在加密市场与全球金融体系关联日益紧密的今天，行业周期与叙事逻辑正在经历深刻变革。AI技术的爆发式增长，与加密领域的去中心化特性结合，催生了前所未有的创新机遇。本期由OKX Ventures、Polychain Capital和Delphi Digital三大顶尖投资机构共同探讨加密与AI融合的核心趋势、投资方法论与未来机会。
一、加密与AI的结合点：四大核心层解析
计算力：打破巨头的垄断
分布式计算网络如io.net和Prodia，正通过整合全球闲置算力，挑战传统中心化算力供应商的垄断地位。未来，如果分布式算力总量超越中心化算力，将彻底改变AI算力市场的格局。
同时，算力资源的稀缺性也催生了新型资产化模式。例如Compute Labs等RWA（真实世界资产）项目，将算力资源通证化并开发衍生品，构建起全新的“AI-Fi”生态。
数据：激励与隐私保护并重
加密经济模型能有效激励用户参与数据贡献、标注与验证，为AI模型训练提供丰富数据源。例如，诸多DePIN项目通过通证经济激励用户贡献数据。
此外，加密技术的隐私保护特性（如安全多方计算、零知识证明）能更好地保障用户数据安全。Flock.io、Privasea.ai等项目正致力于在模型训练中保护用户数据隐私。
模型：开源生态的崛起
开源模型市场有望打破科技巨头对AI模型的垄断。用户不仅可以提供算力支持模型训练与推理，还能通过网络协议直接交互数据或模型。尽管分布式模型训练仍存在技术挑战，但开放模型生态已展现出巨大潜力。
应用层：个性化AI智能体
AI与加密的结合为内容创作和个性化服务开辟了新天地。用户可以通过平台如Myshell，上传数据训练模型，创建专属的AI智能体。这不仅让用户获得个性化体验，还使数据贡献者和模型训练者共享平台发展红利，形成正向数据飞轮。
二、加密AI投资方法论：从叙事到实质
市场趋势：炒作退潮，价值凸显
当前加密AI领域正从炒作驱动转向需求驱动。过去一年中，基础设施类项目居多，应用层项目往往创新不足、技术含量低。随着市场资源优化，真正具备技术实力的团队将进入该领域，市场将更青睐能提供实际价值、可扩展且易用的项目。
核心投资逻辑
- 市场需求导向
评估项目所属细分领域、市场规模、增长潜力及竞争格局。关键问题是：项目解决了什么痛点？即使是小问题，只要能解决真实需求，就具备投资价值。 - 商业模式可持续性
纯叙事项目已难以获得市场认可。团队需明确商业模式和收入来源，而非仅依赖通证或NFT销售。稳定的业务收入是项目长期发展的基石。 - 团队技术背景
AI技术门槛高，加密与AI结合更需要跨领域深度知识。缺乏AI技术背景的团队往往项目表现肤浅，缺乏竞争力，很快被市场淘汰。
机构视角：Polychain与Delphi的洞察
Polychain Capital强调，尽管当前项目多为叙事驱动，但需透过表象看技术实质。基础设施层的GPU网络、分布式训练、可验证计算等方向正在快速发展，为下一波创新奠定基础。
Delphi Digital则指出，AI的本质是数据与计算，谁能高效获取这两大资源（基础设施）、协调它们（中间件）或用其满足用户需求（应用），谁就能捕获巨大价值。他们重点关注DeAI栈的各层投资机会。
三、未来机遇与挑战
技术突破与创新
科技巨头的AI技术垄断是创业公司面临的主要挑战。加密与AI的结合有望打破这种垄断，推动技术民主化。我们期待更多团队通过技术创新，实现真正满足市场需求的产品落地。
创业团队的生存法则
- 商业模式与可持续性：探索稳定收入来源，明确可盈利的商业模式。
- 财务管理与成本控制：保持资金长期稳定，避免因财务问题导致项目失败。
- 灵活性与敏捷性：快速适应市场变化，调整战略方向，把握时机。
市场环境与监管态势
2024年比特币和以太坊现货ETF的批准，标志着加密资产正获得主流机构与监管认可。同时，AI领域的技术竞争与治理问题（如OpenAI的“超对齐”使命）也为去中心化方案提供了发展窗口。
然而，全球经济逆风、监管不确定性以及人才短缺仍是重大挑战。项目需在复杂环境中保持敏捷，并注重吸引跨领域专业人才。
DeAI的基础设施挑战
Delphi Digital指出，DeAI最大挑战在于基础设施层，尤其是构建基础模型所需的资本密集度。大型科技公司凭借资本优势和数据计算规模回报，试图垄断智能时代的关键输入资源。
但前沿模型的价值正在快速贬值。随着低延迟分布式训练方法的兴起，模型 commoditization（商品化）趋势日益明显。未来可能由数百万不同形状、规模和用途的模型与智能体组成的智能网络主导，而非少数超级模型。
常见问题
Q1: 加密与AI结合的主要领域有哪些？
主要包括计算力市场（分布式算力网络）、数据激励与隐私保护、开源模型生态、以及个性化AI应用（如智能体与虚拟角色）。
Q2: 投资加密AI项目最看重什么？
重点关注市场需求导向、商业模式可持续性以及团队的技术背景。项目需解决真实痛点，并具备清晰盈利模式。
Q3: 分布式算力会取代中心化算力吗？
目前仍以中心化算力为主，但分布式算力网络正在快速增长。未来如果分布式算力在成本与性能上取得突破，有望改变市场格局。
Q4: AI与加密结合的最大挑战是什么？
技术层面是分布式模型训练的难度；市场层面是科技巨头的垄断地位；人才层面是同时精通AI与加密的专业人员稀缺。
Q5: 普通用户如何参与加密AI生态？
可以通过贡献闲置算力、参与数据标注任务、使用个性化AI应用（如训练自己的智能体），以及投资相关通证资产等方式参与。
Q6: 监管对加密AI领域的影响如何？
监管不确定性仍是主要挑战，不同司法管辖区政策各异。项目需保持敏捷性，积极适应合规要求。
加密与AI的融合仍处于早期阶段，但发展趋势已不可逆转。从算力民主化到数据经济，从开源模型到智能体网络，这一交叉领域正在重塑技术创新的边界。对于投资者和创业者而言，聚焦真实需求、构建可持续模式、保持技术前瞻性，将是抓住未来机遇的关键。