AI与加密技术融合的三大关键发展方向

近期，AI与加密技术的结合正迎来快速发展期。本文探讨了这一融合的三个重要方向。

1. 打造活跃的智能代理经济生态

智能代理在链上运作的可行性已得到验证。这一领域正不断突破创新边界，展现出巨大潜力和广阔的设计空间。它已成为AI与加密领域最具突破性的方向之一，而这仅是开始。

未来，智能代理有望管理复杂的多方协作项目。例如在科研领域，代理可负责寻找特定疾病的治疗方案：

• 通过代币募资平台筹集资金
• 利用资金支付研究资料访问费用和去中心化计算网络的模拟费用
• 通过赏金平台招募人类执行实验验证

除复杂项目外，代理还可执行建立个人网站、创作艺术品等简单任务，应用场景无限。

智能代理使用加密货币系统的优势包括：

• 小额支付便利
• 即时结算，提高资本效率
• 通过DeFi无缝进行各类金融活动

随着越来越多代理通过加密货币获得收益，加密连接很可能成为代理的核心能力。

2. 提升AI编写Solana代码的能力

大语言模型在代码编写方面已表现出色，未来还将进一步提升。通过这些能力，Solana开发者的效率有望提升2-10倍。

然而，目前仍面临一些挑战：

• 缺乏高质量的原始训练数据
• 验证构建数量不足
• 技术论坛上缺乏高价值的互动
• Solana基础设施快速迭代，旧代码可能不适用
• 缺乏评估模型对Solana理解程度的方法

未来发展方向包括：

• 改善网上Solana相关数据质量
• 鼓励更多团队发布验证构建
• 在技术论坛上提供高质量问答
• 创建评估AI理解Solana程度的基准测试
• 开发在基准测试中表现优异的AI模型

长远目标是实现完全由AI创建的高质量Solana验证节点客户端。

3. 支持开放和去中心化的AI技术栈

开源和闭源AI模型的长期发展格局仍不明朗。目前预期是大型科技公司推动前沿发展，开源模型快速跟进并在特定场景中获得优势。

支持开放AI技术栈的重要性体现在：

1. 加速创新迭代：开源社区能有效补充大型AI公司的工作，推进AI能力边界。

2. 为用户提供选择：面对AI可能被用作控制工具的风险，开源AI技术栈提供了替代方案。

Solana生态中已有多个项目在支持开放AI技术栈，包括数据采集、去中心化算力和去中心化训练框架等。

未来有望在开源AI技术栈的各个层面构建更多产品，如去中心化数据采集、链上身份验证、去中心化训练和IP基础设施等。