Di seguito sono riportate la logica centrale e i percorsi:
1. Punti critici dell'economia dei token
- Variazioni di prezzo estreme: il prezzo dei token come Bitcoin è crollato drasticamente, causando instabilità nei rendimenti DeFi, crollo della fiducia degli utenti e difficoltà di sostenibilità per i progetti.
- Meccanismo di incentivazione unidimensionale: eccessiva dipendenza dai premi in token, mancanza di supporto da applicazioni pratiche, che può innescare bolle speculative; dopo la rottura della bolla, l'ecosistema si riduce rapidamente.
- Bassa efficienza di governance: la governance della comunità dipende principalmente dal voto con token, le decisioni sono lente, facilmente manipolabili dai grandi investitori e difficili da adattare ai cambiamenti rapidi del mercato.
2. Il valore centrale dell'integrazione tra AI e blockchain
- L'AI migliora l'efficienza e l'intelligenza della blockchain: ottimizzazione degli algoritmi dei contratti intelligenti, riduzione dei costi di esecuzione, aumento dell'efficienza; analisi dei dati on-chain tramite machine learning, previsione delle tendenze di mercato, identificazione di transazioni anomale, migliorando la sicurezza; gestione automatizzata dello stato dei nodi e della verifica delle transazioni, aumentando la stabilità e la scalabilità della rete.
- Blockchain garantisce affidabilità e sicurezza dell'AI: fornisce una base di dati affidabile e immutabile, prevenendo avvelenamento dei dati e deviazione dei campioni; l'architettura decentralizzata assicura che il processo di addestramento e inferenza del modello AI sia trasparente e tracciabile, aumentando l'affidabilità del modello; utilizza contratti intelligenti per realizzare la liquidazione automatica dei servizi AI e la gestione dei diritti, riducendo i costi delle transazioni.
Tre, scenari applicativi tipici
- Settore finanziario: motore di strategie DeFi guidato da AI (come AgentFi), che attraverso l'apprendimento rinforzato regola dinamicamente i tassi di prestito, riducendo la volatilità dei rendimenti; collaborazione multi-Agente per riequilibrare gli asset cross-chain, migliorando il rapporto di Sharpe del portafoglio.
- Governance dei dati: l'AI elabora enormi quantità di dati non strutturati sulla blockchain, estraendo informazioni preziose; la blockchain garantisce la tracciabilità della provenienza dei dati e l'uso conforme, promuovendo la condivisione e il commercio dei dati.
- Giochi e Metaverso: NPC on-chain controllati da AI possono gestire autonomamente beni, avviare proposte di governance, migliorare l'efficienza della governance DAO; gli asset digitali generati da AI vengono automaticamente registrati on-chain per conferma dei diritti, riducendo i costi di creazione.
- Potenza di calcolo e infrastruttura: le aziende minerarie utilizzano i centri dati e le risorse elettriche esistenti per trasformarsi in servizi di potenza di calcolo AI, stabilizzando il flusso di cassa; la blockchain realizza la tokenizzazione delle risorse di calcolo (RWA), promuovendo il commercio e la condivisione della potenza di calcolo.
Quattro, chiavi e sfide della trasformazione
- Integrazione tecnologica: superare i colli di bottiglia tecnologici come cross-chain e calcolo della privacy, realizzare un'interazione efficiente tra modelli AI e sistemi blockchain.
- Ristrutturazione del modello commerciale: passare dalla speculazione sui token a fornire servizi reali (come potenza di calcolo AI, governance dei dati, gestione del rischio finanziario), creando entrate sostenibili.
- Conformità normativa: affrontare le sfide normative dell'integrazione di AI e blockchain, garantendo la privacy e la sicurezza dei dati, evitando rischi di conformità.
Cinque, suggerimenti per il percorso di attuazione
- Priorità nella pianificazione delle infrastrutture: le aziende minerarie si trasformano in centri dati AI, utilizzando le attuali risorse elettriche e spaziali per fornire servizi di calcolo, diversificando le entrate.
- Sviluppo di applicazioni pratiche guidate da AI: concentrarsi su scenari come la gestione del rischio DeFi, la tracciabilità della catena di approvvigionamento, la gestione dei dati medici, creando prodotti indispensabili e riducendo la dipendenza dai token.
- Esplorazione di nuovi meccanismi di governance: combinando modelli decisionali di AI e governance decentralizzata della blockchain, migliorando l'efficienza e l'equità delle decisioni, come il voto assistito da AI nelle comunità e l'esecuzione automatica delle proposte di governance.
L'integrazione di AI e blockchain non è una semplice sovrapposizione tecnologica, ma una profonda cooperazione tra prova affidabile + decisioni intelligenti, che infonde nuova vitalità nell'economia digitale. L'industria deve liberarsi dalla dipendenza dai token, concentrarsi sull'innovazione tecnologica e sull'implementazione pratica per raggiungere uno sviluppo sostenibile.