우리가 2025 년에보고있는 것 (crypto ai)

양

What We're Watching in 2025 (Crypto AI)

우리가 2025 년에보고있는 것 (crypto ai)

1. The total market value of the crypto AI sector will reach $150 billion

1. Crypto AI 부문의 총 시장 가치는 1,500 억 달러에이를 것입니다.

Currently, tokens in the crypto AI sector only account for 2.9% of the altcoin market cap, but I believe this proportion will not last long. As artificial intelligence gradually expands to new areas such as smart contract platforms, Meme, decentralized physical infrastructure (DePIN), proxy platforms, data networks, and intelligent coordination layers, its integration with DeFi and Meme tokens has become an inevitable trend.

현재 Crypto AI 부문의 토큰은 Altcoin 시가 총액의 2.9%를 차지하지만이 비율은 오래 가지 않을 것이라고 생각합니다. 인공 지능은 스마트 계약 플랫폼, MEME, DEPIN (Decentralized Physical Infrastructure), 프록시 플랫폼, 데이터 네트워크 및 지능형 조정 계층과 같은 새로운 영역으로 점차 확장함에 따라 Defi 및 Meme 토큰과의 통합이 불가피한 트렌드가되었습니다.

The reason for confidence in the crypto AI sector is that it sits at the intersection of two of the most powerful trends in technology:

Crypto AI 부문에 대한 확신의 이유는 기술에서 가장 강력한 트렌드 중 두 가지를 교차하기 때문입니다.

2. The revival of Bittensor

2. Bittensor의 부흥

Bittensor (token name TAO) has been around for years. It is a veteran player in this field. Despite the craze around artificial intelligence, its token price has been hovering at the level of a year ago. But in fact, the digital hive mind behind Bittensor has quietly advanced, more subnets have emerged, registration fees have been reduced, and subnets have surpassed the corresponding technologies of Web2 in actual performance such as inference speed. At the same time, EVM compatibility has introduced DeFi-like functions, further enriching Bittensor's network.

Bittensor (Token Name Tao)는 수년 동안 사용되어 왔습니다. 이 분야의 베테랑 플레이어입니다. 인공 지능에 대한 열풍에도 불구하고, 토큰 가격은 1 년 전의 수준에서 떠오르고 있습니다. 그러나 실제로 Bittensor의 디지털 하이브 마인드는 조용히 발전했고, 더 많은 서브넷이 등장하고, 등록비가 줄어들 었으며, 서브넷은 추론 속도와 같은 실제 성능에서 Web2의 해당 기술을 능가했습니다. 동시에 EVM 호환성은 결함과 같은 함수를 도입하여 Bittensor의 네트워크를 더욱 풍부하게했습니다.

So why hasn’t TAO surged? A steep inflation schedule and a shift in focus toward platforms geared toward AI agents have kept it limited. However, dTAO (expected Q1 2025) could be a major turning point. With dTAO, each subnet will have its own token, and the relative prices of those tokens will determine how releases are distributed.

그렇다면 왜 타오가 급증하지 않았습니까? 가파른 인플레이션 일정과 AI 요원을위한 플랫폼으로의 초점이 이동하면서 제한을 유지했습니다. 그러나 DTAO (예상 Q1 2025)는 주요 전환점이 될 수 있습니다. DTAO를 사용하면 각 서브넷에는 자체 토큰이 있으며 해당 토큰의 상대 가격은 릴리스가 어떻게 분포되는지 결정합니다.

Why Bittensor has a chance to explode again:

Bittensor가 다시 폭발 할 기회가있는 이유 :

Currently watching the various subnets and recording the actual progress they make in their respective fields. It is expected that at some point, there will be a DeFi summer similar to @opentensor's version.

현재 다양한 서브넷을보고 각 분야에서 실제 진행 상황을 기록하고 있습니다. 어느 시점에서 @OpenTensor의 버전과 비슷한 여름이있을 것으로 예상됩니다.

3. The computing market is the next L1 transaction

3. 컴퓨팅 시장은 다음 L1 거래입니다

The insatiable demand for computing will become an obvious megatrend. Nvidia CEO Jensen Huang once said that the demand for inference will surge "a billion times." This exponential growth will break the planning of traditional infrastructure and urgently call for "new solutions."

컴퓨팅에 대한 만족할 수없는 수요는 명백한 거대가 될 것입니다. Nvidia CEO Jensen Huang은 한 번 추론에 대한 수요가 "10 억 번"이 될 것이라고 말했다. 이러한 기하 급수적 인 성장은 전통적인 인프라의 계획을 깨뜨리고 "새로운 솔루션"을 긴급히 요구할 것입니다.

The decentralized computing layer provides raw compute (for both training and inference) in a verifiable and cost-effective manner. Startups like @spheronfdn, @gensynai, @atoma_network, and @kuzco_xyz are quietly building strong foundations to take advantage of this, focusing on products rather than tokens (none of these companies have tokens yet). As decentralized AI model training becomes feasible, the addressable market is expected to rise dramatically.

