Galaxy：站在加密和人工智能交叉点的项目们

去中心化计算：仍处于开发的早期阶段，刚刚开始使用最先进的计算能力，训练生产环境中最强大的人工智能模型。为了获得有意义的市场份额，他们需要展示与中心化替代品相比的实际优势。更广泛采用的潜在诱因包括：GPU 供需情况、监管、审查、数据隐私及用户体验； 智能合约与零知识机器学习（zkML）：zkML 仍处于实验阶段，大多数项目都专注于构建基础设施原型和概念验证。目前面临的挑战包括计算成本、内存限制、模型复杂性、有限的工具和基础设施，以及开发人才。随着领域的成熟和这些限制的解决，zkML 将成为人工智能和加密集成的关键组成部分。在其核心，zkML 承诺能够将任何规模的链下计算带到链上，同时保持与在链上运行计算相同或接近相同的安全保障。然而，在实现这一愿景之前，该技术的早期用户将继续不得不在 zkML 的隐私和安全性与替代方案的效率之间进行权衡。 人工智能代理：项目刚刚开始推出功能代理，可以使用其基础设施处理简单的任务 —— 这通常只有经验丰富的开发者和用户才能使用。随着时间的推移，人工智能代理将对加密领域产生的最大影响之一是改善所有垂直领域的用户体验。交易将开始从基于点击转向基于文本，用户将能够通过大语言模型（LLMs）与链上代理进行交互。已经有像 Dawn Wallet 这样的团队推出了用于用户在链上进行交互的聊天机器人钱包。目前，代理可能仅限于确定性的加密货币交易，其中给定输入保证给定输出。如何利用这些代理的能力来执行复杂任务的模型，以及扩展其可以完成的任务范围的工具，都需要进一步的发展。要使加密代理在新颖的链上加密用例之外变得有用，需要更广泛地整合和接受加密作为支付形式以及法规的明确。然而，随着这些组件的发展，代理将成为上文讨论的去中心化计算和 zkML 解决方案中最大的消费者之一，以自主的非确定性方式接收和解决任何任务。\n原文链接