隨著今年 AI 行業(yè)的爆發(fā)，Crypto x AI 迅速崛起，專注于 Crypto x AI 的研究員 Teng Yan 發(fā)文，對 2025 年進行了 10 項預測。以下為預測詳情。

加密AI的2025年十大預測

1. 加密 AI 代幣的總市值達 1500 億美元

目前加密 AI 代幣市值僅占山寨幣市值的 2.9%，但這個比率不會持續(xù)太久。

AI 涵蓋了從智能合約平臺到 meme、DePIN 以及 Agent 平臺、數據網絡和智能協調層等，其市場地位比肩 DeFi 和 meme 是毋庸置疑的。

為什么對此充滿信心？

• 加密 AI 處于兩種最強大技術的融合
• AI 狂熱觸發(fā)事件：OpenAI IPO 或類似事件可能會引發(fā)全球對 AI 的狂熱。與此同時，Web2 資本已經開始關注去中心化 AI 基礎設施
• 散戶狂熱：AI 概念很容易理解和令人興奮，散戶現在可以通過代幣對其進行投資。還記得 2024 年 meme 的淘金熱嗎？AI 將是同樣的狂熱，只是 AI 確實正在改變世界。

2. Bittensor 復興

去中心化 AI 基礎設施 Bittensor（TAO）已上線多年，是加密 AI 領域的老牌項目。盡管 AI 風靡一時，但其代幣價格卻一直徘徊在一年前的水平。

而如今 Bittensor 的數字蜂巢思維（Digital Hivemind）悄然實現了飛躍：更多子網的注冊費更低，子網在推理速度等實際指標上的表現優(yōu)于 Web2 同行，并且 EVM 兼容性將類似 DeFi 的功能引入 Bittensor 的網絡。

為什么 TAO 代幣沒有飆升？急劇的通脹計劃以及市場對 Agent 平臺的關注，妨礙了其上漲。然而，dTAO（預計 2025 年第一季度推出）可能是重大轉折點。有了 dTAO，每個子網都將擁有自己的代幣，這些代幣的相對價格將決定如何分配排放。

Bittensor 為何能卷土重來：

• 基于市場的排放：dTAO 將區(qū)塊獎勵直接與創(chuàng)新和實際可衡量的表現聯系起來。子網越好，其代幣就越有價值。
• 集中資本流動：投資者最終可以瞄準他們相信的特定子網。如果某個特定的子網以創(chuàng)新的分布式訓練方法勝出，投資者就可以部署資本，以代表其觀點。
• EVM 集成：與 EVM 兼容吸引了 Bittensor 中更廣泛的加密原生開發(fā)者社區(qū)，彌合了與其他網絡的差距。

3. 計算市場是下一個“L1 市場”

目前顯而易見的大趨勢是對計算的無止境需求。

NVIDIA 首席執(zhí)行官黃仁勛曾說，推理需求將增長“十億倍”。這種指數級增長會破壞傳統(tǒng)的基礎設施計劃，而新的解決方案急缺。

去中心化計算層以可驗證且經濟高效的方式提供原始計算（用于訓練和推理）。 Spheron、Gensyn、Atoma 和 Kuzco 等初創(chuàng)公司正悄悄建立堅實的基礎，專注于產品而不是代幣（這些公司都沒有代幣）。隨著 AI 模型的去中心化訓練變得實用，整個潛在市場將急劇上升。

與 L1 比較：

• 就像 2021 年一樣：還記得 Solana、Terra/Luna 和 Avalanche 爭奪“最佳” L1 嗎？計算協議之間也將出現類似的競爭，爭奪使用其計算層構建的開發(fā)人員和 AI 應用程序。
• Web2 需求：6800 億美元至 2.5 萬億美元的云計算市場規(guī)模，使得加密 AI 市場相形見絀。如果這些去中心化計算解決方案能夠吸引哪怕一小部分傳統(tǒng)云客戶，就能看到下一波 10 倍或 100 倍的增長。

正如 Solana 在 L1 領域取得勝利一樣，贏家將主宰一個全新的領域。密切關注可靠性（例如強大的服務級別協議或 SLA）、成本效益和開發(fā)人員友好的工具。

4.AI agents 將充斥區(qū)塊鏈交易

到 2025 年末，90% 的鏈上交易將不再由真實人類點擊“發(fā)送”，而是由一群 AI agents 執(zhí)行，這些 agents 不斷重新平衡流動性池、分配獎勵或根據實時數據反饋執(zhí)行小額支付。

