不久前，加密空间还是一个小众话题，只有一小群爱好者关注。但近年来，情况发生了巨大变化。如今，比特币和其他基于加密的项目受到全球机构投资者、公司甚至政府的关注。
现在，随着OpenGPT广为人知，在包括加密货币在内的所有市场的投资者的推动下，人工智能公司和项目的大规模购买热潮随之而来。在许多专家继续关注传统金融领域和DeFi的同时，越来越多的声音认为，加密趋势的未来主要在于人工智能(AI)。
什么是人工智能，为什么它与加密相关？
AI是机器执行类似人类任务的能力，包括学习、解决问题和决策制定。它是发展最快的技术之一，已经被用于许多行业，包括医疗保健、金融和电子商务。
星期六收关注函：要求说明业绩预告是否存在蹭区块链、元宇宙热点的情形:金色财经报道，星期六(002291)收到深交所关注函。公司19日披露的《2021年度业绩预告》显示，公司2018年购买的遥望网络2021年实现了较快速度的增长，全年成交订单量突破1亿单，销售GMV超100亿元，为2020年同期的约2.5倍。遥望网络2022年重点规划包括设立遥望创新研究院，对区块链、AI智能、元宇宙、数字虚拟人等多领域加强研究等。遥望网络2022年的经营规模预计将实现较大增长。
深交所要求说明设立遥望创新研究院的具体规划，截至目前的筹备进展情况等，在此基础上说明研究区块链、AI智能、元宇宙、数字虚拟人与遥望网络开展现有业务之间的关联性、必要性及合理性，是否已开展相关研究并形成阶段性成果，《业绩预告》是否存在蹭热点的情形。（证券时报）[2022/1/21 9:02:41]
但是人工智能与加密货币有什么关系呢？加密货币基于分散式架构，其中数据在计算机网络上存储和处理。这种去中心化架构是加密货币和加密技术安全性和完整性的关键。尽管如此，AI仍可以通过自动化和加速流程和/或将基于AI的技术与加密货币的去中心化性质相结合来扩展基于AI的应用程序，从而改进这种去中心化架构。
沐一君：区块链行情的下个热点可能在于金融衍生品:在XBIT算力存证举办的行业人物专访中，币牛牛CMO沐一君表示，区块链技术为工业领域高效协同和创新管理提供了“供给侧改革”的解决思路。同时，他表示区块链行情的下个热点有可能在金融衍生品上，数字货币的合规化进程将会逐渐影响世界大国对于数字货币的态度，政策开放引入大量的场外资金进来是重要契机。
减半在即，XBIT猜币价赢比特币活动已进入倒计时阶段。本次活动共有五十家企业参与，百位大咖助力，百家媒体支持。[2020/5/8]
加密货币中的AI可能被高估了
加密评论家普遍认为加密行业的炒作环境是一个问题，公司使用人工智能或任何创新作为营销策略来产生投资，他们认为许多自称为“人工智能项目”的加密项目或类似的往往只是描述一个模糊的项目使用该技术而不实际为实际用例交付任何实质性应用程序。
2018中发高论坛将于3月24至26日举行，将针对人工智能、区块链等热点议题进行讨论:经国务院批准，由国务院发展研究中心主办的中国发展高层论坛2018年会，将于2018年3月24日至26日在北京钓鱼台国宾馆举行。本届论坛主题是“新时代的中国”。国务院发展研究中心主任李伟担任论坛主席，苹果公司首席执行官蒂姆·库克担任外方主席。参会嘉宾将在经济峰会上就改革开放四十周年、新时代的中美关系、一带一路、人工智能、区块链等热点议题展开交流。[2018/3/21]
虽然我们不同意上面的一般性陈述，但我们确实同意，很大一部分加密项目是被创新炒作浪潮点燃的小型模仿者，正如过去几年的炒作所见。我们还必须说，当前它在现实世界用例中的使用限制并不是加密作为一种技术的发展前景受到严重限制，而是基于分布式账本技术的网络协议的事实仍在发展，所以我们还没有到那一步！在未来几年，区块链将引入更多协议和可能性，使应用程序集成比使用传统软件或编码构建更容易、更高效。
需要关注的AI加密项目
1.SingularityNET
是一个去中心化的AI网络，允许开发人员部署他们的AI算法和模型并从中获利。它旨在提供一种简单易用的方式来开发、部署和使用AI解决方案。
用例：SingularityNET的一个用例可能是使用来自SingularityNET的AI模型来诊断疾病。医生可以将X光或MRI扫描的图像输入网络，然后人工智能模型可以用来诊断潜在的疾病。该模型可以通过接受医生的训练来不断改进，以做出更好的诊断。
2.Fetch.ai
旨在创建一个去中心化和自学习的生态系统，允许实体之间实时交互并在没有中央方参与的情况下进行经济交易。
用例：Fetch.ai的一个用例可能是使用网络来管理汽车共享系统中的汽车。该网络可以收集和分析有关汽车可用性和位置的数据，为用户提供汽车共享的最佳选择。此外，该网络可以根据汽车可用性和需求等因素向用户提供智能报价。
3.LithiumFinance
是一个机器学习项目，使贷方、投资者或交易者能够获得非流动资产的准确价格。通过使用机器学习算法并将其与人工输入相结合，Lithium正在解决链上非流动资产的定价挑战。
用例：一个用例可能是用户寻求借出他们在房地产中的股份，标记为NFT，使用Smat合约，但他们需要一个APIoracle来实时传输和反映房地产的准确价格。LithiumFinance可以通过所有市场数据和用户输入的组合，创建一个实时API来满足用户的需求。
最后祝福大家元宵节快乐！
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