加密货币是互联网货币，而互联网是为机器人服务的。

我们人类几乎认不出它们的齿轮和插座——加密货币套利和 MEV 机器人、社交媒体机器人大军和算法内容提要、生成代码艺术和人工智能插图，以及在我们的经验背景中运行的各种 Zapier 代理和自动化。

之前，我讨论过如何只会有更多的机器人，并且 Web3 是新兴机器经济的正确经济和金融场所。 当然，我们中的许多人都使用如此多的软件，以至于我们也有资格成为软件机器人。

Lex Sokolin 是 Generative Ventures 的创始人，也是区块链技术公司 ConsenSys 的前全球金融科技联席主管。

Generative Ventures 自 2023 年中期以来一直投资前沿公司，重点关注加密货币、人工智能和金融科技的交叉领域。 我们的宏观论点足以令人信服，足以开始，但现实是现实，其模式开始变得更加清晰。 今天，我们希望更深入地了解这种情况是如何发生的，并描述推动该行业向前发展的人工智能和 DePIN（去中心化物理基础设施）趋势。

链上/链下

第一个观察结果是，有些事情发生在链上，有些事情发生在链下。 这是显而易见的，但值得指出。 就货币而言，美元银行存款是链下的，DAI 是链上的。 代币化的现实世界资产是链下的，盘点代币或流动质押是在链上的。 国民护照和驾驶执照是链下的，而 POAP 和 NFT 是链上的。 相同的概念——金钱、金融工具、身份——可以在不同的地方制造。

人工智能也是如此。 我们可以拥有这样一个世界：人工智能处于链下状态，但偶尔会跨入 Web3 采取行动。 在这种情况下，我们需要像预言机或机器智能的入口/出口坡道一样运行的服务。

推动金融科技创建嵌入式金融产品（例如 Plaid、Stripe）的相同逻辑可以为 GPT 提供在加密货币市场中漂浮所需的 API 软件触角。 ChatGPT 的 Moonpay 是谁？ 而且，如果我们确实将人工智能引入我们的不信任环境，我们如何保持它的诚实并验证其输出？

我们期望人工智能代理的加密货币托管和控制成为Web3的核心价值主张

市场上的一些团队正在致力于将 ZK 证明等加密货币技术插入到机器学习模型的计算过程中。 这将证明某个特定的机器人确实做了它应该做的事情，你没有被伯尼·麦道夫的电子表格愚弄。 如今，这种方法仍处于起步阶段。 然而，将来我们可以理解验证您正在与正确的黑匣子交互的价值。

其他人正在考虑如何将整个法学硕士和神经网络堆栈转移到去中心化的基础设施上。 由于大部分生成式人工智能运动都是开源的，比如加密货币技术，因此从概念上讲，可以在去中心化计算负载的协议上部署和维护大量开源模型，并激励提供一流的机器智能服务。

尽管有几个才华横溢的团队在追求这一战略，但这在很大程度上仍然是科幻小说。 即使是中心化的人工智能团队也尚未弄清楚需求的形状和盈利的单位经济效益。 我们认为，现阶段将此类服务的提供分解为协议和 DAO 还为时过早。

DePIN定义

堆栈的下方是 DePIN，去中心化的物理基础设施。 最简单的 DePIN 使用货币协议激励，而不是更现代的代币经济学方法。

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例如，参与节点向网络提供硬件存储、计算、GPU 或训练数据，并因其在其设备上完成的工作而获得奖励，类似于比特币工作量证明挖矿。 我们认为，像 Helium 一样，大多数 DePIN 将不再像硬币一样发挥作用，而更像是在 Peaq、Solana 或 EVM rollup 等计算区块链之上运行的 dApp。

Web3 利用中心化云服务来部署去中心化网络，但考虑到成本和需求，我们不确定这是否适用于去中心化人工智能。 与协议优先的竞争对手相比，中心化人工智能提供商效率更高、组织更好、计算能力更强。 因此，我们认为可扩展的 DePIN 将成为链上加密货币人工智能的物质资源解锁。

我们喜欢 DePIN 的另一部分是它将机器接入 Web3，机器将需要 DeFi 及其自动化金融产品，以及获取智能即服务。 在遥远的未来，去中心化的车队可能会从 DePIN AI 网络下载最新的自动驾驶模型，由各种 DAO 维护并受到代币激励。 这个方向的小实验已经存在。

此外，用于连接、标准化和管理具有不同目标的人工智能代理群体的框架已经开始出现。 Autonolas 就是这样的项目之一，它生成用于交易市场参与以及在治理程序中部署的机器人。 如果你想了解单个代理，请记住 Botto，这是一种生成式 AI 模型，它输出由 DAO 策划的艺术作品，并受到代币反馈循环的激励。 或者考虑一下 Numerai，这是一家对冲基金，它为数据科学家举办代币激励竞赛，为交易软件大脑构建人工智能算法。 这样的生物有很多——有些简单，有些复杂，有些深不可测。

我们要提出的最后一个区别是人工智能服务的范围。 在一种情况下，它只是改进应用程序的一项狭隘功能。 以数字钱包为例，它现在能够就其持有的代币和投资进行对话。 或者，某些 10-K 公司在网站上提交的文件，您可以使用自定义财务 GPT 进行查询。 虽然方便，但并没有发生行业结构转型。

或者，OpenAI 成为新的 iOS，其 GPT 商店成为新的应用商店。 然后，这家科技公司成为访问嵌入其网站的机器智能应用程序的主要对话界面。 人工智能不仅仅是一个功能，而是为各种普遍问题提供解决方案的新平台。 在这种情况下，加密货币被归为众多人工智能功能之一。

在这种情况下，一个担忧是人工智能代理从根本上来说是中心化的，并由单一提供商托管，从而在数据、隐私和财务方面造成巨大的个人风险。 托管总是会导致委托人/代理人问题，代理人有动机从委托人那里窃取资金，因此法律和法规必须强制执行信托义务。 在大型科技世界中，以某种形式保护个人的人工智能监管是不可避免的。

人工智能代理和自我托管

Web3 应对这种危险的方法是信息的自我保管和人工智能代理的自我保管。 也许我们在中心化平台上生成 GPT，但能够将这些经过训练的模型放入数字货币包中以获得所有权。 在一个存在多种成功的开源模型，并且其中一些模型在去中心化基础设施上运行良好的世界中，我们预计 AI 代理的加密货币托管和控制将成为 Web3 的核心价值主张。

如今，确保人工智能时代数字媒体来源的项目接近这个想法。 事情应该是真实的，不能被操纵。

另一个例子是附加到图像生成或 LLM 引擎的 NFT 铸币机。 这通过 Web3 DeFi 的市场场所支持了机器劳动的成果。 然而，如今围绕此类物品的贸易仍然可以忽略不计——无论是由于 NFT 市场的糟糕状况、机器劳动力的质量还是此类数字资产的低效用。

无论如何，这对于企业家来说绝对是一个令人着迷的设计空间。 自从推出 Generative Ventures 以来，我们对技术人员探索可能性、规划前进道路的创造性多样性和活力感到惊讶。

本杰明席勒编辑。