聽起來并不牽強。在過去七年中構建的一切（L1、rollup、DeFi、NFT）都悄悄地為 AI 在鏈上運行的世界鋪平了道路。

諷刺的是，許多建設者甚至可能沒有意識到他們正在為機器主導的未來創(chuàng)建基礎設施。

為什么會發(fā)生這種轉變？

• 不再出現人為錯誤：智能合約完全按照編碼執(zhí)行。反過來，AI agents 可以比真實人類更快、更準確地處理大量數據。
• 小額支付：這些 agents 驅動的交易將變得更小、更頻繁、更高效。尤其是在 Solana、Base 和其他 L1/L2 上的交易成本呈下降趨勢的情況下。
• 隱形基礎設施：如果能減少一些麻煩，人類會很樂意放棄直接控制。

AI agents 會產生大量的鏈上活動，也難怪所有的 L1/L2 都在擁抱 agents。

最大的挑戰(zhàn)是讓這些 agents 驅動的系統(tǒng)對人類負責。隨著 agents 發(fā)起的交易與人類發(fā)起的交易的比例不斷增長，將需要新的治理機制、分析平臺和審計工具。

5. 智能體之間的互動：集群崛起

Agent 集群的概念——微型 AI 智能體無縫協作以執(zhí)行宏偉計劃，聽起來像下一部大熱的科幻/恐怖電影情節(jié)。

如今的 AI agents 大多是“孤狼”，孤立地運作，互動極少且不可預測。

Agent 集群將改變這一現狀，讓 AI agents 網絡能夠交換信息、進行談判和協作決策?？梢詫⑵湟暈橐粋€去中心化的專業(yè)模型集合，每個模型都為更大、更復雜的任務貢獻獨特的專業(yè)知識。

一個集群可能會協調 Bittensor 等平臺上的分布式計算資源。另一個集群可以處理錯誤信息，在內容傳播到社交媒體之前實時驗證來源。集群中的每個Agent都是專家，可以精確地執(zhí)行其任務。

這些集群網絡將產生比任何單個孤立 AI 更強大的智能。

要使集群蓬勃發(fā)展，通用通信標準至關重要。無論其底層框架如何，Agent 都需要能夠發(fā)現、驗證和協作。 Story Protocol、FXN、Zerebro 和 ai16z/ELIZA 等團隊正在為 Agent 集群的出現奠定基礎。

這讓體現了去中心化的關鍵作用。在透明的鏈上規(guī)則管理下，將任務分配給各個集群，使系統(tǒng)更具彈性和適應性。如果一個 Agent 失敗，其他 Agent 會介入。

6. 加密 AI 工作團隊將是人機混合體

Story Protocol 聘請了 Luna（一名 AI Agent）作為其社交媒體實習生，每天支付她 1000 美元。Luna 與她的人類同事相處得并不融洽——她差點解雇其中一名同事，同時吹噓自己的出色表現。

雖然聽起來很奇怪，但這是未來 AI Agent 成為真正合作者的先兆，他們擁有自主 權、責任，甚至薪水。各個行業(yè)的公司都在對人機混合團隊進行 beta 測試。

未來將與 AI Agent合作，不是作為奴隸，而是作為平等的人：

• 生產力激增：Agent 可以處理大量數據、相互交流，并全天候做出決策，而無需睡覺或喝咖啡休息。
• 通過智能合約建立信任：區(qū)塊鏈是一個不偏不倚、不會疲倦、永遠不會忘記的監(jiān)督者。一個鏈上賬本，可確保重要的Agent操作遵循特定的邊界條件/規(guī)則。
• 社會規(guī)范不斷發(fā)展：很快就會開始思考與 Agent 互動的禮儀問題——會對 AI 說“請”和“謝謝”嗎？會讓他們對錯誤負道義責任，還是責怪他們的開發(fā)者？

“員工”和“軟件”之間的界限將在 2025 年開始消失。

7. 99% 的 AI Agent 都會消亡——只有有用的才能生存

未來將看到 AI agents 之間的“達爾文式”淘汰。因為運行 AI agents 需要以計算能力（即推理成本）的形式支出。如果 Agent 無法產生足夠的價值來支付其“租金”，游戲就結束了。

Agent 生存游戲示例：

• 碳信用人工智能：想象一個 Agent 搜索分散的能源網，識別效率低下，并自主交易代幣化的碳信用額度。它賺到的錢足以支付自己的計算費用，才會蓬勃發(fā)展。
• DEX 套利機器人：利用去中心化交易所之間價格差異的 Agent 可以產生穩(wěn)定的收入，支付其推理費用。
• X 上的 Shitposter：虛擬 AI KOL 有可愛的笑話，但沒有可持續(xù)的收入來源？一旦新鮮感消失（代幣價格暴跌），就無法支付自己的費用。

