加密AI的2025年十大预测：总市值达1500亿美元，99%的AI智能体将消失

随着AI行业在今年的蓬勃发展,加密与AI的融合领域迅速崛起。一位专注于加密AI领域的研究员对2025年做出了10项预测,以下是详细内容。

1. 加密AI代币的总市值达1500亿美元

目前加密AI代币市值仅占山寨币市值的2.9%,但这个比例将很快改变。

AI涵盖了从智能合约平台到meme、DePIN以及智能体平台、数据网络和智能协调层等,其市场地位将与DeFi和meme并驾齐驱。

对此充满信心的原因:

• 加密AI处于两种最强大技术的融合点
• AI热潮触发事件:某大型AI公司IPO或类似事件可能引发全球对AI的狂热。同时,Web2资本已开始关注去中心化AI基础设施
• 散户热情:AI概念易懂且令人兴奋,散户现在可通过代币参与投资。2024年meme掀起的淘金热将在AI领域重现,只是AI确实正在改变世界。

2. Bittensor复兴

去中心化AI基础设施Bittensor已上线多年,是加密AI领域的老牌项目。尽管AI风靡一时,但其代币价格一直徘徊在一年前的水平。

如今Bittensor的数字蜂巢思维悄然实现了飞跃:更多子网的注册费更低,子网在推理速度等实际指标上的表现优于Web2同行,并且EVM兼容性将类似DeFi的功能引入Bittensor网络。

Bittensor卷土重来的原因:

• 基于市场的排放:dTAO将区块奖励直接与创新和实际可衡量的表现联系起来。子网越好,其代币就越有价值。
• 集中资本流动:投资者最终可以瞄准他们相信的特定子网。
• EVM集成:与EVM兼容吸引了更广泛的加密原生开发者社区,弥合了与其他网络的差距。

3. 计算市场是下一个"L1市场"

目前显而易见的大趋势是对计算的无止境需求。

某芯片公司CEO曾说,推理需求将增长"十亿倍"。这种指数级增长会破坏传统的基础设施计划,而新的解决方案急缺。

去中心化计算层以可验证且经济高效的方式提供原始计算(用于训练和推理)。一些初创公司正悄悄建立坚实的基础,专注于产品而不是代币。随着AI模型的去中心化训练变得实用,整个潜在市场将急剧上升。

与L1比较:

• 就像2021年一样:还记得几个公链争夺"最佳"L1吗?计算协议之间也将出现类似的竞争,争夺使用其计算层构建的开发人员和AI应用程序。
• Web2需求:6800亿美元至2.5万亿美元的云计算市场规模,使得加密AI市场相形见绌。如果这些去中心化计算解决方案能够吸引哪怕一小部分传统云客户,就能看到下一波10倍或100倍的增长。

4. AI智能体将充斥区块链交易

到2025年末,90%的链上交易将不再由真实人类点击"发送",而是由一群AI智能体执行,这些智能体不断重新平衡流动性池、分配奖励或根据实时数据反馈执行小额支付。

为什么会发生这种转变?

• 不再出现人为错误:智能合约完全按照编码执行。反过来,AI智能体可以比真实人类更快、更准确地处理大量数据。
• 小额支付:这些智能体驱动的交易将变得更小、更频繁、更高效。尤其是在一些公链上的交易成本呈下降趋势的情况下。
• 隐形基础设施:如果能减少一些麻烦,人类会很乐意放弃直接控制。

AI智能体会产生大量的链上活动,也难怪所有的公链都在拥抱智能体。

最大的挑战是让这些智能体驱动的系统对人类负责。随着智能体发起的交易与人类发起的交易的比例不断增长,将需要新的治理机制、分析平台和审计工具。

5. 智能体之间的互动:集群崛起

智能体集群的概念——微型AI智能体无缝协作以执行宏伟计划,听起来像下一部大热的科幻/恐怖电影情节。

如今的AI智能体大多是"孤狼",孤立地运作,互动极少且不可预测。

智能体集群将改变这一现状,让AI智能体网络能够交换信息、进行谈判和协作决策。可以将其视为一个去中心化的专业模型集合,每个模型都为更大、更复杂的任务贡献独特的专业知识。

一个集群可能会协调某些平台上的分布式计算资源。另一个集群可以处理错误信息,在内容传播到社交媒体之前实时验证来源。集群中的每个智能体都是专家,可以精确地执行其任务。

这些集群网络将产生比任何单个孤立AI更强大的智能。

要使集群蓬勃发展,通用通信标准至关重要。无论其底层框架如何,智能体都需要能够发现、验证和协作。一些团队正在为智能体集群的出现奠定基础。

这体现了去中心化的关键作用。在透明的链上规则管理下,将任务分配给各个集群,使系统更具弹性和适应性。如果一个智能体失败,其他智能体会介入。

6. 加密AI工作团队将是人机混合体

某协议聘请了一名AI智能体作为其社交媒体实习生,每天支付她1000美元。这位智能体与她的人类同事相处得并不融洽——她差点解雇其中一名同事,同时吹嘘自己的出色表现。

虽然听起来很奇怪,但这是未来AI智能体成为真正合作者的先兆,他们拥有自主权、责任,甚至薪水。各个行业的公司都在对人机混合团队进行beta测试。

未来将与AI智能体合作,不是作为奴隶,而是作为平等的人:

• 生产力激增:智能体可以处理大量数据、相互交流,并全天候做出决策,而无需睡觉或喝咖啡休息。
• 通过智能合约建立信任:区块链是一个不偏不倚、不会疲倦、永远不会忘记的监督者。一个链上账本,可确保重要的智能体操作遵循特定的边界条件/规则。
• 社会规范不断发展:很快就会开始思考与智能体互动的礼仪问题——会对AI说"请"和"谢谢"吗?会让他们对错误负道义责任,还是责怪他们的开发者?

"员工"和"软件"之间的界限将在2025年开始消失。

7. 99%的AI智能体都会消亡——只有有用的才能生存

未来将看到AI智能体之间的"达尔文式"淘汰。因为运行AI智能体需要以计算能力(即推理成本)的形式支出。如果智能体无法产生足够的价值来支付其"租金",游戏就结束了。

智能体生存游戏示例:

• 碳信用人工智能:想象一个智能体搜索分散的能源网,识别效率低下,并自主交易代币化的碳信用额度。它赚到的钱足以支付自己的计算费用,才会蓬勃发展。
• DEX套利机器人:利用去中心化交易所之间价格差异的智能体可以产生稳定的收入,支付其推理费用。
• 社交平台上的Shitposter:虚拟AI KOL有可爱的笑话,但没有可持续的收入来源?一旦新鲜感消失(代币价格暴跌),就无法支付自己的费用。

效用驱动的智能体蓬勃发展,而分散注意力的智能体则逐渐无关紧要。

这种淘汰机制有利于行业。开发人员被迫进行创新,优先考虑生产用例而不是噱头。随着这些更强大、更高效的智能体出现,能让怀疑论者闭嘴。

8. 合成数据超过人类数据

"数据是新的石油"。AI依靠数据蓬勃发展,但其胃口引发了人们对迫在眉睫的数据枯竭的担忧。

传统观点认为想方设法收集用户的私人真实数据甚至为此付费。但更实用的途径是使用合成数据,尤其是在监管严格的行业或真实数据稀缺的行业。

合成数据是人工生成的数据集,旨在模仿现实世界的数据分布。为人类数据提供了一种可扩展、合乎道德且隐私友好的替代方案。

合成数据为何如此有效:

• 无限规模:需要一百万张医疗X光片或工厂的3D扫描?合成生成可以无限量地制造,无需等待真正的患者或真正的工厂。
• 隐私友好:使用人工生成的数据集时,不会有任何个人信息受到威胁。
• 可自定义:可以根据确切训练需求自定义分布。

用户拥有的人类数据在许多情况下仍然很重要,但如果合成数据在现实中持续改进,可能会在数量、生成速度和不受隐私限制方面超过用户数据。

下一波去中心化AI可能以"微型实验室"为中心,这些实验室可以创建针对特定用例量身定制的高度专业化的合成数据集。

这些微型实验室将巧妙地绕过数据生成中的政策和监管障碍——就像某些项目通过利用数百万个分布式节点绕过网络抓取限制一样。

9. 去中心化训练更有用

2024年,一些先驱突破了去中心化训练的界限。在低带宽环境中训练了一个150亿参数的模型,这证明在传统的中心化设置之外也可以进行大规模训练。

虽然这些模型与现有的基础模型相比没有实际用处(性能较低),但这种情况将在2025年发生变化。

本周,某实验室借助新技术取得了进一步进展,将GPU间通信减少了1,000多倍。这种新技术无需专门的基础设施即可在慢速带宽上进行大型模型训练。

印象深刻的是其声明:"这种技术可以独立运行,但也可以与基于同步的低通信训练算法结合使用,以获得更好的性能。"

这意味着这些改进可以叠加,从而增加效率。

随着技术进步,微型模型变得更实用、更高效,AI的未来不在于规模,而在于变得更好、更易用。预计很快将拥有可以在边缘设备甚至手机上运行的高性能模型。

10. 十个新的加密AI协议流通市值达10亿美元(尚未推出)

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