Les données en chaîne interprètent le potentiel de Crypto x AI

Traduction : Golden Finance xiaozou

Alors que le domaine Crypto x AI accueille de plus en plus de projets, nous commençons à voir comment la technologie de cryptage et la technologie de l'intelligence artificielle fonctionnent ensemble sur la chaîne.

Dans cet article, nous explorerons comment le potentiel de Crypto x AI se reflète dans les données en chaîne.

La plupart des transactions en chaîne seront effectuées par des agents IA. Cette tendance est évidente chez l’agent de marché de prédiction d’Autoolas. Le volume des transactions des agents a triplé depuis le début de l'année, avec un volume de transactions hebdomadaire dépassant 38 000 au cours du mois dernier, et environ 63 % des transactions sont des transactions Gnosis Safe.

L'agent Autonolas a montré que même s'il n'y a qu'environ 453 agents fonctionnant sur la chaîne, leur activité est capable de générer plus de transactions que l'activité humaine de Gnosis Safe. Les agents permettent un avenir de collaboration plus efficace, où leur rendement peut dépasser l'activité humaine sur la chaîne.

La crypto inspire le développement coordonné de l'IA

Les projets DeAI exploitent les capacités cryptographiques pour diriger de nouveaux marchés, attirer des talents et des financements de recherche. Par exemple, Morpheus possède environ 6 000 adresses avec des dépôts de 93 000 stETH pour augmenter la liquidité et encourager le développement de l'intelligence artificielle.

Les incitations symboliques sont utilisées pour financer de nouvelles applications/projets, créer des modèles supérieurs grâce à la concurrence et améliorer la qualité des modèles via RLHF. Outre les talents et les compétences, ils attirent également des actifs de grande valeur tels que des ressources informatiques et des données.

La valeur de l'intelligence artificielle dépend de ses données d'entraînement. La crypto peut améliorer la collecte de données grâce à des incitations symboliques. Par exemple, Hivemapper utilise son réseau de plus de 63 000 utilisateurs pour collecter des données cartographiques en conduisant. Depuis le début de 2024, Hivemapper a brûlé plus de 174 000 $ de jetons en raison des besoins en données.

D'autres exemples sont le rDAO, qui encourage les données personnelles. Reddit concède sous licence les données utilisateur à des sociétés d'IA pour plus de 200 millions de dollars – mais les utilisateurs peuvent ne pas être indemnisés – tandis que rDAO rémunère les utilisateurs qui fournissent les données. Jusqu'à présent, plus de 154 000 utilisateurs ont fourni leurs données personnelles au rDAO pour la formation en IA.

L'inférence de l'IA génère des transactions en chaîne, en particulier :

• L'oracle de l'IA d'Ora a effectué 1 700 transactions via opML
• Le BC8 d'Io.Net plus de 30 000 sur Aptos au cours du mois dernier Transactions d'inférence payantes

Alors que l'IA fait les contrats intelligents seront plus intelligents et les transactions liées à l'inférence augmenteront.

Les activités croissantes de l'IA en chaîne annoncent un avenir dans lequel

• les agents intelligents domineront les transactions en chaîne
• Il y aura de nouvelles façons d'encourager le développement de l'IA
• compensation pour les nouvelles données
• La croissance des activités en chaîne raisonnement en chaîne

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