加密 x 消费者级人工智能|人工智能|应用层|应用程序|电子邮件

文章作者：Karen Shen

文章编译：Block unicorn

在本文中，我们将探讨加密货币与消费者级 AI（人工智能）之间合作的潜在机会。本文分为三个部分：

为什么选择加密 x 消费者级 AI ？
传统消费者级 AI 市场概览
加密 x 消费者级 AI 的机遇

为什么选择加密 x 消费者级 AI

过去一年中，AI 与加密货币的交叉碰撞已成为消费者们关注的热门领域，这种趋势推动了大量新项目的启动。绝大多数的关注点和资本都集中在 AI 的基础设施层面，例如计算能力、训练过程、推理技术、智能代理模型以及数据基础设施。

虽然其中许多项目都雄心勃勃，并可能带来大规模的成果，但该技术尚未达到生产级水平（目前），短期内实现广泛商业化的可能性较低。这在市场上为更具直接影响力的技术应用，特别是消费者级层面的应用，留下了一个空白。

消费者级 AI 是指为日常用户而非企业或业务特定应用设计的 AI 产品。这些产品包括 AI 驱动的通用助手和推荐系统、生成工具和创意软件。随着 AI 技术的快速发展，消费者级应用正变得更加直观、个性化，并更容易被普通用户所使用。

当今流行的消费级 AI 应用

与通常需要精确性和确定性结果的企业级 AI 不同，消费者级 AI 受益于灵活性、创造力和适应能力——这些正是当前 AI 表现卓越的领域。

尽管仍处于早期阶段，但加密技术与消费者级 AI 的结合无疑是一个令人着迷的话题。很少见到两项技术同时向成熟阶段迈进，因此，它值得探索——尽管很难预测结果。

在加密技术领域，目前迫切需要更多面向消费者的应用程序，以提供全新的、有趣的方式与底层技术进行交互。在过去十年中，区块链投资推动了基础设施的显著进步，包括更快的区块生成速度、更低的 Gas 费用、更好的用户体验（UX），以及大幅减少几年前常见的用户入门障碍。

您只需尝试加入 Moonshot 等应用程序，即可使用 Apple Pay 立即购买 Meme 币，便可直观感受到整个行业已经取得了多大的进步。然而，依然缺乏愿意解决有趣的消费者加密问题的创始人和开发者。

与此同时，消费者级 AI 已经做好了市场准备，为开发者提供了一个成熟的机会，将这两种技术结合起来，构建应用程序，塑造我们与数字资产和 AI 系统互动、拥有和参与方式的应用程序。

传统消费者级 AI 市场概览

首先，让我们利用两种资源来帮助我们快速了解传统（非加密）消费者级 AI 领域内的实验：

a16z 的《按网络流量排名的顶级消费者产品》（第3版）
YC 团队最新的 W24 项目批次

a16z 的《按网络流量排名的顶级消费者产品》

a16z 的这份报告通过分析消费者级 AI 产品的网络流量数据，每六个月对访问量最高的消费者级 AI 网页和移动应用程序进行排名。

通过分析这些数据，他们识别出消费者如何积极参与消费级 AI 技术的趋势，哪些类别正在获得关注，哪些类别正在衰退，以及每个类别中的早期领先的项目。

以下是截至 2024 年 8 月的前 100 个消费级 AI 产品，按类别分为网页和移动应用程序。

显然，内容生成和编辑工具在消费者级 AI 领域处于领先地位。

这些应用现占据前 50 个网页应用中的 52% 和前 50 个移动应用中的 36%。值得注意的是，这一类别正在从文本生成图像扩展到包括视频和音乐生成，进一步拓展了人工智能驱动的创意表达的潜力。

像通用助手、陪伴工具和生产力工具等热门类别在前 100 名榜单中保持稳定，反映了持续的需求。a16z 报告的第三版中新增了“美学与约会”类别，该类别中有三个项目进入了榜单。

