COIN:巨鲸眼中 AI 与 Web3 结合的前景与机遇_比特币美元今日价格行情走势图

算力平台

算力平台的项目没有Bot模型资产化那么多和卷，但理解起来相对更加容易，都知道AI需要大量算力，而BTC和ETH在过去10多年已经证明了世界上有这么一种方法：可以自发的，去中心化的，在经济激励和博弈的环境下组织协调起海量的算力去合作+竞争的做一件事。现在可以把这种方法用在AI上。

业内最出名的两个项目无疑是Together和Gensyn，一个种子轮就是千万级别融资；一个是A轮融了4300万。这俩之所以要融这么多钱，据说是因为需要资金和算力先训练自己的模型，然后后面会做成算力平台提供给其他的AI项目做训练用。

Bitcoin Group SE公布2020年年报 每股收益增长342%:6月14日消息，德国数字货币交易所Bitcoin Group SE公布2020年年报，该财年收入1500万欧元，在2019年为630万欧元，该增长主要是基于加密货币平台Bitcoin.de上交易收入的增长以及佣金收入的大幅增长。息税折旧摊销前利润（EBITDA）增长4倍，达到1050万欧元，而上一年为260万欧元。每股净收益为1.90欧元，与上一年（每股0.43欧元）相比增加了342%。（Dgap.de）[2021/6/14 23:35:23]

而做推理的算力平台融资额相对会小很多，因为本质上就是聚合闲置的GPU等算力然后提供给有需要的AI项目做推理用。RNDR是做渲染算力聚合，这些平台做推理算力聚合。但技术门槛目前都比较模糊，甚至我在想会不会哪天RNDR或是Web3云算力平台一只脚就伸到推理型算力平台这边了。

58COIN永续合约大户持仓情况20:00播报:截至20:00，据58COIN官方永续合约数据，大户持仓情况如下：

BTC永续合约账户中，多头平均持仓比例为16.93%、空头平均持仓比例为16.43%，多头暂时领先，领先数量（净头寸数量）为0.04万个BTC。

EOS永续合约账户中，多头平均持仓比例为16.90%、空头平均持仓比例为17.17%，空头暂时领先，领先数量（净头寸数量）为20.00万个EOS。

ETH永续合约账户中，多头平均持仓比例为17.36%、空头平均持仓比例为17.74%，空头暂时领先，领先数量（净头寸数量）为0.28万个ETH。[2020/5/5]

算力平台这个方向相比模型资产化更加实在和好预测，基本上是板上钉钉一定会有需求也会出现一两个头部项目的赛道，就看谁能杀的出来，唯一目前不确定的是训练和推理各自有龙头，还是龙头会把训练和推理都包圆了。

声音 | Coinbase COO：法定货币周围体系加大了成本:在Money 20/20会议上，Coinbase COO谈到了加密货币生态系统和区块链技术，并详细阐述了为什么它比传统金融系统更好。按照他的说法，美元或法定货币没有什么问题，但问题出在它周围的系统，加大了其中成本。[2018/10/25]

数据平台

这个其实也不难理解，因为AI的底层说白就三大件：算法、算力和数据。

既然算法和算力都有「去中心化版本」，那数据肯定也不会缺席，这也是奇绩创坛的创始人陆奇博士在聊AI和Web3时候最看好的一个方向。

动态 | Coinbase CEO使用BCH喂养鸡:据ambcrypto报道，比特币现金（BCH）获得了一个新用例，通过将付款发送到handcash.io地址，可以喂养一群鸡。该项目于10月25日启动，直播视频中的地址已收到约310美元的BCH。Bitcoin.com首席执行官Roger Ver声称即使这很简单，他也“对此感到惊讶”。Coinbase首席执行官Brian Armstrong今天早些时候也在推文中表示通过这一方式喂养了这些鸡。[2018/11/6]

Web3一直强调数据隐私和主权，也有ZK之类的技术来确保数据可靠与完整性，那么基于Web3的链上数据训练出来的AI肯定和Web2链下数据训练出来的应该不一样。所以这条线整体MakeSense，目前圈内Ocean应该算是这个赛道，一级市场也有看到基于Ocean做的专门的AI数据市场之类的项目。

生成式AI

简单来说就是拿AI画画，或是类似的创作，来服务与其他一些场景，比如做NFT，或是游戏内的地图生成，NPC背景生成等等。感觉做NFT这条线比较难，因为AI生成稀缺性不够，Gamefi倒是一条路，一级市场也有见到有团队在尝试。

不过前几天看到个消息，Unity也出了自己的AI生成工具Sentis和Muse，现在还在封测阶段，明年估计就正式上线了。怎么说呢，感觉Web3圈的游戏AIGC类项目，届时可能会被Unity降维打击……

Defi交易/审计/Yield/风控

这几类都有看到项目在尝试，同质化相对不明显。

交易——这个有点Tricky，因为如果一个交易策略好用，随着用的人越多，可能策略慢慢也就不怎么好用了，得切换到新策略。再就是好奇AI交易机器人未来的胜率如何，会在普通交易者里面处于哪个段位。

审计——目测应该可以帮助快速审处已有的常见的漏洞，没出现过的新的或是逻辑上的漏洞应该就不行了，这个得进入AGI时代应该才有戏。

Yield——Yield不难理解，你就想像成一个带AI智能的YFI就行，把钱扔给它，AI根据你的风险偏好自己去找平台Staking，组LP，挖矿之类。

风控——感觉单独做成一个项目会很奇怪，以插件形式服务与各个借贷或是类似Defi平台感觉更加MakeSense。

ZKML

一个目前圈内越来越火的赛道，因为结合了两项最为前沿的技术，一个圈内的ZK，一个圈外的ML。

理论上来说，与ZK的结合可以给ML提供隐私性、完整性和准确性，但是你要硬说有哪些具体使用场景吧，其实很多项目方也想不出来，基建先搭着再说……

目前唯一真的刚需的是部分医疗领域的机器学习确实有这个病人数据的隐私需求，至于链上游戏完整性或反作弊之类的叙事，总感觉有些牵强。

这个赛道目前来说就那么几个明星项目，像是ModulusLabs，EZKL，Giza之类，都是一级市场热捧的对象。

没法，因为全世界懂ZK的人本来就那么几个，懂ZK同时还要懂ML的人才就更少了，所以这个赛道的技术门槛相对其他要高了很多，同质化也相对不明显。

最后就是，ZKML大多针对的是推理，而非训练

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