AI 行業發展史與 Crypto 的融合

人工智能行業自 20 世紀 50 年代起步以來,經歷了多次技術浪潮。目前主導的深度學習技術以神經網路爲代表,通過多層神經元結構來擬合復雜任務。深度學習的發展歷程包括前饋神經網路、RNN、CNN 等,最終演進到現代大模型如 GPT 使用的 Transformer 技術。

AI 發展經歷了三次技術浪潮:20 世紀 60 年代的符號主義、90 年代的專家系統和貝葉斯網路,以及 2006 年開始的深度學習時代。深度學習三巨頭 Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 提出了深度學習概念,開啓了聯結主義的鼎盛時期。

在深度學習產業鏈中,數據、算力和模型參數數量共同決定了大模型的質量。GPU 硬件提供商、雲服務提供商、訓練數據源提供商、數據庫提供商等構成了完整的產業生態。

區塊鏈技術與 AI 的結合,爲 AI 產業鏈帶來了新的價值發現和重塑機會。代幣經濟學可以激勵更多參與者深耕 AI 細分賽道,去中心化帳本則可以解決信任問題。在 GPU 供給、數據提供、ZKML、AI 應用等方面,已經出現了一些代表性的 Crypto x AI 項目。

AI Agent 和專門的 AI 公鏈是區塊鏈原生的 AI 產業鏈創新。它們通過代幣激勵和去中心化特性,爲 AI 發展提供了新的可能性。盡管目前深度學習主導 AI 發展,但仍有其他技術路徑值得關注。總的來說,AI 與區塊鏈的融合仍處於早期階段,但已展現出巨大潛力。