分类
时间:2025-10-30 16:31:30作者:麦子
随着比特币突破10万美元大关,人工智能与区块链的融合正在创造加密领域下一个万亿级市场。根据Delphi Digital的最新预测,2025年将是DeAI(去中心化人工智能)爆发元年,AI代理将开始主导加密投资决策,智能合约与机器学习结合将重新定义去中心化应用生态。

简单来说,DeAI是将人工智能技术构建在去中心化网络上的新型基础设施。与OpenAI、Google等科技巨头控制的中心化AI相比,DeAI具有三大根本区别:
特性 | 传统AI | DeAI |
|---|---|---|
控制权 | 集中在少数科技巨头手中 | 分布式社区治理 |
透明度 | 黑箱操作,决策不透明 | 开源可验证,链上可追溯 |
激励机制 | 平台独占收益 | 贡献者共享代币奖励 |
真实案例:OORT DataHub通过代币激励全球用户贡献数据,打破了传统AI数据垄断。贡献者通过数据标注和验证获得加密货币奖励,实现了全球范围内数据采集的民主化。
根据Coinbase报告,Crypto x AI类别项目在2024年平均收益率达到2940%,这一趋势在2025年将进一步强化。Hack VC、Variant、Paradigm和Polychain等顶级风投已向该领域投入超10亿美元资金。
算力民主化:Akash Network、Render等项目通过分布式GPU市场,将算力成本降低85%。
数据革命:Space and Time的"Proof of SQL"技术实现了链上链下数据可验证连接,为AI提供了可靠的数据基础。
代理智能化:AI代理能够自主执行复杂交易策略,全年无休监控市场动态。
美国证券交易委员会(SEC)在2025年举行代币化圆桌会议,表明对AI与加密融合领域的监管态度转向开放,为机构资金入场扫清了障碍。
小雨转晴提问:我只有少量资金,该如何参与DeAI领域?
区块链老司机回答:可以从配置主流DeAI代币开始,如Bittensor(TAO)、Render(RNDR)和Fetch.ai(FET),它们构成了DeAI的基础设施三巨头。
Bittensor(TAO):去中心化AI模型市场,市值32.6亿美元
Render(RNDR):分布式GPU算力网络,市值18.6亿美元
Fetch.ai(FET):自主AI代理平台,市值15.3亿美元
投资建议:采取定投策略,每月固定金额分批建仓,降低波动风险。
持有代币后,可参与项目治理决策,如Bittensor的子网创建和参数调整投票,既能获得治理收益,也能深入了解项目发展。
如果你拥有高性能GPU,可加入Render网络成为算力提供者;如果你擅长数据标注,可通过OORT DataHub参与数据贡献,获得代币奖励。
在去中心化交易所为DeAI相关交易对提供流动性,获得交易费用分成和额外代币激励。
多数DeAI项目支持代币质押,年化收益通常在5-15%之间,比传统金融产品更具吸引力。
加密萌新提问:DeAI投资有哪些风险需要注意?
DeFi研究员回答:DeAI仍属早期阶段,面临技术、监管和市场三重风险。
技术风险:分布式AI训练仍处于起步阶段,中心化AI巨头如OpenAI、Google仍在技术上领先。应对策略是选择已有实际产品落地的项目,如已商用化的OORT Storage。
监管不确定性:不同国家对加密资产和AI的监管政策仍在演变中。建议关注在监管友好地区注册的项目,并保持投资组合多元化。
市场波动性:DeAI代币波动性高于传统资产,需控制仓位比例,一般建议不超过投资组合的10-20%。
根据Delphi Digital和Polychain Capital的行业洞察,2025年DeAI将呈现以下趋势:
个人观点:作为经历了多轮周期的加密从业者,我认为DeAI的最大价值不在于短期收益,而在于其重塑AI与金融基础架构的长期潜力。与2020年的DeFi夏季和2021年的NFT热潮不同,DeAI有着更坚实的技术基础和更明确的商业应用场景。

保守型投资者:重点关注已产生现金流的老牌项目,如Render、Akash Network,它们已有明确的商业模式和收入来源。
平衡型投资者:可配置一揽子DeAI中型市值项目,如Bittensor、Fetch.ai、OORT等,分散行业风险。
激进型投资者:关注早期阶段的创新项目,如采用zkML技术的Giza、Modulus Labs等,但需严格控制仓位。
我最认同Polychain Capital的观点:"加密与AI的融合将创造更加透明、公平的数字经济基础设施"。与其盲目追逐短期涨幅,不如深入理解技术本质,在波动中保持定力。
我个人的配置策略是"核心+卫星"组合,70%资金配置前五大DeAI龙头,30%用于挖掘有潜力的早期项目。同时积极参与项目治理,这不仅能获得额外收益,更是深入了解项目的最佳途径。
你对DeAI领域最感兴趣的方向是什么?是底层基础设施,还是垂直应用?欢迎在评论区分享你的观点和疑问。
相关文章