加密技术可以解决人工智能面临的一些最紧迫的挑战

根据a16z 的“2024 年加密货币状况”报告，加密货币行业在应对人工智能（AI）日益严峻的挑战中发挥着关键作用。

随着人工智能开发变得越来越昂贵和集中，该报告强调了区块链技术如何提供分散的解决方案，使人工智能更加易于访问和公平。

报告强调，目前 34% 的加密项目采用了人工智能，较 2023 年的 27% 大幅增长，其中许多项目专注于通过去中心化网络让人工智能更易于访问。

报道称，开发和训练先进人工智能模型的成本大幅上涨，导致资源集中在少数几家大型科技公司手中。

这种中心化限制了创新，也限制了 AI 突破所需的计算能力。然而，加密项目正开始通过分散 AI 资源的访问来改变这种动态。

报告指出，Gensyn 等项目正在努力实现 AI 计算能力的民主化。Gensyn 的去中心化网络允许小型开发商和初创公司访问训练 AI 模型所需的计算资源，从而消除传统上与 AI 开发相关的财务障碍。

通过分散人工智能基础设施，这些项目为更多参与者提供了在人工智能领域进行创新的机会，而不是将其掌握在少数主导参与者手中。

除了分散资源之外，区块链技术还增强了人工智能流程的透明度，特别是在知识产权（IP）和内容验证方面。

Near 和 Story 等项目使用区块链来跟踪和验证数字内容的来源，确保创作者得到适当的认可和补偿。该验证系统解决了人工智能领域日益严重的一个问题，即训练数据集通常包括创作者未署名且未获得补偿的材料。

该报告还认为，区块链技术的透明性可以帮助恢复公众对人工智能领域的信心。过去五年来，美国公众对人工智能公司的信任度大幅下降，从 50% 下降到 2024 年的 35%。

加密开发人员越来越多地将人工智能融入到他们的项目中，其中区块链基础设施仍然是人工智能采用的首要类别。

根据 a16z 的 Builder Energy 仪表板，建筑商正在使用 AI 来优化智能合约、增强去中心化自治组织 (DAO) 并改进算法交易系统。

报告指出，随着区块链基础设施的不断完善，加密生态系统中人工智能驱动的应用程序的潜力不断扩大。区块链技术的重大进步大大降低了交易成本，使得构建可扩展的人工智能应用程序变得更加容易。

成本的降低使得人工智能与去中心化技术相结合的实验和创新更加丰富，从而推动了身份验证、预测市场和内容认证等领域新应用的开发。这些用例代表了人工智能在区块链平台上解锁新功能的潜力。