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。

动态 | 报告：区块链等热点词促使童书科普百科类成交额同比增速最高:近日，京东图书与艾瑞咨询联合发布了《2019中国图书市场报告》。报告指出，AI、5G、区块链、机器人、VR、智能家居、AR这些热点词，不断点燃科技热潮，科技在改变大众生活的同时，也吸引了越来越多家长的关注，从小培养孩子对科技的兴趣和热爱。因此童书中科普百科类成交额同比增速最高，占比将近40%。[2020/1/8]

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。

分析 | 市场六月整体下跌近三成，交易挖矿成最大热点:据TokenInsight 数据显示，反映区块链行业整体表现的TI指数北京时间6月30日16时报733.84点，较6月1日0点下跌275.87点，月跌幅27.32%。通用平台指数TIG报751.97点，较6月1日0点下跌308.84点，月跌幅29.11%。数据显示，BTC单月社群人气累计增长3.07%，增速引领市值前20名的通证（ETH：1.26%，XRP：0.87%，IOTA：0.71%，NEO：0.39%）。本月前20大交易所流量总和较上月同期下降5.4%。BCtrend分析师认为，本月市场普跌，整体人气消退。人气优先向BTC聚集，表明投资者抱团防御趋势明显。面对激烈的竞争，交易所各施其长，充分发挥各自的差异化争夺市场。FT交易挖矿模型在人气向上的市场中可以放大赚钱效应；人气向下时，赚钱效应则大幅减弱。OK Blockchain Capital 分析师认为，本月行情低迷，投资避险情绪高涨，USDT涨跌幅击败大多数币种。交易挖矿成为本月市场最大热点。如今交易即挖矿类交易所众多，后入场的交易所及用户将面临更大的风险。[2018/6/30]

加密货币中的AI可能被高估了

券商分析师：监管层鼓励券商发展金融科技，区块链、人工智能等领域是热点领域:证券公司信息系统建设的投入情况将被纳入2017年度证券公司经营业绩考评，并且行业排名结果还将供证券公司分类监管工作参考。某上市券商非银金融分析师表示，此举表明监管层鼓励券商大力发展科技金融。目前金融科技正处于高速增长阶段，云计算、区块链、人工智能等是热点领域，现有的应用领域有大数据征信、智能投顾、风险定价、量化投资等。[2018/4/10]

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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