán ML trên chuỗi. Điều này dẫn đến khái niệm máy học không kiến thức (“ZKML”). ZKML kết hợp bằng chứng không có kiến thức và học máy. Trong thiết lập này, các phép tính ML được xử lý ngoài chuỗi và bằng chứng ZK được sử dụng để xác minh tính toàn vẹn của các tính toán này mà không làm rò rỉ dữ liệu thực tế. Sử dụng ZKML, hợp đồng thông minh có thể khai thác hiệu quả sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong khi vẫn duy trì tính bảo mật và minh bạch của công nghệ blockchain.

Hình 10: ZKML kết hợp bằng chứng không có kiến thức với học máy, trước tiên thực hiện các phép tính ngoài chuỗi và sau đó thực hiện xác minh trên chuỗi

Nguồn: Binance Research

Một cải tiến đáng chú ý là Công cụ dự đoán ZK do Upshot hợp tác với Modulus Labs ra mắt. Công cụ này cho phép Upshot tận dụng các mạch Modulus ZK để xác minh việc định giá tài sản mà không tiết lộ tài sản trí tuệ độc quyền. Nó có thể giúp phát triển các nhà tạo lập thị trường tự động (“AMM”) để tối ưu hóa việc định giá tài sản dài hạn, các quỹ chỉ số trên chuỗi do AI điều khiển với bằng chứng mật mã trên chuỗi về hoạt động của họ hoặc thị trường dự đoán tập trung vào các chủ đề cụ thể có thể nâng cao và Xác minh độ chính xác của các tín hiệu định giá của Zhongli. Các sản phẩm khác của ZKML bao gồm các lời tiên đoán về giá. Ví dụ: Upshot cung cấp cho các mô hình AI của mình dữ liệu thị trường phức tạp để đánh giá giá trị của các tài sản dài hạn như NFT. Sau đó, công nghệ của Modulus sẽ xác minh tính chính xác của các tính toán AI này, gói gọn chúng trong các bằng chứng và gửi chúng đến Ethereum để xác minh lần cuối.

Những ví dụ này chỉ là khởi đầu trong vô số ứng dụng mà ZKML có thể hỗ trợ. Vì công nghệ này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai nên các ứng dụng ZKML hoàn thiện và phổ biến hơn dự kiến sẽ xuất hiện trong những năm tới.

AI x dApps tiêu dùng

Trong năm qua, chúng tôi đã nhận thấy sự tích hợp ngày càng tăng của các ứng dụng nhân tạo trí thông minh trong các ứng dụng phi tập trung của người tiêu dùng (“dApps”) để tăng tính tương tác và thúc đẩy sự tham gia của người dùng. Xu hướng này đang thay đổi cách người dùng tương tác với các nền tảng, mang đến sự cá nhân hóa và tính tương tác. Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo, các dApp này cho phép người dùng chuyển đổi từ người dùng đơn thuần thành người tham gia tích cực.

Một ví dụ là nền tảng nội dung do người dùng tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo (“UGC”) chẳng hạn như NFPrompt. Đúng như tên gọi, AI UGC đề cập đến nội dung do người dùng tạo ra với sự trợ giúp của các hệ thống tự trị. Điều này có thể đạt được bằng cách thiết lập một bộ quy tắc tự động xuất ra và nhúng một số dạng ngẫu nhiên vào thuật toán. Nói cách khác, người dùng có thể nhập một bộ quy tắc hoặc ràng buộc (ví dụ: mẫu, màu sắc, hình dạng) và AI sẽ tạo ra nội dung dựa trên khung này. Bằng cách thu hút người dùng tham gia vào quá trình sáng tạo, nền tảng AI UGC tạo ra mối quan hệ có tính tham gia nhiều hơn giữa người dùng và nền tảng, đồng thời cho phép người dùng tạo ra nội dung độc đáo, có một không hai và có khả năng mở rộng vô hạn.

Hình 11: Tạo NFT bằng cách sử dụng lời nhắc văn bản trên NFPromp

Nguồn: NFPromp

Ngoài việc tạo nội dung, việc tích hợp AI cũng có thể có tác động đến trò chơi web3 hoặc thế giới ảo. Tác động sâu rộng, với các nhân vật trong những trò chơi này trở nên tương tác hơn và đối thoại thực tế hơn. Trò chơi “Anh ấy” và “Cô ấy” của Insomnia AI là một ví dụ điển hình. Trò chơi tập trung vào khả năng tùy biến và giao tiếp thực tế thông qua việc sử dụng AI. Điều này mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hơn và thúc đẩy kết nối cảm xúc chân thực hơn, từ đó làm tăng sự gắn bó của người dùng.

Hình 12: "Anh ấy" và "Cô ấy" sử dụng AI để mang đến trải nghiệm sống động

Nguồn: AI không ngủ

AI x Phân tích dữ liệu

Dữ liệu thị trường chính xác là chìa khóa để hiểu xu hướng của ngành và rất quan trọng để các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt. Tuy nhiên, các trường hợp giao dịch thực tế, chẳng hạn như giao dịch rửa tiền, có thể làm tăng doanh số bán hàng một cách giả tạo và làm sai lệch khối lượng bán hàng thực tế. Bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo vào phân tích, việc lọc tiếng ồn sẽ mang lại kết quả đầu ra dữ liệu chính xác hơn. Điều này đạt được một cách rộng rãi thông qua trí tuệ nhân tạo và học máy (“ML”), trong đó lượng lớn dữ liệu được sử dụng làm đầu vào để xác định các mô hình hoặc xu hướng giao dịch rửa tiền. Kết quả cuối cùng là mô tả chính xác hơn về hoạt động thị trường.

Lấy BitsCrunch làm ví dụ, đây là nền tảng phân tích dữ liệu NFT dựa trên trí tuệ nhân tạo, sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để phát hiện các giao dịch giả mạo hoặc các mẫu giao dịch đáng ngờ trong thời gian thực, từ đó cung cấp dữ liệu chính xác. Việc sử dụng AI/ML cho phép nền tảng phân tích lượng lớn dữ liệu một cách tương đối dễ dàng, cho phép nền tảng phân biệt giữa khối lượng giao dịch thực và khối lượng giao dịch vô cơ. Điều này lần lượt giúp đưa ra quyết định sáng suốt.

Hình 13: Các chỉ số giao dịch rửa được phân tích bởi BitsCrunch

Kết luận

Sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo và mật mã đã thúc đẩy sự quan tâm đến tiềm năng của những công nghệ tiên tiến này trong việc định nghĩa lại bối cảnh kỹ thuật số của sự phấn khích lớn. Các mã thông báo tập trung vào AI đang ngày càng phổ biến, với sự quan tâm ngày càng tăng được phản ánh trong các xu hướng tìm kiếm trực tuyến, nhấn mạnh sự tăng tốc liên tục của câu chuyện về AI.

Phải thừa nhận rằng chúng ta vẫn chưa đạt tới mức áp dụng rộng rãi. Nhiều dự án tiền điện tử được hỗ trợ bởi AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và những dự án khác có thể chủ yếu phục vụ cho các đối tượng thích hợp. Tuy nhiên, sự gia tăng các trường hợp sử dụng hữu hình là một xu hướng đáng khích lệ và tích cực cho sự tăng trưởng lâu dài. Với suy nghĩ này, các nhà đầu tư cần hiểu những rủi ro khi đầu tư vào những công nghệ tiên tiến như vậy đồng thời tận dụng sự cường điệu của AI.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia