AI 行业发展史与 Crypto 的融合

人工智能行业自 20 世纪 50 年代起步以来,经历了多次技术浪潮。目前主导的深度学习技术以神经网络为代表,通过多层神经元结构来拟合复杂任务。深度学习的发展历程包括前馈神经网络、RNN、CNN 等,最终演进到现代大模型如 GPT 使用的 Transformer 技术。

AI 发展经历了三次技术浪潮:20 世纪 60 年代的符号主义、90 年代的专家系统和贝叶斯网络,以及 2006 年开始的深度学习时代。深度学习三巨头 Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 提出了深度学习概念,开启了联结主义的鼎盛时期。

在深度学习产业链中,数据、算力和模型参数数量共同决定了大模型的质量。GPU 硬件提供商、云服务提供商、训练数据源提供商、数据库提供商等构成了完整的产业生态。

区块链技术与 AI 的结合,为 AI 产业链带来了新的价值发现和重塑机会。代币经济学可以激励更多参与者深耕 AI 细分赛道,去中心化账本则可以解决信任问题。在 GPU 供给、数据提供、ZKML、AI 应用等方面,已经出现了一些代表性的 Crypto x AI 项目。

AI Agent 和专门的 AI 公链是区块链原生的 AI 产业链创新。它们通过代币激励和去中心化特性,为 AI 发展提供了新的可能性。尽管目前深度学习主导 AI 发展,但仍有其他技术路径值得关注。总的来说,AI 与区块链的融合仍处于早期阶段,但已展现出巨大潜力。