效用驅動的 Agent 蓬勃發(fā)展，而分散注意力的 Agent 則逐漸無關緊要。

這種淘汰機制有利于行業(yè)。開發(fā)人員被迫進行創(chuàng)新，優(yōu)先考慮生產用例而不是噱頭。隨著這些更強大、更高效的 Agent 出現，能讓懷疑論者閉嘴。

8. 合成數據超過人類數據

“數據是新的石油”。AI 依靠數據蓬勃發(fā)展，但其胃口引發(fā)了人們對迫在眉睫的數據枯竭的擔憂。

傳統(tǒng)觀點認為想方設法收集用戶的私人真實數據甚至為此付費。但更實用的途徑是使用合成數據，尤其是在監(jiān)管嚴格的行業(yè)或真實數據稀缺的行業(yè)。

合成數據是人工生成的數據集，旨在模仿現實世界的數據分布。為人類數據提供了一種可擴展、合乎道德且隱私友好的替代方案。

合成數據為何如此有效：

• 無限規(guī)模：需要一百萬張醫(yī)療 X 光片或工廠的 3D 掃描？合成生成可以無限量地制造，無需等待真正的患者或真正的工廠。
• 隱私友好：使用人工生成的數據集時，不會有任何個人信息受到威脅。
• 可自定義：可以根據確切訓練需求自定義分布。

用戶擁有的人類數據在許多情況下仍然很重要，但如果合成??數據在現實中持續(xù)改進，可能會在數量、生成速度和不受隱私限制方面超過用戶數據。

下一波去中心化 AI 可能以“微型實驗室”為中心，這些實驗室可以創(chuàng)建針對特定用例量身定制的高度專業(yè)化的合成數據集。

這些微型實驗室將巧妙地繞過數據生成中的政策和監(jiān)管障礙——就像 Grass 通過利用數百萬個分布式節(jié)點繞過網絡抓取限制一樣。

9. 去中心化訓練更有用

2024 年，Prime Intellect 和 Nous Research 等先驅突破了去中心化訓練的界限。在低帶寬環(huán)境中訓練了一個 150 億參數的模型，這證明在傳統(tǒng)的中心化設置之外也可以進行大規(guī)模訓練。

雖然這些模型與現有的基礎模型相比沒有實際用處（性能較低），但這種情況將在 2025 年發(fā)生變化。

本周，EXO Labs 借助 SPARTA 取得了進一步進展，將 GPU 間通信減少了 1,000 多倍。SPARTA 無需專門的基礎設施即可在慢速帶寬上進行大型模型訓練。

印象深刻的是其聲明：“SPARTA 可以獨立運行，但也可以與基于同步的低通信訓練算法（如 DiLoCo）結合使用，以獲得更好的性能。”

這意味著這些改進可以疊加，從而增加效率。

隨著技術進步，微型模型變得更實用、更高效，AI 的未來不在于規(guī)模，而在于變得更好、更易用。預計很快將擁有可以在邊緣設備甚至手機上運行的高性能模型。

10. 十個新的加密 AI 協議流通市值達 10 億美元（尚未推出）

歡迎來到真正的淘金熱。

人們很容易認為當前的領導者將繼續(xù)獲勝，許多人將 Virtuals 和 ai16z 與早期的智能手機（iOS 和 Android）進行比較。

但這個市場過于龐大且尚未開發(fā)，僅靠兩個參與者無法占據主導地位。到 2025 年底，預計至少有十個新的加密 AI 協議（尚未推出代幣）的流通（未完全稀釋）市值將超過 10 億美元。

去中心化 AI 仍處于起步階段。而且，人才庫正在不斷壯大。

期待新協議、新穎的代幣模型和新的開源框架的到來。這些新參與者可以通過激勵措施（如空投或巧妙的質押）、技術突破（如低延遲推理或鏈互操作性）和用戶體驗改進（無代碼）的組合來取代現有參與者。公眾觀念的轉變可能是瞬間且戲劇性的。

這既是這個領域的美妙之處，也是挑戰(zhàn)所在。市場規(guī)模是一把雙刃劍：蛋糕巨大，但對于技術團隊來說，進入門檻很低。這為項目的大爆發(fā)奠定了基礎，許多項目會逐漸消失，但少數項目具備變革性力量。

Bittensor、Virtuals 和 ai16z 不會一直領銜太久，下一個價值 10 億美元的加密 AI 協議即將到來。精明的投資者有大量機會，這就是它如此令人興奮的原因。

到此這篇關于加密AI的2025年十大預測：總市值達1500億美元，99%的AI Agent都會消亡的文章就介紹到這了,更多相關加密AI2025年預測內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持腳本之家！