纵观目前的AI和加密赛道，可以说，加密货币赛道可能是除了AI本身之外的最大受益者。
1/6 加密货币和人工智能的融合正在加速，两者之间的交叉正在催生令人兴奋的新用例。
去中心化计算为人工智能提供了无需许可的计算基础设施，有望缓解GPU短缺问题。
Akash 等项目正在推动采用，提供具有成本竞争力且不受审查的 GPU 租赁服务。
2/6 零知识机器学习 (zkML) 是一个重点领域，它使智能合约能够通过可验证但不泄露数据的加密证明安全地集成人工智能模型功能。
EZKL、Giza、Modulus 等项目正在构建 zkML 基础设施和工具，为将机器学习应用于 DeFi、游戏、身份识别等领域铺平道路。
3/6 人工智能代理将极大改善链上用户体验。
代理是可以自主执行任务的人工智能模型。
它们具有管理钱包并与智能合约交互的能力，为复杂计算和无缝跨链应用开辟了新的可能性。
Morpheus、Fetch.ai、Autonolas 等项目正在推进代理基础设施。
4/6 目前，链下人工智能集成将占据主导地位，提高加密领域的开发效率、合约安全和用户体验。
微软和OpenAI等公司已经推出了相关产品。
中长期来看，更高水平的链上人工智能融合有望带来颠覆性创新，例如去中心化人工智能网络、增强的 DeFi 应用和游戏体验。
5/6 项目仍在解决用户体验、隐私合规性、成本效率等挑战。
但 GPU 供应短缺和监管审查的威胁将推动去中心化计算的采用。
zkML 面临着缺乏工具和人才的障碍，但未来是光明的。
代理目前仅限于确定性任务，但将成为计算和 zkML 的主要消费者。
6/6 尽管仍处于早期阶段，但加密和人工智能的融合正在为自由、开放和去中心化的人工智能生态系统奠定基础，这意味着只要加密货币仍然活跃在二级市场，
对于AI的好消息有足够的期待去跟进，这无疑是一个长期的好消息。
虽然大多数老币并没有得到社区的认可，但他们仍然有机会利用AI的好消息卷土重来，比如AGIX\FET\NMR的曲线。
