Web3中的AI真相—Covalent揭示關鍵缺失

人工智慧（AI）與區塊鏈技術的融合有潛力重塑產業，並重新定義我們與數位系統的互動方式。雖然 AI 承諾自動化、效率和個性化體驗，但面臨信任、透明度和數據完整性相關的挑戰。

區塊鏈以其固有的安全性和不可變性，提供了一個強大的解決方案。Covalent 站在這場革命的前沿，提供構建可信賴、去中心化 AI 所需的數據基礎設施和工具。

AI與區塊鏈融合的關鍵趨勢

多個關鍵趨勢正在推動 AI 與區塊鏈的融合。首先，對 AI 系統的信任和透明度需求不斷增長。用戶希望了解 AI 演算法如何做出決策，並需要保證訓練這些模型的數據是準確且無偏的。

其次，去中心化 AI 的興起創造了創新和合作的新機會。區塊鏈使數據和演算法的安全共享成為可能，促進了一個更民主和包容的 AI 生態系統。第三，鏈上數據的日益可用性為 AI 模型提供了豐富的信息來源。

Ganesh Swami 說道：「AI 驅動的系統依賴完整和準確的數據，但大多數區塊鏈是孤立的。Covalent 通過提供對 100 多條鏈的統一訪問來解決這個問題，使 AI 代理能夠跨鏈移動資產，並在沒有碎片化問題的情況下做出明智的決策。」CEO 和 Covalent 的聯合創始人。

儘管潛力巨大，整合 AI 和區塊鏈仍面臨重大挑戰。數據碎片化和區塊鏈之間有限的互操作性阻礙了真正整合的 AI 系統的發展。可擴展性、安全性和可驗證數據的需求也是關鍵考量。然而，這些挑戰也代表了創新的重大機會。

AI 依賴於結構化、高完整性的數據集。在金融和醫療等行業，數據經過精心組織，以確保 AI 模型高效運行。相比之下，Web3 是一個碎片化的環境。鏈上數據豐富但未經結構化，其可靠性常常令人質疑。缺乏乾淨、可組合的數據層嚴重阻礙了 AI 在區塊鏈應用中的影響。

Covalent 已經認識到這一差距，並建立了名為 GoldRush 的區塊鏈數據 API 來解決這個問題。通過結構化區塊鏈數據，Covalent 使 AI 代理能夠動態推理、自動化和優化工作流程，無需面對數據來源碎片化的低效問題。憑藉跨越 100 多條區塊鏈的實時、可驗證數據，AI 代理現在可以執行複雜的自主決策任務，從跨鏈操作到合規。

對於企業來說，這意味著 AI 代理現在可以自動化去中心化智能合約協議之間的互動，這些協議本身作為金融自動化系統運作。由於區塊鏈本身已經是可驗證的，這些代理利用來自 Ethereum Wayback Machine 等來源的結構化、加密證明數據，在協議間執行明智的決策。

這允許跨鏈資產移動、自動化財務管理、治理執行和去中心化金融（DeFi）應用之間的無縫協調，減少摩擦並優化工作流程，無需直接人工干預。

這種影響不僅僅是理論上的。像 Rainbow、CoinLedger 和 EY 這樣的公司已經在利用 GoldRush 的結構化區塊鏈數據來增強合規性、安全性和 AI 驅動的金融自動化。其他實體，如 Entendre Finance 和 Awaken Tax，也在享受 GoldRush 的好處。

Omar Khattab，Entendre Finance 的創始工程師，說道：「我們利用 GoldRush 的結構化鏈上數據和 AI 來自動化區塊鏈會計，並為 Web3 企業提供實時財務報告。」

Awaken Tax 的聯合創始人 Andrew Duca 也表達了對 GoldRush 整合的滿意。

Duca 補充道：「如果沒有 GoldRush 提供的廣泛而豐富的多鏈數據，我們不可能建立我們的稅務產品。」

GoldRush 的 AI 準備數據集的擴展正在為完全自主的 AI 驅動商業模式奠定基礎，這一概念被稱為零員工企業（ZEE）。

ZEE 代表了一種範式轉變，AI 代理自主執行業務功能，幾乎不需要人為干預。這超越了簡單的自動化，涵蓋了 AI 驅動的財務管理、實時財務監控和去中心化自治組織（DAO）治理，所有這些都能高效運行，避免人為處理的延遲。

Ganesh 指出：「受限於 Google 認可產品的企業現在可以構建使用鏈上數據的 AI 代理，因為 Covalent 和 GoldRush API 在 Google 市場上提供，這些 API 已內建於 AI 相關的 Covalent 產品中，這意味著開發代理群系統或零員工企業（ZEE）以提高核心業務運營效率現在成為可能。」

AI 代理軟體開發套件（SDK）0.2.0 的推出也標誌著一個重要的里程碑。這個工具使 AI 代理能夠以無縫、程式化的方式與區塊鏈數據互動。SDK 適用於：

• 去中心化金融（DeFi）頭寸管理：AI 代理可以自主管理流動性頭寸並優化收益農耕策略。
  
• DAO 治理自動化：AI 可以執行提案、管理財務運營和協調激勵措施。
  
• 跨鏈操作：AI 代理可以無縫橋接資產、執行交換並管理多鏈投資組合。
  
• 企業 AI 工作流程：使用結構化、AI 優化的鏈上數據自動化多步業務流程。

加密產業為何需重新思考AI策略

Ganesh 說道：「儘管 AI 以驚人的速度發展，但加密貨幣仍在努力跟上。即使預期區塊鏈技術的整合，加密貨幣在 AI 採用方面仍落後幾步。今天加密貨幣 AI 中發生的許多事情在傳統 AI 領域兩年前就已經完成。」

根據 Ganesh Swami 的說法，問題不僅是技術性的，還是周期性的。「目前的 AI 週期由 OpenAI 在 2023 年推出的 ChatGPT 作為面向消費者的產品啟動，而加密貨幣處於熊市，剛開始注意到非消費者項目和去中心化 AI 基礎設施如 BitTensor，」他解釋道。

該行業現在面臨時間風險。Web3 的 AI 發展能否在需求迫使快速（和被動）轉型之前趕上？要讓基於區塊鏈的 AI 實現主流採用，它解決的問題必須緊迫到需要改變。

「以深偽技術為例，沒有人會在危機無法否認之前推動大規模區塊鏈驗證。這造成了時間風險：它會在兩年內成為優先事項嗎？五年？難以預測，」Ganesh 指出。

下一階段的 AI 驅動區塊鏈創新將由企業多快認識到並採取行動來滿足結構化、可驗證數據的需求來定義。沒有準確、組織化的區塊鏈見解，AI 代理無法有效運作。

要讓 Web3 真正擁抱 AI，它必須超越分散、不可靠的數據集，邁向可組合的結構化數據經濟。問題不是 AI 是否會改變 Web3——它已經改變了。真正的問題是：Web3 會否提供 AI 成功所需的數據？該行業的未來取決於答案。