Singularity:热点追踪：人工智能(Ai板块）能否成为币圈下一个趋势！

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。

中央网信办熊希贤：坚持真应用，避免炒概念蹭热点为了用区块链而用区块链:12月26日，2021CCF中国区块链技术大会在海南海口举办，中央网信办信息化发展局政策规划处熊希贤发表致辞时分享了区块链创新应用工作的几点体会。

一是要坚持真创新，强化原始创新、集成创新和应用创新，加强对国际区块链技术发展和应用前沿的跟踪研究。

二是坚持真应用，避免炒概念蹭热点，为了用区块链而用区块链。要聚焦数字技术与实体经济深度融合的重点难点问题，挖掘真正适合区块链应用的场景。

三是构建良好生态，坚持胸怀全国，强化全局性谋划，前瞻性布局，整体性推进，统筹协调政企学研用国防资源共主开放友好，和持续的区块链技术生态和多方协同的产业生态。[2021/12/26 8:04:52]

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。

平安证券：区块链等热点主题，均是支撑计算机板块保持强势的重要因素:平安证券上周行情分析，市场如期从贸易争端引发的恐慌情绪中走出，计算机板块随之大幅反弹，涨幅超出了此前的预期。这或许意味着市场风格已基本由“价值”切换向“成长”，风险偏好处于较高水平，作为典型的成长性行业，计算机板块已获得市场的高度认可。放眼全年，在政策支持和技术创新的带动下，工业互联网、数字中国、云计算、大数据、人工智能、智能驾驶、区块链、金融科技等诸多热点主题，均将是支撑计算机板块保持强势的重要因素。以上周的事件来看，关于创新企业国内上市若干意见的出台引入瞩目，无论中央部委还是地方层面，政策的密集发布明显利好于计算机行业的发展，叠加AI、区块链等新兴技术驱动的创新周期。[2018/4/2]

加密货币中的AI可能被高估了

经济参考报：今年多部门将推动区块链等热点产品及服务创新研发:据《经济参考报》报道，为了进一步扩大和升级信息消费，工信部、发改委等部门将在今年年内推进多项具体工作。其中包括，制定发布信息消费发展指南，推动区块链、虚拟现实等热点产品及服务创新研发。[2018/3/7]

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。

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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