值得一提的是，一个跨类别的加密项目也成功跻身榜单。动漫伴侣应用 Yodayo（现为 Moescape AI）在网页应用榜单上排名第 22 位。

Moescape AI

将 a16z 的最新报告与之前的报告进行比较，可以发现虽然核心消费者级 AI 的类别保持稳定，但前 100 个项目中约有 30% 是新项目，突显了该领域的持续发展。

YC 团队最新的 W24 项目批次

接下来，让我们回顾一下 YC 的 W24 项目批次（最新版），作为帮助识别新兴消费者级 AI 项目和类别的资源，这些项目和类别虽然已经进入市场，但可能没有足够的吸引力出现在 a16z 的前 100 名网页流量列表中。

这里的想法是，尽管消费者对这些产品的实际需求存在不确定性，但这些信息可以帮助我们预测未来 6-12 个月的消费者级 AI 趋势。

在最近的 235 个项目中，63% 专注于 AI 领域，其中 70% 建立在应用层上。只有大约 14% 的应用层项目被识别为以消费者为中心的。

以下是我们对消费者级 AI 项目进行分类的尝试。

同样，内容生成仍然是创始人中最受欢迎的类别，新的项目不断突破创意可能性的界限。

与 a16z 报告中的趋势类似，YC 的最新一批创业者正在探索高级的内容类型，包括讲故事、剧本到电影的生成、音乐、视频和以演示为主的内容。

除了内容生成，创始人还专注于搜索、生产力和教育技术。这三个类别与 a16z 的报告一致，尽管 YC 中的大多数公司在这些领域开发的是更具针对性、垂直行业特定的解决方案。

最后，像游戏、自动化、市场和流媒体等类别出现在这个群体中，标志着一些在 a16z 报告中没有出现的新方向。

加密货币 x 消费者 AI 的机遇

既然我们已经介绍了传统消费者级 AI 市场的背景趋势，让我们将注意力转向消费者级加密 AI。

首先，我们简要介绍一下 AI 如何对加密产品有用，或者加密如何对消费者级 AI 产品有用，这可能会有所帮助。

加密和 AI 提供了非常不同的价值主张。

可以说，这两种技术的价值观存在冲突——加密侧重于去中心化、隐私和个人所有权，而 AI 往往将权力和控制集中在开发和拥有最先进模型的人手中。

然而，随着去中心化和开源 AI 的出现，这些界限开始变得模糊。

AI 在消费类产品中的核心创新是通过生成新颖的内容，模仿并扩展人类的创造力，同时从海量的数据集中学习，利用先进的神经网络架构模拟复杂关系并产生高质量的输出。

早期的迹象表明，AI 应用程序表现出强大的用户留存和货币化的潜力。然而，它们也面临着一种“游客问题”，即用户流量很高，但从免费用户到付费用户的转化率低于平常。

另一方面，加密技术是一个包含去中心化、加密经济激励和超金融化特性的设计空间。它是一个分布式账本，允许任何数字对象的价值以透明且有来源可查的方式存储。

加密技术在协调活动、聚合去中心化基础设施和创建无摩擦市场方面非常有效，能够在此前不存在市场的地方轻松创建市场。然而，除了金融基础设施之外，加密技术尚未打造出一个引人注目且可持续的消费者级应用程序。

AI 可能是解锁加密技术更广泛消费者潜力的关键因素之一。最近的一项研究突显了生成型 AI 的快速采用，其采用率已超过 PC 和互联网——大约 32% 的美国居民每周都使用 AI。鉴于这一发展速度，消费者级应用的加密技术的开发者若能与 AI 的加速采用同步进行实验和创新，将极具优势。

我们相信，通过创新的消费者级应用，结合 AI 的强大能力与加密技术所赋予的去中心化和金融化网络的独特能力，突破性成果将会涌现。

市场概述

在加密和 AI 交叉领域运营的以消费者为中心的项目数量仍然相对较少，我们的研究估计约为 28 个，尽管这并不是一个最终的数字。

在这个众包的去中心化 AI 市场地图中，消费者级的类别仅占总去中心化 AI 市场的约13%，这表明我们仍有很大的增长空间。作为一个快速比较，技术市场中约 60-70% 的产品位于应用层，其中约 70-80% 是面向消费者的应用。