분산 된 컴퓨팅 계층은 검증 가능한 비용과 비용 효율적인 방식으로 원시 컴퓨팅 (훈련 및 추론 모두)을 제공합니다. @spheronfdn, @gensynai, @atoma_network 및 @kuzco_xyz와 같은 신생 기업은 토큰보다는 제품에 중점을두고이를 활용하는 강력한 기초를 조용히 구축하고 있습니다 (이 회사 중 어느 것도 아직 토큰을 가지고 있지 않음). 분산 된 AI 모델 교육이 실현 가능 해짐에 따라 주소가 가능한 시장은 급격히 상승 할 것으로 예상됩니다.

For the encrypted AI sector, let’s compare it with the L1 sector:

암호화 된 AI 부문의 경우 L1 부문과 비교해 봅시다.

Just as Solana emerges as a leader in the L1 space, the winner here will dominate a whole new frontier, paying close attention to three criteria: reliability, cost-effectiveness, and developer-friendly tooling.

Solana가 L1 공간의 리더로 등장하는 것처럼, 여기에서 우승자는 완전히 새로운 개척지를 지배하여 신뢰성, 비용 효율성 및 개발자 친화적 인 툴링의 세 가지 기준에주의를 기울일 것입니다.

4. AI Agents will flood into blockchain transactions

4. AI 요원은 블록 체인 거래로 넘어 질 것입니다

By the end of 2025, 90% of on-chain transactions will no longer be triggered by humans manually clicking "Send". Instead, these transactions will be executed by an army of AI Agents that will continuously rebalance liquidity pools, distribute rewards, or perform micropayments based on real-time data feeds.

2025 년 말까지, 온쇄 거래의 90%가 더 이상 "보내기"를 수동으로 클릭하는 인간에 의해 트리거되지 않습니다. 대신, 이러한 거래는 유동성 풀을 지속적으로 재조정하거나 보상을 배포하거나 실시간 데이터 피드를 기반으로 소액 공지를 수행하는 AI 요원의 군대에 의해 실행됩니다.

None of this is as far-fetched as it seems. Everything we have built in the past seven years (L1, rollups, DeFi, NFTs, etc.) has quietly paved the way for an on-chain world dominated by AI.

이 중 어느 것도 보이는 것만 큼 멀지 않습니다. 지난 7 년 동안 우리가 지은 모든 것 (L1, 롤업, Defi, NFT 등)은 AI가 지배하는 온쇄 세계의 길을 조용히 포장했습니다.

So, why is there this shift?

그렇다면 왜이 변화가 있습니까?

AI agents generate a staggering amount of on-chain activity, but the biggest challenge will be to make these AI agent-driven systems accountable to humans. As the ratio of transactions initiated by AI agents to those initiated by humans increases, new governance mechanisms, analytical platforms, and audit tools will be needed.

AI 에이전트는 엄청난 양의 온쇄 활동을 생성하지만 가장 큰 과제는 이러한 AI 에이전트 중심 시스템을 인간에게 책임을지게하는 것입니다. AI 에이전트가 시작한 거래의 비율과 인간이 시작한 거래의 비율이 증가함에 따라 새로운 거버넌스 메커니즘, 분석 플랫폼 및 감사 도구가 필요합니다.

5. Interaction between agents: The rise of the AI swarm concept

5. 에이전트 간의 상호 작용 : AI Swarm 개념의 상승

AI agent swarms refer to tiny artificial intelligence entities working together seamlessly to execute grand plans, which sounds like the plot of the next popular sci-fi or horror movie. Most current AI agents operate in isolation, with few and unpredictable interactions. However, AI agent swarms will change this situation, allowing multiple AI agents to exchange information, negotiate, and make joint decisions in a network.

AI 에이전트 떼는 작은 인공 지능 엔터티가 함께 협력하여 그랜드 플랜을 실행하기 위해 원활하게 협력하는 것을 말합니다. 대부분의 현재 AI 에이전트는 거의 예측할 수없는 상호 작용으로 분리되어 작동합니다. 그러나 AI 에이전트 떼 가이 상황을 바꾸어 여러 AI 에이전트가 정보를 교환하고 협상하며 네트워크에서 공동 결정을 내릴 수 있습니다.

These AI Agent swarms can be thought of as decentralized collectives of specialized models, each contributing its unique expertise to larger, more complex tasks. The potential is staggering. For example, one swarm might coordinate distributed computing resources on a platform like Bittensor, while another swarm can verify the source of content in real time to prevent false information from spreading on social media. Each AI Agent in the swarm is an expert and performs its respective task with precision.

이 AI 에이전트 떼는 특수 모델의 분산 된 집단으로 생각 될 수 있으며, 각각은 더 크고 더 복잡한 작업에 고유 한 전문 지식을 제공합니다. 잠재력은 엄청납니다. 예를 들어, 하나의 떼는 Bittensor와 같은 플랫폼에서 분산 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있으며, 다른 Swarm은 소셜 미디어에 잘못된 정보가 퍼지는 것을 방지하기 위해 컨텐츠 소스를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 떼의 각 AI 에이전트는 전문가이며 정밀하게 각각의 작업을 수행합니다.

These swarm networks will be far more intelligent than any single isolated AI. In order for agent swarms

이 떼 네트워크는 단일 분리 된 AI보다 훨씬 더 지능적입니다. 에이전트 떼를 위해