解析 Crypto 与 AI 融合趋势：哪些加密 VC 看好 AI 创新团队？

摘要：周期与叙事始终是加密市场的关键变量。随着比特币、以太坊现货 ETF 的获批，加密市场与传统金融关联度加深，影响因素日益复杂。在混沌加剧的环境下，如何洞察周期与叙事走向成为投资**。OKX 特别推出《加密进化论》专栏，邀请主流加密投资机构系统探讨市场周期、叙事方向及热门赛道。

本期内容由 OKX Ventures、Polychain 与 Delphi Digital 共同围绕 Crypto 与 AI 的融合展开，分享他们对技术趋势、投资逻辑与未来机会的深度洞察。

OKX Ventures 是 OKX 旗下的投资部门，专注于支持全球前沿区块链技术创新，推动行业健康发展。Polychain Capital 是一家专注于区块链与去**化金融的投资机构，致力于推动去**化网络和协议的发展。Delphi Digital 是研究驱动型机构，通过 Delphi Research、Delphi Ventures、Delphi Creative 与 Delphi Labs 四大业务线支持数字资产生态。

一、Crypto 与 AI 的融合路径

OKX Ventures 表示，当前 AI 技术发展高度依赖 OpenAI、Google、Nvidia 等科技巨头，尤其在算力与核心技术层面存在严重垄断。这种**化格局限制了行业创新。而 Crypto 的去**化特性正好可以打破壁垒，推动技术创新。

目前主要的应用场景包括算力、数据、模型与应用。

在算力方面，分布式算力市场如 io.net、Prodia 利用闲置算力打破巨头垄断，而 Compute Labs 等项目则尝试将算力资产**化，构建 AI-Fi 生态。

在数据层面，Crypto 的激励机制可有效促进数据贡献、标注与验证。例如 Space and Time 提供可验证的链上链下数据整合，0g.ai 则专注于数据可用性与存储，Flock.io 与 Privasea.ai 强调隐私保护。

模型方面，开放模型市场有望打破巨头模型垄断。用户可通过提供资源、数据或模型参与网络协议。分布式模型训练仍是难点，期待未来有技术突破。

应用方面，AI 与 Crypto 结合可实现个性化虚拟角色与聊天机器人，如 Myshell 允许用户上传数据训练模型，构建专属 AI 智能代理，同时让数据提供者与模型训练者共享平台红利。

Polychain 指出，AI 正从闭源模型向开源方案演进，区块链技术为开源模型的金融化提供了可能。Ora 的 IMO 模式展示了**如何代表 AI 模型，使持有者在模型盈利时获得回报。

此外，加密还可提升 AI 治理透明度，通过去**化机制确保公平决策。基础设施如分布式计算网络、数据所有权机制与**标准的进步，为 AI 与 Crypto 的复杂应用奠定基础。

未来 AI 代理与可执行任务系统有望成为个人助手与去**化金融自动化工具，但依赖于隐私保护、可验证计算与基础设施整合。

Delphi Digital 认为 AI 的本质是数据与计算，谁能**获取、协调与利用这些资源，谁就能创造**价值。其投资逻辑聚焦 DeAI 生态的基础设施、中间件与应用层。

二、Crypto AI 投资逻辑解析

OKX Ventures 指出，Crypto AI 赛道正从炒作转向实质。过去一年大量项目集中在基础设施，应用层较少且创新性不足。未来市场将更青睐具备真实市场需求、可扩展性与可用性的项目。

投资逻辑主要包括三点：

1. 市场需求导向：判断项目是否解决真实问题，是否具备市场空间与竞争壁垒。

2. 避免纯叙事：项目需具备真实业务场景与商业模式，不能仅依赖 Token 销售。

3. 团队需具备 AI 背景：AI 技术门槛高，项目需对两个领域都有深入理解。

Polychain 表示，当前加密与 AI 项目仍以叙事为主，但评估时需关注技术基础与实际应用。其投资策略基于对技术协同的研究，优先考虑具备明确市场路径与技术基础的项目。

Delphi Digital 强调 DeAI 生态的三层布局：

基础设施层：聚焦数据与计算的获取，如分布式训练协议与 GPU 市场。

中间件层：实现可组合计算，如模型路由机制、图神经网络与协处理器。

应用层：链上代理协议可提升用户体验，释放 Web3 潜力。

三、未来展望与挑战

OKX Ventures 表示，技术突破与创新是长期机遇。创业团队需解决财务可持续、商业模式清晰与灵活应变等核心问题。

Polychain 指出，AI 与加密行业情绪正发生转变，ETF 批准与“超级对齐”理念推动创新。但全球经济压力、监管不确定性与人才短缺仍是挑战。

Delphi Digital 表示，DeAI 的**挑战在于基础设施层，尤其是基础模型的资本密集度与规模化回报。大型科技公司凭借资本优势占据主导地位，但随着开源模型崛起与训练方法进步，竞争格局正发生转变。

未来，AI 可能不再由少数超级模型主导，而是由数百万个不同用途的模型构成智能网络，而区块链与加密激励机制正是解决协调问题的关键。

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