NFT:探索加密世界中的四大人工智能寶石

老人說，2024 年是走離火運，科技將是最有“錢”景的行業。當人們還沉浸在經濟衰退的陣痛時，AI 敘事挺身而出，先有微軟投資 ChatGPT 數十億美元，后有后知后覺的谷歌入局生成式 AI 和推出學徒巴德 AI 機器人。

作為同是科技賽道且能夠與 AI 互補的區塊鏈板塊，同樣也涌現出了一批 AI 相關的項目。接下來，讓我們來看看，在加密貨幣領域中，有哪些項目能夠成為這波 AI 浪潮的弄潮兒。

Botto 誕生于 2021 年 10 月，項目承諾通過以代幣為中心的 DAO 進行社區協調，旨在對 AI 藝術和人類協作前沿的探索冒險。

作為一個去中心化的藝術家 DAO 組織，Botto DAO 會通過社區投票來決定制作 AI 藝術品。它會將每周最受歡迎的 AI 圖像鑄造為 NFT，并在 SuperRare 上進行拍賣。Botto 利用 AI 深度學習算法 Stable Diffusion、VQGAN + CLIP、GPT-3，以及一些自定義的增強功能來進行 NFT 創作。

新加坡金管局啟動CBDC技術探索項目蘭花計劃:11月9日消息，新加坡金管局局長孟文能（Ravi Menon）周二在該國一年一度的金融科技節上表示，新加坡啟動了一個CBDC技術探索項目蘭花計劃（Project Orchid），旨在探索發行數字新加坡元所需的技術基礎設施和技術能力，該項目將與私營部門展開合作。孟文能稱發行零售CBDC最終是一種社會經濟考量，而非貨幣考量，目前的相關益處尚不明顯，外國數字貨幣取代本地貨幣的風險很低。他說數字新加坡元的金融包容性優勢并不明顯，因為新加坡人擁有銀行賬戶的比例很高，而且當地的電子支付已經很高效。他說零售CBDC可能對貨幣和金融穩定構成重大風險，但這些風險也有望通過合理的保障措施加以管理。（彭博社）[2021/11/9 6:41:35]

Botto 的藝術引擎已經在數百萬張圖片上進行了訓練，它每周可以創造出超 4000 張未經過人工處理的獨特圖片。

Botto 并不是一個 AI 套皮項目，它已經形成了一套完整的經濟模型——賣 AI 畫作賺錢。Botto 代幣的持有者可以去選擇畫作的方向或代表作，通過 AI 引擎來調試個性化畫作。最受社區歡迎的畫作將會被送去 SuperRare 拍賣，以回饋生態系統與創作者。

青島發布新基建行動計劃，探索基于區塊鏈技術的政務服務和社會治理新模式:11月19日，《青島市推進新型基礎設施建設行動計劃(2020-2022年)》新聞發布會在青島國際新聞中心召開。行動計劃提出，要聚焦人工智能領域，建設人工智能創新中心、人工智能開源平臺服務超市和開發者社區。依托中國鏈灣，探索基于區塊鏈技術的政務服務和社會治理新模式，在政府重大工程監管、食品藥品防偽溯源、電子票據、審計、公益服務事業等領域開展探索應用。（愛青島）[2020/11/19 21:19:19]

截至去年年底，Botto 共售出價值 230 萬美元的藝術品，并成為 SuperRare 歷史上排名前 15 位的藝術家。

Bittensor 是一個專注于 AI/ML 的開源協議，它支持可擴展、全球分布的、去中心化的神經網絡，Bittensor 模型也可以從其他 AI 模型中進行價值轉移、數據學習，不存在 AI 信息孤島。

Bittensor 的代幣 $TAO 與 $BTC 有非常相似的代幣經濟學，它有一個以智能證明（Proof of Intelligence）為共識的巨大網絡，允許機器學習和去中心化 AI 挖礦。代幣總供應量為：21,000,000。

鄭州市副市長：正在探索搭建以區塊鏈等為支撐的地方金融風險監管平臺:9月18日，2020國家網絡安全宣傳周“金融網絡安全論壇”在河南鄭州舉辦。鄭州市副市長史占勇致辭表示，目前鄭州正在積極探索搭建以云計算、區塊鏈等金融科技手段為支撐的綜合金融服務平臺和地方金融風險監管平臺，進一步加大地方金融監管力度。（大河報）[2020/9/18]

讓人哭笑不得是 $TAO 也有減半周期，其當前流通量為 3,854,721 $TAO。直到 2213 年，$TAO 才能夠達到 2100 萬的完全供應。依據歷史相似性，這里也許存在著一定的套利機會，你懂的。

Bittensor 是集體勞動的產物。如果每個人的計算機上都有 $TAO 并在 Bittensor 網絡上運行，那么 $TAO 就會利用所有人的計算機和機器學習，從而通過集體計算能力解決問題。最終，獎勵和網絡所有權將會分配給用戶——與他們增加的價值成正比。

火幣中國探索“區塊鏈+跨境貿易”:7月20日-21日，旨在以“疫情時代促進成都乃至中國西部地區與阿聯酋更加密切貿易伙伴關系”為主題的“中國－阿聯酋經濟貿易數字展覽會暨成都經貿云洽談會阿聯酋專場”在中國成都閉幕。本次博覽會由成都市貿促會、阿布扎比酋長國工商會、阿聯酋擁抱中國計劃執行委員會主辦。

