2024年加密AI領域迎來爆發性增長

2024年，加密AI領域呈現出前所未有的增長勢頭。從年初僅有少數幾個項目，到如今已發展成爲加密市場中不可忽視的獨立賽道。

據最新統計數據顯示，截至12月7日，加密AI板塊的資產總市值突破700億美元大關，在整個加密市場中佔比最高達2%，年增長率高達400%。

同時，加密AI項目數量也出現爆炸式增長，目前已超過600個，涵蓋去中心化AI基礎設施、AI Dapp等多個類別產品。

回顧2024年，加密AI的敘事經歷了多次重大變化。年初，某公司推出的新項目點燃了加密AI基礎設施的炒作熱潮。隨後，某芯片公司AI年度大會的召開將去中心化GPU推向了市場關注的焦點。年中，加密AI賽道迎來投資熱潮，衆多加密項目獲得資金支持，加速了技術的研發和應用進程。年末，AI Agent Meme的爆發將加密AI的敘事推向了新的高潮。

加密AI資產總市值年內突破700億美元，相關項目數量超600個

根據某數據平台的最新數據顯示，加密人工智能板塊收錄的Token數量已達到355個，其資產總市值在12月7日突破700億美元大關，峯值最高觸及704.2億美元。目前，受當前整體加密市場大盤回調趨勢行情的影響，截至12月23日，加密AI板塊的總市值回落至470億美元，24小時交易量依然高達50億美元。

回顧年初，加密AI板塊的資產總市值僅爲170億美元。在短短不到一年內，該板塊的資產總市值實現了逾400%的增幅，再次展現了加密AI領域的蓬勃發展和巨大潛力。

某投資機構的聯合創始人在12月12日發表觀點指出，盡管當前加密AI板塊僅佔加密市場總市值約1%，但隨着市場週期的不斷演進，AI基礎設施及AI Agent的強勁勢頭，他預測，該板塊的市值有望實現10倍的增長。

值得一提的是，盡管當前加密行情整體回落，但12月23日整個加密市場的總市值達到了3.4萬億美元，而加密AI資產的市值在整個市場中此時佔比仍有近1.4%（市值高峯期佔比超2%），進一步證明了其未來的市場增長潛力。

2024年可謂是加密AI領域從嶄露頭角邁向全面爆發的關鍵轉折之年。年初之際，加密AI賽道還處於萌芽階段，項目數量屈指可數，主要以去中心化GPU項目、AI基礎設施和某身分認證項目等爲代表。然而，僅過去不到一年，加密AI領域已可劃分多個細分賽道，涵蓋去中心化GPU、AI數據平台、AI基礎設施以及AI Agent等多個分支賽道，項目多達數百個。

根據某加密數據平台顯示，目前收錄的含有AI詞條的加密項目已超過600個，且這一數字還在持續增加。

2024加密AI 催化劑：AI領域重大事件、VC大力布局、AI Agent Meme爆發

從加密AI資產總市值的數據走勢來看，2024年的增長呈現出兩個顯著的波峯：第一個波峯出現在2月至3月期間，而第二個則發生在10月之後，迎來了更爲強勁的增長浪潮。

在2月至3月期間，加密AI領域的增長主要得益於AI領域的兩大標志性事件所帶來的強烈刺激。

2月，某AI公司震撼發布了"文生視頻"大模型，這一突破性成果在AI領域掀起了一場顛覆性的變革。同時，該事件也極大地推動了某虹膜認證加密項目的代幣價格飆升，進而帶動了整個加密AI資產板塊的強勁增長。在此期間，諸如AI模型激勵平台、AI數據平台等優質項目開始受到市場的廣泛關注，這些項目的崛起進一步點燃了加密AI市場的投資熱情，吸引了大量投資者湧入這一充滿潛力的新興領域。

緊接着，3月某芯片公司年度AI大會的盛大召開再次吸引了全球範圍內的廣泛關注，並推動其市值直線飆升，引發了GPU芯片炒作熱潮。會上，多位加密行業領軍人物的亮相，再次爲加密AI領域注入了新活力。這一系列事件使得去中心化GPU等概念項目如雨後春筍般湧現。

自此，加密AI正式發展成爲了一個獨立的賽道，AI基礎設施、去中心化GPU、去中心化AI數據等項目如雨後春筍般層出不窮，爲市場帶來了更多的選擇與機遇。

而在10月份，加密AI領域的增長則主要歸因於AI Agent Meme的大爆發。某AI Agent項目代幣的橫空出世，引發了AI Agent Meme項目發幣炒作熱潮，推動了近百個AI Agent Meme幣的批量發行。這一趨勢使得AI Agent迅速崛起，成長爲加密AI領域內一個獨立的細分賽道，其產品涵蓋AI Agent Meme幣、AI Agent發行平台及AI Agent底層基礎設施等。據某數據平台顯示，截至12月23日AI Agent賽道代幣的總市值已高達98億美元，約佔整個加密AI賽道項目總市值（470億美元）的20%，且炒作熱度還在持續。

如果說某AI公司推出的文生視頻工具、某芯片公司市值的攀升及其舉辦的AI峯會等構成了推動加密AI領域發展的外部強勁動力，那麼AI Agent Meme的爆發式增長則無疑是加密市場內部點燃的一把火，加速了這一領域的崛起。在內外雙重催化效應的共同作用下，加密AI賽道已經迅速成爲加密世界中一個無法忽視的關鍵領域，其重要性日益顯著。

