Crypto 在 AI 领域的应用不仅局限于技术层面，更主要体现在非技术领域。例如，它可以在去中心化数据市场和算力平台发挥作用。虽然已经有一些去中心化长期记忆（LLM）的实践，但需要注意的是，用AI分析Crypto代码和在区块链上大规模运行AI模型是完全不同的。而将Crypto因素融入AI模型中也并非易事，不能称得上是完美的结合。目前，Crypto更擅长于生产和激励，因此强行改变AI的生产范式并不必要。相反，更合理的选择是将Crypto融入AI工作流，并赋能Crypto。一些可能的结合点包括去中心化数据生产，例如DePIN数据采集和链上数据的开放性，其中蕴藏着丰富的交易数据，可用于金融分析、安全分析和训练数据。另外，也可以考虑去中心化预处理平台和算力平台，以及zkML等技术的应用。一些相关项目包括Grass、DePIN汽车全家桶、Public AI、Render Network、Bittensor和Worldcoin。这些项目的存在为AI和Crypto的结合提供了新的可能性。摘要：Crypro目前还是更擅长生产和激励，异想天开用Crypto强行改变AI的生产范式则大可不必，Crypto融入AI工作流以及AI赋能Crypto才是合理选择，比较可能的结合点：去中心化数据生产，比如DePIN数据采集，以及链上数据的开放性，蕴藏着交易数据的富矿，可用于金融分析、安全分析和训练数据。...
Crypto 在 AI 领域的应用前景分析
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