2025年Crypto AI 12大趨勢預測

2025年1月09日 19:12

作者：TengYan，ChainofThought主理人；翻譯：金色財經xiaozou

2026年1月的一個天朗氣清的早晨，你在家門口發現了一份報紙——沒錯，就是用真正的紙張印刷的報紙，不知何故，它竟在AI革命中幸存了下來。

翻看一下，你會發現一個關于AI代理在Blockchain上協調全球供應鏈的頭條新聞，而新推出的CryptoAI協議正在爭奪主導地位。一篇占半頁版面的文章描述的是一名數字“工人”被聘為項目經理的故事——這樣的事在現在這個時候已經司空見慣，幾乎不會引起人們的關注了。

放在幾個月前，我可能還會嘲笑這種想法，甚至認為這樣的發展進步至少要5年才能實現。但CryptoAI就這樣即將以驚人速度顛覆世界。對這一點我深信不疑。

當我坐到辦公桌前準備開啟新的一年，我想從一些有價值的東西開始——一些能激發好奇心，甚至可能引發爭議的東西。還有什么比窺視未來更無價的呢？

我通常不會涉足預測，但CryptoAI實在讓人無法抗拒。沒有過去的經驗可參考，沒有趨勢可依靠——只有一塊空白的畫布，讓人們想象接下來會發生什么。老實說，想到在2026年重新審視這個問題，那時候再看我是多么離譜，豈不是非常有趣的一件事。

所以，本文我就來聊一下自己對2025年的一點看法……1、CryptoAI總市值將達1500億美元

2、Bittensor復興

英偉達（NVIDIA）首席執行官JensenHuang曾說過一句名言：推理需求將增長“十億倍”。這種指數級增長會破壞傳統的基礎設施計劃，并發出“我們需要新的解決方案”的呼聲。

去中心化計算層以可驗證的經濟實惠的方式提供原始計算（用于訓練和推理）。像Spheron、Gensyn、Atoma和Kuzco這樣的初創公司正在悄悄地建立強大的基礎，抓住這個機會，專注于產品而非Tokens（這些公司目前都沒有Tokens）。隨著人工智能模型的去中心化訓練變得切實可行，市場規模將急劇上升。

對比L1：

仿若2021年：還記得Solana、Terra/Luna和Avalanche激烈競爭搶當“最佳”L1的場景嗎？我們將在計算協議之間看到類似的混戰，各協議將激烈爭奪使用其計算層的開發人員和AI應用程序。

Web2需求：6800億至2.5萬億美元的云計算市場規模遠遠超過CryptoAI市場。如果這些去中心化計算解決方案在傳統云客戶端中占有哪怕很小的份額，那么你將見證下一波10倍甚至100倍的增長。

賭注是巨大的。就像Solan在L1大戰中取得勝利一樣，這次的贏家將主宰一個全新領域。建議大家關注這三方面：可靠性（例如，可靠的服務級協議或SLA）、成本效益和開發友好型工具。4、AI代理將淹沒Blockchain交易

今天的AI代理大多是孤狼，孤立地運作，很少有不可預測的互動。

代理群將改變這一點，使AI代理網絡之間能夠交換信息、談判和協作決策。可以把它想象成一個去中心化的專業模型集合，每個模型都為一個更大、更復雜的任務貢獻獨特的專業知識。

可能性是驚人的。一個代理群可以協調像Bittensor這樣的平臺上的分布式計算資源。另一個代理群可以解決錯誤信息，在內容在社交媒體上傳播之前實時核實來源。代理群中的每個代理都是精確執行任務到專家。

這些代理群網絡將產生比任何一個孤立AI都要大得多的智能。

為了讓代理群繁榮發展，通用的通信標準至關重要。代理需要能夠發現、驗證和協作，不必管它們的底層框架是什么。像StoryProtocol、FXN、Zerebro和ai16z/ELIZA這樣的團隊正在為代理群的出現奠定基礎。

這就突顯了去中心化的關鍵作用。在由透明的鏈上規則管理的代理群之間分配任務，會使系統更具彈性。6、CryptoAI工作團隊將是人類與AI的混合體

算力（即推理成本），這是很燒錢的。如果一個代理不能創造足夠的價值來支付它的“租金”，游戲就結束了。

代理生存游戲示例如下：

碳信用人工智能：想象一下，一個代理可以搜索去中心化能源網絡，識別低效，并可自主交易Tokens化的碳信用。它賺到足夠的錢來支付自己的算力賬單。那么這個代理會茁壯成長。

