原文標題：Focus areas at the intersection of crypto and AI
原文作者：Kuleen，Solana 基金會 DePIN 負責人
原文編譯：Yuliya，bitget交易平臺
當前，AI 與加密技術的交匯正進入"寒武紀爆發"式的實驗階段。本文 Solana 基金會詳細闡述了 AI 加密融合的三大重點發展方向。
TLDR
1. 構建 Solana 上最具活力的智能代理驅動經濟
Truth Terminal 已經證明了 AI 代理在鏈上運作的可行性。這個領域的實驗正在不斷突破代理鏈上操作的邊界，這一領域不僅潛力巨大，而且設計空間十分廣闊。目前這已經成為加密和 AI 領域最具突破性和爆發力的方向之一，而這僅僅是開始。
2. 提升 LLM 在 Solana 代碼開發中的能力
大語言模型在代碼編寫方面已經表現出色，未來還將進一步提升。通過這些能力，Solana 開發者的效率有望提升 2-10 倍。近期，通過建立高質量基準來評估 LLMs 理解和編寫 Solana 代碼的能力，將有助于理解 LLMs 對 Solana 生態系統的潛在影響。高質量的模型微調方案將在基準測試中得到驗證。
3. 支持開放且去中心化的 AI 技術棧
"開放且去中心化的 AI 技術棧"包含以下關鍵要素：
· 訓練數據獲取
· 訓練和推理計算能力
· 模型權重共享
· 模型輸出驗證能力
這種開放的 AI 技術棧的重要性體現在：
· 加速模型開發創新和實驗
· 為不信任中心化 AI 的用戶提供替代方案
1. 構建最具活力的智能代理驅動經濟
關于 Truth Terminal 和$GOAT 的討論已經很多，這里無需贅述。但可以肯定的是，當 AI 代理開始參與鏈上活動時，一個充滿可能性的新世界已經展開（值得注意的是，目前代理甚至還沒有直接在鏈上采取行動）。
雖然現在還無法準確預測代理在鏈上行為的未來發展，但通過觀察 Solana 上已經發生的創新，我們可以窺見這個設計空間的廣闊前景：
· Truth Terminal 等 AI 項目正通過$GOAT 等 Meme 幣發展新型數字社區
· Holoworld AI、vvaifu.fun、Top Hat AI、Alethea AI 等平臺讓用戶能夠輕松創建和部署智能代理及其相關代幣
· 基于知名加密投資者個性特征訓練的 AI 基金經理正在涌現，在 daos.fun 平臺上，ai16z 的迅速崛起的迅速崛起，開創了 AI 基金與代理支持者的全新生態系統
· 此外，像 Colony 這樣的游戲平臺，讓玩家通過指導代理行動來參與游戲，經常產生意想不到的創新玩法。
未來發展方向
未來，智能代理可以管理需要多方經濟協調的復雜項目。例如在科研領域，代理可以負責尋找特定疾病的治療化合物。具體而言：
· 通過 Pump Science 平臺進行代幣募資
· 利用募集資金支付付費研究資料的訪問費用，在 kuzco、Render Network、io.net 等去中心化計算網絡上進行化合物模擬的計算費用
· 通過 Gib.Work 等賞金平臺招募人類執行實驗驗證工作（例如，運行實驗來驗證/建立模擬結果）
除了復雜項目外，代理也可以執行建立個人網站、創作藝術作品（如 zerebro）等簡單任務，其應用場景具有無限可能。
為什么代理在鏈上執行金融活動比使用傳統渠道更有意義？
代理完全可以同時運用傳統金融渠道和加密貨幣系統。不過，加密貨幣在某些領域具有獨特優勢：
· 小額支付應用——Solana 在這方面表現出色，Drip 等應用已經證明了這一點
· 速度優勢——即時結算功能、有助于代理實現最大的資本效率
· 通過 DeFi 進入資本市場——這可能是代理參與加密經濟最有力的理由。當代理需要開展支付以外的金融活動時，加密貨幣的優勢就更加明顯。代理可以無縫地鑄造資產、進行交易、投資理財、借貸操作、使用杠桿等。特別是 Solana，由于其主網上已經擁有眾多一流的 DeFi 基礎設施，特別適合支持這些資本市場活動。
從技術發展規律來看，路徑依賴性起著關鍵作用。產品是否最優并非最重要，關鍵在于誰能首先達到臨界規模并成為默認選擇。隨著越來越多的代理通過加密貨幣獲得收益，加密連接很可能成為代理的核心能力。
基金會希望看到
Solana 基金會希望看到配備加密錢包的代理能在鏈上進行大膽的創新實驗。基金會在此不過多限定具體方向，因為可能性實在太廣泛——相信最有趣、最有價值的代理應用場景很可能是現在還無法預見的。
不過，基金會特別關注以下幾個方向的探索：
1. 風險控制機制
· 盡管當前的模型表現出色，但仍遠非完美
· 不能給予代理完全不受約束的行動自由
2. 推動非投機性使用場景
