算力市場、AI代理人崛起 AI加密貨幣發展新焦點

商傳媒|林昭衡/綜合外電報導
人工智慧(AI)與加密貨幣的結合,正逐漸形成一個多元化的技術領域,而非單一產品類別。AI 加密貨幣項目運用區塊鏈技術,透過提供圖形處理器(GPU)算力、協調自主式軟體代理人,或建立開源 AI 迷因幣發射平台等多種方式,支援人工智慧的發展。業界觀察指出,評估這些項目的最佳方式,在於檢視其具體功能、使用者群體,以及目前的開發證明。
目前,「AI 加密」領域涵蓋數個重要技術範疇,包括共享 GPU 算力、機器學習市場、自主式軟體代理人,以及為一般加密貨幣用戶設計的 AI 工具。
主要項目發展趨勢
MemeToro 正在開發一個開源的 AI 迷因幣(memecoin,指的是那些受網路迷因啟發,通常缺乏實質應用的加密貨幣)發射平台。該平台旨在透過 AI 分析公開的趨勢訊號,為在幣安(BNB Chain)上推出的迷因幣產生文件化的發行提案。MemeToro 的規劃工作流程包括 AI 代理人(AI agent,一種能自主監控資訊、遵循預設規則並執行操作的軟體)掃描趨勢訊號、準備 Token 提案、供用戶審核,並預計透過公平啟動合約來執行。該公司已發布其 FairLaunchEscrow 框架的實際程式碼與範例,此框架用於管理固定費率募資、貢獻條件、申領、退款及最終結算。MemeToro 目前的公開儲存庫展示的是早期最小可行產品(MVP)和架構,而非完整的端到端發射服務。MemeToro 的 $MT Token 總供應量為 12 億枚,其中 71%(8.52 億枚)分配給公開銷售,其他則用於中心化交易所儲備、行銷夥伴、交易操作與獎勵等。
Bittensor 則建構在專門的子網路之上,這些子網路彼此競爭,以提供和評估機器學習的輸出成果,從而創造一個智慧交易市場。Render Network 連結需要 GPU 算力的使用者,與能夠提供算力的業者,讓開發者能透過應用程式介面(API)獲取去中心化的 GPU 資源,用於機器學習、推理、模型微調及生成式 AI 等。
相較之下,Bittensor 專注於組織與獎勵機器學習服務,而 Render Network 則著重提供這些服務所需的 GPU 容量。此外,NEAR 區塊鏈平台提供面向消費者的應用程式基礎設施;Autonolas DAO(Olas)則為能跨區塊鏈系統運作的自主式代理人服務,提供工具與註冊機制。
【提醒您】
加密資產價格波動劇烈,本文僅供參考,不構成投資建議
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