虽然我们在本报告中仅涵盖了一小部分项目，但我们还是能够识别出一些早期的见解。

我们已识别出团队在整合加密与 AI 时的一些早期思路。这些见解被提炼成以下几个更广泛的用例，其中一些展现出潜力，而另一些可能不太具有可持续性。

激励机制：加密货币作为激励和奖励用户在 AI 平台/应用上活动的一种方式。例如，Wayfinder 原生代币的一个用途是奖励代理人和参与者为 AI 代理在链上行走时创建有价值的链上路径。对于 Botto，自动化 AI 艺术家要求其社区对其艺术创作提供反馈。Botto 会以 $BOTTO 代币的形式分发其艺术品销售额的一部分来奖励这种参与。
金融化：在区块链上交易、拥有和生成 AI 资产收入的能力。例如，Virtuals Protocol 提供了一个平台，任何人都可以购买、拥有部分 AI 代理并从他们信任的 AI 代理所产生的收入中获益。所有权以代币的形式表示。
归属：允许知识产权持有者在区块链上跟踪、验证和索取版税。例如，像 Oh.xyz 这样的无审查的配套项目正在使用加密技术在其平台上创建创作者的数字孪生 NFT，以此来验证内容的真实性以及并在未来索取版税。
应用内或游戏内经济：加密货币作为应用内/游戏内货币。例如，像 Parallel 和 Today 这样的游戏将拥有游戏内经济，玩家和他们的 AI 代理将能够使用各自的代币交易资源。
去中心化：去中心化网络、服务和模型。例如，BitMind 是 Bittensor 上的一个子网，正在构建第一个去中心化的深度伪造检测系统。利用 Bittensor，他们能够鼓励 AI 开发人员之间的公开竞争，为构建最佳的深度伪造检测模型做出贡献。
抗审查：取消对生成式 AI 内容创作的审查。例如，Venice 是一款私有且无需许可的生成式 AI 助手，它建立在 Morpheus 的去中心化通用代理网络之上。与传统 AI 助手不同，Venice 不会审查 AI 的内容或下载您的对话。
会员制度：加密货币作为访问高级功能的手段。例如，MyShell 的生态系统代币具有多种用例，其中之一是授予持有者访问高级功能的权限。
助手：AI 是使人与加密货币之间的互动更加轻松的一种方式。例如，Wayfinder、Fere AI、Fungi 和 PAAL AI 是针对加密货币行业的垂直通用助手或机器人，旨在让最终用户的加密体验变得更加便捷。
情境化：AI 是将区块链上的内容情境化和个性化的一种方式。例如，Unofficial 旨在使用 zkTLS 和 RAG 在 Farcaster 上构建一个用于链上社交的发现引擎。

在审视了当前的加密货币与消费者 AI 市场——包括加密货币和 AI 的应用情况，以及传统消费者级 AI 领域中已建立和新兴类别的现状后，接下来的部分将探讨在这一交集领域中最具潜力的设计空间，供开发者参考。

游戏和代理/伴侣

游戏和代理/伴侣之所以成为创始人在这个交集领域中最受欢迎的两大类别，是有原因的。因为它们提供了最适合 AI 和加密货币实验的环境。

游戏和代理通常在虚构的领域中运作，目的是娱乐消费者。它们的结果通常不需要是决定性的，且通常对现实生活的影响较小。因此，这为实验提供了完美的条件。

当今的超现实游戏环境

到目前为止，像 Parallel Colony 和 Today 这样的游戏都使用 AI 作为产品的核心体验，即游戏中的 AI NPC 角色行为像真实人类一样，具有自主性并能够进行对话。

加密货币正被用作金融渠道，用于进行游戏内支付、代理商对代理商支付或解锁角色拥有权。

至关重要的是，这种新的数字经济是这些加密游戏相对于即将上市的众多 AI 游戏的优势。

AI 是一项变革性技术，毫无疑问，它将成为未来游戏开发和游戏体验的关键部分——但我们相信，那些以数字原生经济为目标构建 AI 游戏的团队将拥有最大的竞争优势。

游戏中的 AI 代理很有趣，但加密货币解锁的是游戏首次引入复制人类体验的经济系统的能力。游戏中的 NPC 根本无法开设自己的银行账户、进行交易和做出真实的经济决策。因此，可能会出现许多前所未有的行为和机会。

