人工智能与 RWA 的融合开创了加密的下一个牛市

贝莱德进入资产代币化竞赛。

盖蒂图片社

自 2023 年底以来，人工智能 (AI) 和现实世界资产 (RWA) 已成为引领加密货币领域即将到来的牛市的关键主题。 RWA 是一类基于区块链的加密货币代币，代表有形或无形资产，例如债券、房地产和商品。 RWA 允许这些资产通过去中心化金融 (DeFi) 进行交易，从而提高了这些通常无法访问的金融工具的可用性，并开辟了新的应用领域。 到 2030 年，RWA 市场预计将达到 4 万亿至 5 万亿美元，而人工智能市场预计到 2030 年将达到 7,388 亿美元。本文深入研究这些新兴行业之间的协同作用，探讨它们如何相互交织形成未来。

将 AI 转变为 RWA

首先，人工智能模型，尤其是像GPT-4这样的高级模型，代表了自然语言处理和机器学习领域的最高创新。 它们的开发需要对尖端算法、广泛的数据集和大量计算资源进行大量投资。 当这些模型针对特定行业应用进行微调时，它们的价值可能会显着增加。 此外，训练这些模型所需的大量数据不仅是信息宝库，而且本身也是宝贵的资产。 此外，人工智能技术及其基础知识产权（包括专利和版权）为其创造者或所有者提供了独家的盈利机会。 因此，人工智能模型、训练数据以及保护它们的知识产权有资格成为优质 RWA。

通过 AI 赋能 RWA

人工智能的卓越能力改变了行业，使其成为极大有利于 RWA 服务的重要工具。 这种影响在各个重要领域都很明显：

1. 增强安全性：人工智能在网络安全中的作用怎么强调都不为过。 特别是，人工智能系统可以持续监控和分析交易数据，以发现任何可能表明安全威胁的异常活动迹象。 这些系统可以检测人类可能错过的模式和异常，例如欺诈交易的微妙迹象或网络攻击的早期迹象。 一旦发现潜在威胁，人工智能可以立即消除它，例如阻止可疑交易或隔离受影响的系统以防止进一步损害。 这种主动的安全方法有助于维护 RWA 服务的完整性和可信度。

2. 加强用户隐私：隐私问题是 RWA 交易的首要问题。 人工智能通过使用更复杂的加密货币技术来增强隐私，未经授权的各方更难破解这些技术。 此外，人工智能可以使用生物识别验证（面部识别、指纹）等方法，以更高的准确性和更少的入侵来管理和验证用户身份，从而增加额外的安全层。 这些人工智能驱动的方法可确保用户数据的机密性和安全性，从而显着降低数据泄露和身份盗窃的风险。

3. 辅助决策和市场预测：金融市场，包括 RWA 交易平台，以其波动性和复杂性而闻名。 人工智能擅长分析大量市场数据，包括过去的交易量、价格走势和经济指标，以识别可以为未来市场行为提供信息的趋势和模式。 这种分析可以扩展到全球事件、社交媒体情绪和影响市场的其他外部因素。 借助这些见解，人工智能可以向交易者和投资者通报市场趋势，从而有可能发现利润丰厚的交易机会或对潜在的低迷发出警告。 这种支持对于做出明智的战略决策，从而最大限度地提高投资回报并最大限度地降低风险来说非常宝贵。

RWA 服务可以通过利用人工智能在这些领域的功能来增强其安全性、隐私性和运营效率。 这不仅通过降低风险和提高客户满意度使这些服务的提供商受益，而且还通过为用户提供更安全、更可靠、更高效的交易和投资平台来增强用户的能力。 随着人工智能技术的进步，其在 RWA 服务中的作用预计将变得更加重要，推动创新并在加密货币及其他领域创造新的机会。

将人工智能与 RWA 融合的挑战

进入 2024 年，人工智能和 RWA 的融合无疑将开始。 然而，这种整合也面临着挑战。 人工智能算法的不透明性及其漏洞带来的潜在系统性风险，需要推动开发值得信赖和透明的人工智能解决方案。 换句话说，这一努力将重点关注去中心化人工智能，确保整个人工智能生命周期的透明度，包括数据收集、预处理、模型训练和部署，这是 2024 年的一个关键趋势。