另外，2024年，加密AI市場迎來了前所未有的投資熱潮，各大投資機構競相湧入，投資金額急劇攀升。在這一領域，多家加密行業內的頂級風險投資機構，都已積極布局"Crypto+AI"項目。

其中，某投資機構年初即表示高度看好Crypto與AI的結合，並投資了多個相關項目。另一機構則募集了一只60億美元的新基金，重點投資AI領域，並在其秋季加密創業加速器中入選了5個加密AI項目。進入下半年，更多知名機構也相繼宣布進軍加密AI領域，設立專門基金或加大投資力度。根據某研究機構發布的報告，2024年第三季度加密風險投資機構向AI項目注入了超過2.13億美元的資金，環比增長250%，同比增幅高達340%。

"Crypto for AI"市場前景大於"AI for Crypto"

目前，市場上的加密AI產品主要可以劃分爲"AI for Crypto"和"Crypto for AI"兩大形式。

前者"AI for Crypto"即用AI賦能Crypto，主要側重於將AI技術應用於加密產品，通過融入AI元素來提升用戶體驗或強化產品的各項性能。如使用AI代碼優化與安全審計：AI技術可以自動檢測和分析Web3項目的代碼，發現潛在的安全漏洞和錯誤，提高項目的安全性和穩定性；參與鏈上收益策略：利用AI算法分析市場趨勢和用戶行爲，制定更高效的鏈上收益策略，幫助加密用戶獲得更高的回報；集成AI聊天機器人，解答用戶疑問，提升用戶體驗；借助AI Agent消除鏈上用戶體驗中的障礙，如自動交易、資產管理等，使用戶能夠更便捷地參與加密市場。

"Crypto for AI"則側重於利用加密技術爲AI產業賦能，借助區塊鏈技術的獨特優勢來解決或改進AI產業的某些環節。例如，區塊鏈技術的隱私性和透明性可以解決AI模型在數據收集、處理和存儲過程中的隱私和安全問題；通過使用經模型資產化允許社區通過去中心化的方式擁有或使用AI模型；通過區塊鏈的Token技術聚合閒散的算力資源，形成算力市場，降低AI模型訓練的成本，並提高算力資源的利用效率。

總結來看，Web3技術的精髓在於其去中心化的區塊鏈基礎架構，它依托Token經濟體系的運作、智能合約的自主執行以及分布式技術的強大效能，不僅確保了數據所有權的精確界定，還借助Token的激勵模式，極大地提升了商業模式的透明度與效率。這一特性恰如一劑良藥，針對AI行業中普遍存在的數據不透明、商業模式模糊等頑疾，提供了有效的解決路徑。這恰好契合了"AI旨在提升生產效率，而Web3則着重於優化生產關係"的宏觀理念。

因此，行業人士普遍達成共識："Crypto for AI"相較於"AI for Crypto"，在市場應用層面展現出了更爲廣闊的前景與潛力。這一趨勢也自促使越來越多的AI行業內部人士開始積極尋求借助加密技術來攻克AI行業面臨的種種挑戰與難題。

圍繞"數據、算力與算法"AI三要素打造加密AI生態系統

基於驅動AI大模型發展的核心三要素"數據、算力和算法"，我們可以進一步細分爲涵蓋基礎設施及應用的數據、算力與算法模型產品。其中，數據是訓練和優化AI模型的基礎；算法是指驅動AI系統的數學模型和程序邏輯；算力是指執行這些算法所需要的計算資源，且這三要素也是模型持續更新、迭代的必要條件。

加密AI產品生態系統內的具體產品形態包含以下方面：

在數據層面，加密AI數據項目涵蓋了數據的收集、存儲及加工處理。首先在數據獲取方面，爲了保障數據的豐富性和多樣性，部分加密AI項目借助Token經濟機制，激勵用戶分享其私人或專有數據，如某項目通過獎勵機制鼓勵數據提供者，另一項目將AI數據資產化，並推出了專門的數據市場，還有項目通過數據池的形式，爲AI應用提供專門或定制化數據集等等；在數據處理方面，去中心化的數據標注平台爲開發者貢獻了高質量的訓練數據集，從而改善AI模型的強化學習和微調機制，如某AI項目（12月18日完成600萬美元融資）等，爲開發者提供了高質量的訓練數據集，從而優化了AI模型的強化學習與微調過程。至於數據存儲，某些解決方案則確保了數據的安全性與持久性。

在算力層面，AI模型的訓練和推理執行不開強大的GPU計算資源支持。隨着AI模型復雜性的日益增加，對GPU計算資源的需求也在不斷攀升。面對市場上高質量GPU資源供不應求、成本上升及等待時間延長等挑戰，去中心化GPU計算網路應運而生。這些網路通過創建開放的市場與GPU聚合平台，允許任何人（如比特幣礦工）貢獻其閒置的GPU計算能力來執行AI任務，並通過Token獲得獎勵，代表性項目包括多個去中心化GPU和AI基礎設施項目。此外，一些項目更是將物理GPU代幣化，將其轉化爲鏈上的金融數字資產，進一步推動了算力的去中心化與流動性。

在算法模型層面，目前市面上的去中心化AI算法網路本質上是一個去中心化的AI算法服務市場，它連接了衆多具有不同專長和知識的AI模型。當用戶提出問題時，該市場能夠智能地挑選出最適合的AI模型來提供答案。代表性產品如某項目，它通過子網