縱觀目前的AI和加密賽道，可以說，加密貨幣賽道可能是除了AI本身之外的最大受益者。
1/6 加密貨幣和人工智慧的融合正在加速，兩者之間的交叉正在催生令人興奮的新用例。
去中心化運算為人工智慧提供了無需許可的運算基礎設施，有望緩解GPU短缺問題。
Akash 等項目正在推動採用，提供具有成本競爭力且不受審查的 GPU 租賃服務。
2/6 零知識機器學習 (zkML) 是一個重點領域，它使智能合約能夠透過可驗證但不洩露資料的加密證明安全地整合人工智慧模型功能。
EZKL、Giza、Modulus 等項目正在建造 zkML 基礎設施和工具，為將機器學習應用於 DeFi、遊戲、識別等領域鋪平道路。
3/6 人工智慧代理將極大改善鏈上使用者體驗。
代理是可以自主執行任務的人工智慧模型。
它們具有管理錢包並與智能合約互動的能力，為複雜計算和無縫跨鏈應用開闢了新的可能性。
Morpheus、Fetch.ai、Autonolas 等專案正在推進代理商基礎設施。
4/6 目前，鏈下人工智慧整合將佔據主導地位，提高加密領域的開發效率、合約安全和使用者體驗。
微軟和OpenAI等公司已經推出了相關產品。
中長期來看，更高層次的鏈上人工智慧整合有望帶來顛覆性創新，例如去中心化人工智慧網路、增強的 DeFi 應用和遊戲體驗。
5/6 專案仍在解決使用者體驗、隱私合規性、成本效率等挑戰。
但 GPU 供應短缺和監管審查的威脅將推動去中心化運算的採用。
zkML 面臨著缺乏工具和人才的障礙，但未來是光明的。
代理目前僅限於確定性任務，但將成為計算和 zkML 的主要消費者。
6/6 儘管仍處於早期階段，但加密和人工智慧的融合正在為自由、開放和去中心化的人工智慧生態系統奠定基礎，這意味著只要加密貨幣仍然活躍在二級市場，
對於AI的好消息有足夠的期待去跟進，這無疑是一個長期的好消息。
雖然大多數老幣並沒有得到社區的認可，但他們仍然有機會利用AI的好消息捲土重來，例如AGIX\FET\NMR的曲線。
