在当前的加密领域，胖协议论（Fat Protocol Thesis）与 Crypto x AI 的理念呈现出鲜明的对立。

AI Meme 币，作为最基础的应用形式，正在迅速积累其内在价值。这类代币因为可以轻松地对开源模型如 Llama 进行微调而广受关注，逐渐成为一种新趋势。

以 GOAT 为例，其使用了大量的 Reddit 和4chan 的数据，结果是这些代币的发布速度甚至快于我们刷新去中心化交易所（DEX）监测的速度。对于那些频繁交易的投资者来说，跟上这一潮流几乎是个不可能的任务。

通过去中心化训练生成的人工智能模型，随着代币激励的介入，未来将成为各种应用的核心引擎。这些去中心化的模型将比集中式模型更加强大，因为它们整合了全球设备和无偏差的实时数据，能够高效地进行响应。

这一切构成了一个独特的护城河：去中心化计算、实时数据流和加密原生激励结合在一起，形成了一种训练能力，这是集中式模型无法比拟的。我们不需要迎合股东的利益，因此可以更专注于构建出更优质的系统。

虽然集中式数据中心经过了20年的优化，但去中心化训练才刚刚起步一年，我们已经看到了 DiStro 和 DiLOCO 的出现，这两种技术可以大幅度提高节点之间的通信效率，减少800到3000倍的延迟。

拥有一个去中心化的开源 AI 模型，将成为一种新的世界引擎，标志着一种新的谢林点（Schelling Point）的到来。

AI Meme 币不依赖于 ChatGPT 的运行是有其深刻原因的，后者随时可能被关闭且高度受限，完全违背了 Crypto x AI 的核心精神，无法实现持久的价值。

在我们通过去中心化训练获得一个自主的 AI 模型之前，完全独立的 DeFi 智能体还无法存在。如果没有这种模型，它可能会因为监管或偏见而被迫终止。

想象一下，今天我们都不确定是谁在操作这些 AI Meme 币的账户。在未来，结果验证可能会来自 Inference Labs、IridiumEagle 等机构，基础模型则由 Nous Research、Prime Intellect 等团队开发，这些模型通过 Grass 数据进行训练，并利用 io.net、EXO Labs 或 Akash Network 的 GPU 网络提取实时、未经审查的结果。

不同领域将会出现多种选择，例如在推理速度与安全性之间，ZK、OP、TEE 和加密经济安全设计将形成多条子领域。

你或许还会利用 Pond 的 DeFi 模型网络，或者 RPS Labs 的模型为你的 DeFi 经济提供支持，而非单一的 Llama 或随机的微调版本。或许使用 MyShell.ai 或0G Labs 的操作系统，将能更快速、便捷地构建应用。

不确定选择哪个模型？你可以选择 Sentient、Allora Labs 或 Opentensor 等提交请求，动态路由到针对特定任务的最佳模型。这就是我为何看好数十亿种特定模型的发展，这些模型将由不同的开源基础模型提供支持。

例如，Uniswap 可能将流动性供应外包给这些网络或模型，而 Aave 将其风险引擎外包给同类模型。用例将扩展到 MEV 保护、风险评估或协议优化，跨协议的 AI 智能体将彻底改变游戏规则，它们能够在实时市场条件下优化整个 DeFi 生态，设想一下，一个 AI 可以在管理 Uniswap 流动性提供者头寸的同时调整 Aave 的抵押率，并通过永续期货合约进行对冲操作。

如果你对手动审核应用程序后的黑客攻击感到厌倦，TestMachine 的 prop AI 模型将能够高效审核你的智能合约，免去3到6个月的时间消耗，且无任何人为错误。我实在无法承受频繁的黑客攻击。

尽管 AI Meme 币引起了人们的关注，我分享这些项目的目的是希望大家能看到我们正处于多么早期的阶段，以及 Crypto x AI 将会变得多么令人振奋。

AI Meme 币正在积极引导公众对 Crypto x AI 的认知，但我认为人们很快会对其感到厌倦，期望真正的用例出现，而这些用例的成熟需要时间。

● AI 认可代币（真理终端）

● AI 自主交易代币（或称为终端）

● AI 创建代币

● AI 开发并运营协议

● AI 完全控制并维护去中心化经济

Crypto x AI 的未来已经不再遥远，尽管在6到12个月前仍显得不可思议。届时，我们将能够开发并拥有模型，这些模型将驱动创建完整生态系统和经济的应用程序，而不再被少数人控制或受其偏见影响。