正如 Parallel 的创始人 Kalos 在推特上所说：

如今，在游戏等虚构环境中，这一点得到了得到了最好的体现。

构建 AI 代理和伴侣的项目在使用 AI 和加密货币时有相似之处——AI 作为核心体验，加密货币作为金融基础设施。然而，与游戏中的代理在一个有限的环境中运行、允许更复杂的互动且几乎没有现实生活中的后果，代理和伴侣目前仅限于一对一或一对多的关系。

例如，使用 MyShell、Virtuals Protocol 或 MoeMate，最终用户通过聊天或语音功能与 AI 聊天机器人互动——互动仅限于你和聊天机器人（或其他媒介）之间。聊天机器人是 LLM 包装器，具有有限的特性，可以由机器人的创建者定制，例如沟通的语气、代理的外观等。因此，你与这些聊天机器人的互动在创造力上也受到限制。

MoeMate 的 Draco Malfoy AI 聊天机器人的体验

虽然与其竞争对手类似，但 ai16z 采用了一种开源、自下而上的方法，专注于构建链上 AI 代理基础设施，为多代理的未来提供工具。

在游戏和代理这两个领域，仍有许多值得探索的地方，比如多代理体验或无限游戏模式。涉及多对多 AI 代理与人类互动的消费者体验虽然复杂，但可能带来更动态、更吸引人的互动体验，以及更复杂的加密经济体系。这一领域在游戏环境之外仍未得到充分探索。

我们仍然相信这是创始人最感兴趣的领域之一，我们迫不及待地想看到未来将带来怎样的创新。

通用助手及内容生成工具

通用助手和内容生成工具在传统消费者级 AI 领域占据主导地位。然而，激烈的竞争使得进入这个市场充满挑战且成本高昂，这也解释了为什么这些类别在加密市场地图上的代表性不如传统 AI 中的地位强势。

尽管如此，这些工具的需求依然强劲，在 a16z 的网络流量分析中一直名列前茅。对于加密和 AI 交叉领域的创始人来说，这些类别仍然很有前景，尤其是专门为加密用户量身定制的产品。通过聚焦于加密领域的特定需求，有可能创造出独特的价值，而无需在饱和的传统市场中竞争。

以下是一些示例：

支持 AI 的加密助手：众所周知，加密很难驾驭。无论你是尝试在链上购买或交换代币，还是满足参与游戏或社交体验所需的条件，都存在许多障碍。

你是否在正确的网络上？如何切换网络？是否拥有正确的 Gas 代币？如何将资金转移到目标网络？

对于新手来说，学习难度很高。即使对于那些熟悉加密货币的人来说，这些任务依然可能耗费大量时间。

虽然迄今为止，该行业主要在账户抽象、意图（intents）其他 UI/UX 等方面改进，但 AI 更有可能整合这些发展，并推动这些变革向前迈进。一些团队，如 Wayfinder、Fungi、PAAL AI 和 Fere AI，已经在探索解决方案，尽管目前还没有一个团队获得显著的进展——这为更多的竞争者和专业化留出了空间。

Wayfinder 的加密助手一览

经验丰富的 Solidity 开发人员的需求可能与新手不同。我们认为，在构建时考虑特定用户群体（完全根据该用户群体的问题量身定制体验）、提供精致的用户体验（利用帐户抽象和意图方面的进步）和个性化服务（基于用户之前的链上活动）的团队最有可能取得成功。

支持 AI 的资产生成：在加密领域，内容生成可以被视为资产生成。这些资产可以是 ERC20、ERC721、ERC1155 或其他标准形式的代币和数字资产，其生成方式几乎是无限的。类似于 Midjourney 和 DALL-E 生成图像的方式，或 SUNO 创作音乐的方式，AI 也能在加密资产生成中发挥关键作用。