DEX套利機器人：利用DEX之間的價格差異的代理可以創造一致的收入，覆蓋它們的推理賬單。

X上的Shitposter：與此同時，有可愛笑話但沒有可持續收入源的虛擬AI網紅會怎樣？一旦新鮮感消退，Tokens價格暴跌，它就會陷入泥沼，寸步難行。

兩者的區別很明顯：效用驅動型代理蓬勃發展，而注意力消退的代理則逐漸變得無關緊要。

這種自然選擇有利于該領域發展。開發人員被迫進行創新，優先考慮生產用例而不是噱頭。隨著這些更強大、更有成效的代理的出現，它們終會讓懷疑論者閉嘴（是的，甚至包括KyleSamani）。8、合成數據將超越人類數據

人們說：“數據就是新石油。”人工智能依靠數據蓬勃發展，但它的高數據需求正引發人們對數據即將枯竭的擔憂。

傳統觀點認為，我們應該設法從用戶那里收集真實世界的私有數據，甚至為此付費。但我逐漸意識到，更實際的途徑——尤其是在監管嚴格的行業或真實數據稀缺的行業——在于合成數據。

這些是人為生成的數據集，旨在模擬現實世界的數據分布。提供可擴展的、合乎道德的、隱私友好的人類數據替代方案。

為什么合成數據是有效的：

無限規模：需要上百萬張醫療X光片或工廠的3D掃描嗎？合成生成可以無限量地生產它們，無需等待真正的病人或真正的工廠。

隱私友好：在處理人工生成的數據集時，不存在個人信息風險。

可定制：你可以根據你的確切訓練需求定制分布，插入可能過于罕見或倫理復雜而無法在外面的現實世界里收集的邊緣情況。

是的，用戶擁有的人類數據在許多情況下仍然很重要，但如果合成數據在現實中繼續改進，它可能會在數量、生成速度和免受隱私限制方面超越用戶數據。

下一波去中心化人工智能可能會以“迷你實驗室”為中心，為特定用例創建高度專業化的合成數據集。

這些迷你實驗室將巧妙地克服數據生成中的政策和監管障礙——就像Grass通過利用數百萬個分布式節點繞過網絡抓取限制一樣。9、去中心化訓練將變得真正有用

許多人將Virtuals和ai16z與早期的智能手機（iOS和Android）相提并論，因此我們很容易認為，目前的領軍者將繼續占主導地位。

但這個市場太大了，而且尚未完全開發，僅靠兩家公司是無法主導市場的。到2025年底，我預測至少有10個新的CryptoAI協議（尚未推出Tokens）的流通（未完全稀釋）市值將超過10億美元。

去中心化人工智能仍處于起步階段，將形成巨大的人才庫。

我們滿懷期待新協議、新Tokens模型和新開源框架的到來。這些新的競爭者可以通過激勵（如空投或聰明的質押）、技術突破（如低延遲推理或鏈互操作性）和用戶體驗改進（無代碼）的結合來取代現有競爭者。公眾觀念的轉變可能是迅速而戲劇性的。

這既是該領域的美妙之處，也是挑戰。市場規模是一把雙刃劍：蛋糕很大，但對技術團隊來說進入門檻很低。這為項目的寒武紀式大爆發奠定了基礎，許多項目逐漸消失于人們的視線，只有少數項目成為變革力量。

Bittensor、Virtuals和ai16z不會孤單太久。下一個十億美元的CryptoAI協議即將到來。對于精明的投資者來說，機會比比皆是，這就是它令人如此興奮的原因。11、AI代理：新一波App

當蘋果在2008年推出應用商店時，它的宣傳口號是“There’sanappforthat.”（大意為：你的所有需求都有一款app可以解決）

很快，你就會說，“There’sanagentforthat.”（大意為：你的所有需求都有一個AI代理可以解決）

你不再需要點擊圖標來打開app，而是將任務委托給專門的AI代理。這些代理具有上下文感知能力，可以與其他代理和服務進行交叉通信，甚至可以自動啟動你從未明確請求的任務，例如監控你的預算或在航班更改時重新計劃你的行程。

簡單來說，你的智能手機主屏可能會變成一個“數字同事”網絡，每個數字同事都有自己擅長的領域——健康、金融、生產力和社交。

由于這些是加密代理，它們可以使用去中心化基礎設施自主處理支付、身份驗證或數據存儲。12、還有，機器人

雖然本文的大部分內容都集中在軟件方面，但我也對這些AI革命的物理形式——機器人——感到非常興奮。機器人技術將在本十年里迎來它的chatGPT時代。

該領域仍然面臨著重大障礙，特別是在訪問基于感知的真實世界數據集和提高物理性能方面。一些團隊正面應對這些挑戰，使用加密Tokens來激勵數據收集和創新。這些努力值得關注。

我在科技行業工作了十多年，已經不記得上一次感受到這種由衷的發自內心的興奮是什么時候了。這一波創新給人的感覺不同——更大規模，更大膽，而且才剛剛開始。

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