· 通過 xpticket 購買票務
· 優化穩定幣投資組合收益
· 在 DoorDash 上訂購食物
3. 開發進度要求
· 至少要達到測試網的原型階段
· 最好已經在主網上運行
2. 提升 LLMs 編寫 Solana 代碼的能力，賦能 Solana 開發者
LLMs 已經展現出強大的能力并在快速進步。在 LLM 的應用領域中，編寫代碼這一領域可能會出現特別陡峭的進步曲線，因為這是一個可以客觀評估的任務。正如下文所述，"編程特別具有獨特優勢：通過'自我對弈'實現超人類數據擴展的潛力。模型可以編寫代碼并運行，或者編寫代碼、編寫測試，然后檢查自我一致性。"
如今，盡管 LLMs 在編寫代碼方面仍然不夠完美，存在明顯的不足（例如，在發現 bug 方面表現欠佳），但像 Github Copilot 和 Cursor 這樣的 AI 原生代碼編輯器已經從根本上改變了軟件開發（甚至改變了公司招聘人才的方式）。考慮到預期的快速進步率，這些模型很可能會徹底改變軟件開發。基金會希望利用這一進步，使 Solana 開發者的工作效率提升一個數量級。
然而，目前有幾個挑戰阻礙了 LLMs 在理解 Solana 方面達到卓越水平：
· 缺乏優質的原始訓練數據
· 驗證構建（Verified builds）數量不足
· Stack Overflow 等平臺上缺乏高信息價值的互動
· 歷史上 Solana 基礎設施發展迅速，意味著即使是 6 個月前編寫的代碼可能也不完全適合今天的需求
· 缺乏評估模型對 Solana 理解程度的方法
基金會希望看到
· 幫助在互聯網上獲取更好的 Solana 數據
· 更多團隊發布驗證構建（Verified builds）
· 生態系統中更多人在 Stack Exchange 上積極提出好問題并提供高質量回答
· 創建高質量的基準測試，用于評估 LLMs 對 Solana 的理解程度（即將發布 RFP）
· 創建在上述基準測試中表現良好的 LLM 微調模型，更重要的是，加速 Solana 開發者的工作效率，一旦有了高質量的基準測試，基金會可能會為首個達到基準測試閾值分數的模型提供獎勵
最終的重大成就將是：完全由 AI 創建的全新的、高質量的、差異化的 Solana 驗證節點客戶端。
3. 支持開放和去中心化的 AI 技術棧
在 AI 領域，開源和閉源模型之間的長期力量平衡仍不明朗。確實存在一些支持閉源實體將繼續保持技術前沿并獲取基礎模型主要價值的論據。目前最簡單的預期是維持現狀——像 OpenAI 和 Anthropic 這樣的科技巨頭推動前沿發展，而開源模型則快速跟進，并在特定應用場景中通過微調獲得獨特優勢。
基金會致力于將 Solana 與開源 AI 生態系統緊密對接。具體而言，這意味著支持以下要素的訪問權限：
· 訓練數據
· 訓練和推理算力
· 模型權重
· 模型輸出驗證能力
這一戰略的重要性體現在：
1. 開源模型加速創新迭代
開源社區對 Llama 等開源模型的快速改進和微調，展示了社區如何有效補充大型 AI 公司的工作，推進 AI 能力的邊界（甚至有谷歌研究員在去年指出"關于開源，我們沒有護城河，OpenAI 也沒有"）。基金會認為，一個蓬勃發展的開源 AI 技術棧對加速該領域的進步至關重要。
2. 為不信任中心化 AI 的用戶提供選擇
AI 可能是獨裁或威權政權武器庫中最強大的工具。國家認可的模型提供官方認可的"真相"，是一個重要的控制載體。高度威權的政權可能會擁有更優秀的模型，因為他們愿意忽視公民隱私來訓練 AI。AI 被用于控制是必然趨勢，基金會希望未雨綢繆，全力支持開源 AI 技術棧。
Solana 生態中已有多個項目在支持開放 AI 技術棧：
· 數據采集——Grass 和 Synesis One 正在推進數據收集
· 去中心化算力——kuzco、Render Network、io.net、Bless Network、Nosana 等
· 去中心化訓練框架——Nous Research、Prime Intellect
基金會期待看到
希望在開源 AI 技術棧的各個層面都能構建更多產品：
· 去中心化數據采集：例如 Grass、Datahive、Synesis One
· 鏈上身份：支持錢包驗證人類身份的協議，驗證 AI API 響應的協議，使用戶能夠確認他們正在與 LLM 交互
· 去中心化訓練：類似 EXO Labs、Nous Research 和 Prime Intellect 的項目
· IP 基礎設施：使 AI 能夠對其使用的內容進行許可（并支付）
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