比特币:观点：嵌入AI的区块链是下一个大叙事？

自2023年开年以来，人工智能，特别是OpenAI的ChatGPT3风靡全球，各行业都有可能受到这项技术的深远影响。

同样，在加密货币和区块链领域中，人工智能和机器学习可能也会带来真正的范式转变，它们会使区块链变得更安全、更高效。在本文中，我们将共同探索这种范式转变，以及为什么机器学习应该成为每个区块链核心的原因。

区块链被归类于有用技术的原因，是因为每个钱包和每笔交易都会记录在公共分类账上，不管多小的一个操作，都会被记录在区块链上。这也是metamask等应用程序能够准确确定交易gas的方式。这同时也汇集起了一个信息的海洋，但这个资源，目前还未被开发。现在只有少数公司提供链分析，但其用例相对有限，用户也无法根据此类分析而采取实际行动。

观点：比特币矿工手续费收入增加表明牛市开始:金色财经报道，比特币矿工手续费收入的两年Z-Score值在很长一段时间后转为正值，标志着新的对比特币采用浪潮。从历史上看，这标志着主要牛市的开始。比特币年初至今60%的飙升可能只是其上升过程中的第一个里程碑，因为矿工从交易费中获得的收入正在增加。

根据Glassnode的数据，自2021年年中以来，矿工手续费收入的两年Z-Score值自2021年年中以来首次转正。积极的转变表明矿工的交易费收入偏离两年均值更高，表明网络需求增加。从历史上看，高收费制度的回归恰逢主要牛市的开始。

注：该Z-Score值衡量比特币矿工两年平均手续费收入的标准偏差值，Z-Score值在牛市期间通常为正且上升，而在熊市期间为负。[2023/3/23 13:22:14]

人工智能和区块链

观点：以太坊0阶段顺利完成，市场回升符合预期:11月30日消息，上海对外经贸大学人工智能与变革管理研究院区块链技术与应用研究中心主任刘峰表示，比特币近两日下跌，一方面是之前一段时间持续的拉涨，没有合理的震荡来释放短期风险；另一方面，比特币价格在临近历史最高点时，不乏有机构抛售导致单日价格闪崩，同时也加剧了市场抛压的担忧。这也显示出虚拟代币交易市场投机属性依然很强，波动很大。刘峰进一步称，自11月26日闪崩以来，市场再次回升，此表现也符合预期。一方面预期落地，利空出尽；另一方面以太坊在0阶段顺利完成，其他阶段并行启动，一定程度刺激了市场，继续带来稳步回升的动力。（北京商报）[2020/11/30 22:31:24]

本文提出的主张是将人工智能或深度神经网络作为区块链的一个组成部分。简单地说，我们可以把它看成是一个包含区块链意识的智能实体。这种集成可以使链意识到自己，并具有一定代理和正确权限，这个有自我意识的系统能够以传统中心化网络无法做到的方式进行修复，并提高自身效率。

观点：若以太坊持续拥挤 或导致DeFi“黑色星期四”历史重演:DeFi生态系统在三月的黑色星期四经历了一场巨大清算危机。Multicoin Capital管理合伙人Tushar Jain认为，以太坊网络的持续拥堵是另一个此类事件的潜在催化剂：“由于以太坊的拥挤，在基于以太坊的DeFi平台持有杠杆头寸的交易员面临着无法在波动时期降低杠杆率的风险。ETH价格是由DeFi杠杆驱动的，当杠杆需要平仓但不能平仓时会发生什么？巨大的清算。这可能导致3月12日的历史重演。”（NewsBTC）[2020/8/15]

以上的主张会带来非常多的优势，其中比较重要的领域有：

几乎无懈可击的安全性

观点：比特币即将出现2017年20倍反弹前的买入信号:根据加密货币分析师的说法，如图所示，比特币的MACD将在月线框架内变成绿柱。如果这种情况发生，或标志着牛市来临。此前在2016年底至2017年，BTC从1000美元以下反弹至20000美元之前，比特币就形成了这一信号。在2019年反弹至14000美元之前，也出现了这个信号。MACD的潜在交叉并不是支撑长期牛市的唯一信号。（Bitcoinist）[2020/7/20]

在2022年我们看到的一众区块链领域的漏洞利用和黑客攻击都有一个共同点，就是一旦发现漏洞利用的入口点，链、验证者节点以及其他任何人都无法做出快速反应来进行恢复。甚至于出现了像NomadHack这样的群抢事件。

引入神经网络并确保区块链始终了解着所有交易，就会有希望将此类攻击变成过去式。下面是工作的实际示例，此例的前提是有人工干预。

人工智能会识别出空前数量的交易，并且这些交易是在一个新的和未使用过的钱包中进行处理时，那么这些交易将会被标记为异常。

这些交易会被发送到待审核池中，验证者节点会收到通知。

验证者节点将投票决定这些交易是否合法。?

上述内容也容易遭到51%攻击，因为它依然是借助多数人的决定来达成一致，但它使网络保持了去中心化。

第二种示例是选择赋予AI代理权。自此区块链的智能层就不是单纯的向验证者节点进行报告，而是会根据链的最佳利益行事。这样速度会更快，更安全，我们将不再讨论中心化-去中心化。这个具有意识的有机体，已经肩负起了维护自身和链规则的任务。当然，验证者节点也会一如既往的在去中心化计算和决策决定中发挥重要作用，只是将交易验证放到了神经网络上。

网络优化

区块链网络的性能会受到很多因素的影响，比如节点数量、网络中交易的分布、共识算法的效率等。这些因素可能会为网络带来某些瓶颈，进而减慢交易处理速度。

人工智能可用于分析区块链网络的性能并识别出这些瓶颈。

基于链上数据，神经网络可以提出优化网络的方法来减少处理交易所需的时间。

人工智能算法可以分析整个网络中交易的分布，并提出平衡负载的方法，从而减轻节点的负担。

AI可以用于在潜在问题发生前对其进行预测，从而使网络能够主动解决这些问题。这可以减少停机时间并提高交易的整体速度。?

更好的共识算法

共识算法对于任何一个区块链的安全和高效运行都至关重要，因为他们决定应如何验证交易并将其添加到区块链中。

人工智能将能够根据链的状态动态建议当前共识算法的新版本和改进版本。一旦分析了足够多的链上数据以做出决定，就可以根据网络拥塞情况添加或减少处理交易所需的验证次数。

预测性维护

在区块链网络中的各个部分都需要维护和监控，以确保其能顺利运行。而这种维护可能会非常耗时和耗资源，这就导致了其陷入停机状态或交易速度变慢。

人工智能可用于在问题发生之前对其进行预测，从而使网络能够主动解决这些问题。例如，我们的神经网络可以监控节点的性能并预测它们何时可能发生故障，从而使网络能够在故障发生之前采取行动。

这些预测也可以应用于共识层和交易层。

预测性维护，不仅能够减少停机时间和风险，还有助于提高网络的整体效率，降低维护维修相关成本，使网络的发展可持续。

总结

AI拥有的自主权越多，区块链的效率就越高。本文的主张，从某种角度来看，代表了从当前验证者控制的网络到新型自我意识、自我调节网络的真正范式转变。

Source：https://medium.com/@cryptomaton/why-ai-cryptocurrencies-are-the-next-big-thing-b20812c992f0

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