人工智能

这篇文章探讨了将人工智能与Web3相结合的潜力和挑战。作者指出，尽管人们对“人工智能 + Web3”持乐观态度，但现实中存在着重大的硬件和研究投资障碍，导致大型科技公司主导了人工智能领域。Web3项目利用加密进行激励性众包，这使得与这些公司投入的大量资金竞争变得困难。

Dimo是一个建立在Polygon上的汽车物联网平台，它允许车主收集和共享车辆数据，如行驶公里、速度、位置等，并因此获得DIMO代币作为奖励。该平台通过与硬件如AutoPi OBDII设备的集成，实现车辆数据的实时监控、管理和货币化。DIMO代币基于ERC-20，旨在激励用户参与，其代币经济还包括治理功能。Dimo还与IoTeX合作，集成W3bstream技术，以支持Web3开发人员访问车辆数据，共同打造移动出行新生态。Dimo项目已通过两轮融资筹集了2050万美元，其代币供应量固定，流通量逐渐增加。

本文介绍当前行业中的各式AI项目，涵盖模型训练、AI代理、运算等。

AI Arena是一款结合了人工智能的PVP格斗游戏，它允许玩家通过AI学习来进化游戏角色。游戏中有两种模式：研究竞赛和游戏竞赛。研究竞赛中，研究人员训练AI模型进行对战，而游戏竞赛则是玩家制定训练策略来提升NFT角色的表现。AI Arena不仅是一个游戏，也是一个AI模型训练平台，旨在让更多用户接触和体验AI。游戏的原生代币$N用于激励玩家和研究人员，并作为游戏内经济的基础。AI Arena由ArenaX Labs开发，该公司已完成种子轮融资，并推出了两个AI平台：ARC和SAI，旨在通过AI改变游戏行业。代币$N计划在5月进行TGE，并有相关的空投活动。

本文介绍了Masa网络如何通过其建立的AI代币经济体系，利用分布式算力和数据，挑战现有科技巨头的数据垄断，同时保护用户隐私并实现数据的经济价值化。

区块链、物联网（IoT）和人工智能（AI）结合的潜力，强调了这些技术融合带来的转型协同效应。区块链为IoT提供了一个安全、去中心化的数据管理基础，而AI则利用这些数据进行模式识别和决策支持。这种结合在供应链管理、智能制造和医疗保健等领域具有实际应用案例，能够提高透明度、优化物流、改善资源分配，并加速医疗研究。

Aethir 是去中心化图形处理器（GPU） 云基础设施领域的领导者，为人工智能（AI）和游戏领域不断增长的需求提供其独特的解决方案。

QnA3.AI 是一个 AI+ 搜寻平台，结合智慧生成与搜寻功能，为 Web3 世界带来智慧问答和资讯服务，致力于成为用户首选的智慧平台。本文全面解析 QnA3.AI 的专案内容、核心定位和优势等等。

这篇文章盘点了Qtum、Near、Polygon等7个老牌公链和AI的叙事结合，不过从总体来看，即便是与AI结合，老牌公链们似乎也较少表现出活力和决心，在蹭热度和真干事的边界上摇摆。

Fetch.ai是一个基于区块链的去中心化机器学习平台，其开源软件项目旨在构建用于开发现代、去中心化和点对点（P2P）应用程序的基础设施。

Arkham是一个加密货币分析平台和数据跟踪仪表板，提供深入的市场分析和交易数据，帮助用户监控区块链实体的链上活动。平台的核心是Ultra人工智能地址匹配引擎，它能够将链上地址与现实世界中的身份联系起来，提供实时数据处理和全面的区块链覆盖。Arkham还引入了代币系统ARKM，通过其Intel Exchange交易市场，用户可以交易链上数据情报。此外，Arkham的Profiler工具提供交易历史、资产持有等详细见解，增强用户做出决策的能力。尽管Arkham在追踪加密货币事件中发挥了作用，但也引发了隐私和安全性的争议。

Akash、Render Network 和 io.net 是市場上最大的三個去中心化計算網絡。盡管它們都提供去中心化計算服務，但每個網絡都有不同的業務重點。本文透過網路容量和使用量和不同的目的資源進一步比較不同的去中心化計算網路。

本文探索如何将人工智能（AI）与去中心化自治组织（DAOs）结合，以革新决策制定和组织增长。本篇文章详细介绍了AI在直接民主、代表制民主和流动民主等不同DAO治理模型中的应用，以及它如何优化智能合约自动化和社区管理。

Bittensor 是一个加密和 AI 叙事项目，旨在通过开放的 P2P 市场将人工智能用例的构建民主化。Bittensor 生态系统有32个子网，吸引了众多知名团队和项目，其DeFi 生态系统也在快速发展，包括质押、代币出售和借贷等应用和涉及DeFi 领域的多个子网，如流动性质押、借贷和永续DEX，提现其有着真正的前景。

文章深入探讨了AI与Web3结合的商业必要性，强调了分布式算力服务的重要性和面临的挑战。特别关注了IO.NET项目，这是一个分布式AI算力平台，旨在通过代币模型激励汇聚AI算力，提供弹性、快速部署和低成本的AI计算服务。文章分析了IO.NET的产品逻辑、团队背景、融资情况，并对其潜在市值进行了预测。此外，文章还讨论了分布式计算市场的发展趋势和可能的影响因素。