火幣中國CEO袁煜明作為產業龍頭企業代表受邀出席了成都專場開幕式，進行“新基建區塊鏈賦能跨境貿易引領新時代貿易合作伙伴關系”的主題發言。他介紹火幣中國在“區塊鏈+跨境貿易”領域進行了深入探索，自主研發了“鏈火BaaS”平臺，不僅可以有效降低跨境貿易聯盟鏈應用的開發、部署、運維、互通和監管成本，還以此為載體打造行業應用生態集群，實現了鏈上跨鏈互通的樞紐，鏈下各類應用的支撐。[2020/7/21]

就目前而言，ChatGPT 的強大已經讓人感嘆它可能能夠取代人類的一些職業，但 Bittensor 計劃利用比 ChatGPT 更多的參數，并且正在推出他們的第一個產品：Chattensor—— AI 聊天助手機器人。它同樣是：

開放的 API；

允許任何人將其整合到他們的業務中；

也許還有其他的可能性？

長沙市政協委員：探索把區塊鏈等新技術及時應用于應急物流作業:長沙市政協委員、高級經濟師江躍龍在長沙晚報刊文稱，充分發揮新技術和新裝備在應急物流行業中的作用。要充分發揮互聯網在應急物流中的作用，如利用大數據分析等工具向社會發布有關應急物資供需雙方的情況；要結合智慧城市建設，推廣應用自動倉庫、自動裝卸等成熟的物流新裝備；探索把無人機、無人車、物聯網、網絡貨運、區塊鏈等新技術及時應用于應急物流作業。[2020/7/7]

Tau 是一個由你的想法、建議和知識構建的宇宙。它是有史以來第一個去中心化的區塊鏈社交網絡，能夠獲得其用戶的共識，并實時更新自己的軟件，讓所有用戶控制軟件為他們做什么。

總而言之，Tau 能夠匯總各個用戶的想法、建議和知識，并實時的升級自身代碼，采用邏輯人工智能來彌補人機之間的鴻溝。

發現不同點了嗎？如果你最近了解過人工智能，使用過 ChatGPT，你就會知道大部分 AI 采用的是機器學習，這種方式依賴于龐大的互聯網數據集，并很難掌握人際間溝通的正確含義與知識。

那么基于邏輯的 Al 呢？它在以下方面比機器學習更有效：

1.可解釋性：基于邏輯的 AI 對如何作出決定提供了清晰透明的解釋，這在某些應用中很有用，如法律或醫療診斷。在這些應用場景中，問責制和可解釋性很重要。

2. 可預測性：基于邏輯的系統是確定性的，這意味著在相同的輸入下，它們總是產生相同的輸出。

3.效率：對于簡單的任務，基于邏輯的 AI 可以比機器學習算法更快，因為它們不需要訓練就可以根據少量明確定義的規則做出決策。

4.適應性：基于邏輯的 AI 可以很容易地修改和更新，以適應新知識或環境變化。

這些優勢形成了 Tau 的護城河。利用邏輯的人工智能獨創性地開創了一個以機器為中介的人與人之間交流的模式。

自 2015 年以來，擁有人工智能、邏輯和數學專業知識的博士和教授團隊一直致力于 Tau 的研究。創始人兼首席執行官 Ohad Asor 是一名軟件開發人員和機器學習專家，擁有數學背景，并在 GE Healthcare 工作過。

在獨一檔的賽道和優秀的團隊加持下，Tau 成為在加密貨幣中最令人興奮的邏輯人工智能項目。

VR+AI 等于什么？如果硬要在這個行業中選出一個，我想當下有且僅有元宇宙滿足我的想象。那有沒有一個元宇宙不是為了蹭熱度（AI）而存在的呢？于是 XANA 進入了我的視線。

XANA 本身是面向數十億用戶的元宇宙基礎設施。它是一個基于 EVM 的區塊鏈基礎設施和為元界定制的 DAPPS 平臺。橋接所有主要區塊鏈，兼容所有流行的錢包，并已被主要機構和全球品牌采用。

由于 XANA 在設計之初就默認為移動端，所以 XANA 在針對移動設施方面的技術基礎相當成熟，而當前主要的獨立 VR 設備與中端智能手機同樣具有相似的規格。這使得 XANA 輕而易舉地將 VR 引入自身生態。不僅如此，原生于移動應用的 XANA 還有著另一個顯著優勢，那就是其 AR 功能也即將發布。

AI 技術主要被使用于《XANA：Genesis》這款產品中。受《銀翼殺手 2049》的啟發，XANA 以 “AI x NFT“為概念打造了這款 NFT 收藏。該平臺以一個名為“Prophet”的 AI 引擎作為基礎。 XANA 元宇宙平臺兼容 XANA：Genesis NFTs，NFT 持有者可以通過 NFT 化身來體驗其中的區塊鏈游戲等各種娛樂形式。

XANA GENESIS NFT 內置 AI 代碼，可以進行個性化設置，NFT 的商業權利也提供給所有者。

除此之外，在未來，AI 有望在 XANA 中實現更多功能，如 AI 對話，和陪玩家玩游戲，將 NFT 從小圖片的地位轉變為伙伴，在自身 AI 引擎 Prophet 的加持下以及 AI 技術的進步，我相信這一天距離我們并不遙遠。再加上 VR 和 AR，真正意義上讓兩個不同次元進行互動，你會選擇錯過嗎？

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撰寫：0xbun，深潮 TechFlow

來源：bress

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