像 Truth Terminal 的 $GOAT 代币、Wayfinder 的资产部署代理、Swan 即将推出的游戏化资产生成市场，以及 Virtuals Protocol 的 AI 代理启动平台，都是 AI 驱动的加密资产生成的早期示例。

除了生成资产之外，AI 还可以塑造叙事、营销资产并赋予其“声音”。对于像 Meme 币这样的特定资产类型（没有外部依赖），AI 能够高效地简化端到端的资产开发流程。

在这个 AI 代理可以无摩擦地生成无数加密资产的世界里，开发者的机会在于识别价值和注意力的流向。例如，Virtuals Protocol 采取的策略是将投机行为转移到创作者层面，让消费者可以预测 AI 代理吸引注意力和创造有趣资产的能力。

我们目前正处于一种疯狂的新现实的初期阶段，在这种现实中，AI 可以以加密资产的形式生成真正的金融价值，而人类可以享受和投机这些资产的发展。尽管这一趋势的未来难以预测，但这一领域有着巨大的实验空间，我们将密切关注其走向。

杂项

在加密和消费者级 AI 的交叉领域，还有许多类别未被充分探索。随着 AI 的快速发展，这些类别很可能会迅速增长和演变。尽管许多类别可能会昙花一现，并且适合加密协作的类别可能更少，但在这个领域仍有充足的实验空间——我们对此表示欢迎！

一种思考方式是考虑传统消费者级 AI 项目的加密等价版本，特别是那些当前没有加密交集的项目。例如，我们将加密技术应用于 a16z 和 YC 列表中的两个类别，并额外添加了一个类别进行探讨。

教育科技（Edtech）是一个热门的消费者级 AI 类别，通过加密技术可以从堆栈的不同层面获益。教育覆盖地区、学科、语言、教育水平和教学方法。在这种情况下，与其采取中心化的方法，不如通过开源开发与全球贡献者的协作来推进教育科技。在这种背景下，Bittensor 上以教育科技为中心的子网可以帮助构建这些模型。

加密技术还可以应用于教育科技（Edtech）应用程序的激励层面。超越传统的游戏化策略（例如 Duolingo 的每日连续登录机制），通过加密技术，教师和学生可以因他们在供需两端的贡献和努力而获得奖励。

对于自助而言，加密货币在实现数据所有权和货币化方面的潜力可能非常引人注目。由于成本、社会污名化、缺乏认知以及专业人员短缺等诸多原因，对许多人来说仍然难以触及。像 Sonia 和 Maia 这样的项目（都是最近的 YC 最新一期孵化的项目）初步展示了经济实惠的 AI 驱动心理咨询解决方案的可能性。传统上，治疗师的笔记存储在办公室的纸质或数字文件中，数据无法访问。然而，对于 AI 治疗师来说，数据可以在线私密存储，这样就可以从个人的心理健康数据中解锁全新的应用场景。

想象一下，如果你真的可以拥有来自 AI 治疗课程的数据。你可以选择将其保密，还是将其货币化，甚至可以匿名地将其贡献给一个健康数据网络，从而支持有意义的研究。像 Vana 这样的加密原生项目正在使这一点成为可能，它们让人们在自己的数据中拥有股份。

在娱乐领域，Unlonely 等项目正在尝试加密原生直播，用户可以通过交易平台的代币来推测和影响直播的结果。目前，这仅限于现实生活中的活动，但它可以扩展到 AI 生成的内容。这可以实现 24/7 直播，用户对直播叙事有更大的控制权。MineTard AI 是一个最近出现的早期例子。它是一个 AI 代理，在 Kick 上 24/7 直播我的世界，而代理可以受到 $MTard 持有者的影响。

去年，TikTok 上出现了一种病毒式传播的趋势，即创作者扮演 NPC，根据他们收到的“礼物”执行特定操作。虽然这种内容类型很短暂，但它清楚地表明了消费者对互动直播体验的兴趣。随着 AI 驱动的 NPC 技术的进步，类似的游戏化互动可能适合加密原生直播，在那里 AI NPC 可以实时响应用户输入。