Solana基金会：AI与加密融合的三大战略方向

当前，AI与加密技术的结合正如寒武纪的爆发，充满了无限可能。微小发报道将重点聚焦于AI+加密的三大前沿发展方向。

1. 打造活力四射的智能代理驱动经济 🚀

Truth Terminal 已经证明了 AI 代理在区块链上运作的可行性，探索这个领域的实验正在不断突破界限。这里的潜力不仅巨大，设计空间也极为广阔，正成为加密与 AI 的一大突破口，且这仅仅是个开端。

2. 提升 LLM 在 Solana 代码开发的实力 💻

大语言模型在编码方面表现出色，未来的提升空间更是令人期待。得益于这些能力，Solana 开发者的效率有望提高 2-10 倍。近期，通过建立高质量基准来评估 LLM 理解和编写 Solana 代码的能力，将帮助我们更好地认识 LLM 对 Solana 生态的潜在影响。高质量的模型微调方案将在基准测试中得到检验。

3. 支持开放与去中心化的 AI 技术栈 🌐

“开放且去中心化的 AI 技术栈”涵盖了几个关键要素：

• 训练数据获取
• 训练与推理计算能力
• 模型权重共享
• 模型输出验证能力

这种开放的 AI 技术栈的重要性体现在：

• 加速模型开发的创新与实验
• 为对中心化 AI 不信任的用户提供替代方案

智能代理驱动经济的构建 💡

关于 Truth Terminal 和 $GOAT 的讨论已经很多，这里就不多说了。但可以肯定的是，当 AI 代理开始参与链上活动时，一个充满可能性的新世界正在展开（值得注意的是，目前代理甚至还没有直接在链上采取行动）。

尽管无法准确预测代理在链上行为的未来发展，但通过观察 Solana 上的创新，我们可以看到这一设计空间的广阔前景：

• Truth Terminal 等 AI 项目正在通过 $GOAT 等 Meme 币发展新型数字社区 · 智能代理平台如 Holoworld AI、vvaifu.fun、Top Hat AI 和 Alethea AI，让用户轻松创建和部署自己的智能代理及配套代币，简直像玩游戏一样简单🎮。

· AI 基金经理的崛起是基于知名加密投资者的个性特征训练，尤其是在 daos.fun 平台上，ai16z 的迅猛发展，开启了全新生态系统，结合了 AI 基金与代理支持者的力量💰。

· 游戏创新方面，像 Colony 这样的游戏平台让玩家通过指导代理行动参与游戏，常常会涌现出意想不到的玩法，简直是脑洞大开🧠。

未来发展方向

智能代理的未来真是令人期待，它们能够管理需要多方经济协调的复杂项目。比如在科研领域，代理可以负责寻找特定疾病的治疗化合物，具体方式有：

· 通过 Pump Science 平台进行代币募资

· 利用募资支付研究资料的访问费用，并在 kuzco、Render Network、io.net 等去中心化计算网络上进行化合物模拟的计算

· 通过 Gib.Work 等赏金平台招募人类进行实验验证（比如运行实验来验证或建立模拟结果）

除了这些复杂项目，代理还可以执行建立个人网站、创作艺术作品（例如 zerebro）等简单任务，应用场景真是无限可能🌟。

代理 vs 传统金融渠道

为什么在链上执行金融活动的代理更有意义？虽然代理可以同时运用传统金融渠道和加密货币系统，但加密货币在某些领域确实有自己的优势：

· 小额支付应用——Solana 在这方面表现优异，像 Drip 等应用证明了这一点💸

· 速度优势——即时结算功能助力代理实现最大资本效率⚡

· DeFi 资本市场——这是代理参与加密经济的强大理由。当代理需要进行支付以外的金融活动时，加密货币的优势愈加明显。它们可以无缝铸造资产、交易、投资、借贷、使用杠杆等，特别是 Solana，由于其主网已经具备众多顶尖 DeFi 基础设施，完美支持这些资本活动。

从技术发展规律来看，路径依赖性至关重要。产品是否最优并非关键，谁能先达到临界规模并成为默认选择才是王道。随着越来越多的代理通过加密货币获利，加密的连接可能会成为代理的核心能力🔗。

基金会的期待

Solana 基金会期待能够配备加密钱包的代理在链上进行大胆创新实验。基金会并未过多限制具体方向，因为可能性实在太广泛——相信最有趣、最有价值的代理应用场景，可能现在都无法想象出来🤔。 基金会特别关注的探索方向如下：

1. 风险控制机制

   • 当前模型表现虽佳，但依旧有待优化。
   • 代理不应享有完全自由的行动权。

2. 推动非投机性使用场景

   • 通过 xpticket 购票。
   • 优化稳定币的投资组合收益。
   • 在 DoorDash 上点餐。

3. 开发进度要求

   • 至少需达到测试网的原型阶段。
   • 最好已经在主网上成功运行。

4. 提升 LLMs 编写 Solana 代码的能力

   • 赋能 Solana 开发者。

LLMs 展现出惊人的潜力，并在迅速发展中。编写代码领域的进步尤为显著，因为这是一个可以量化的任务。正如所言，“编程具备独特的优势：通过自我对弈，模型能实现超人类数据扩展。”模型不仅能编写代码，还能进行自我测试，确保一致性。

尽管当前 LLMs 在编程方面依然有不少不足（如在 bug 发现上表现不佳），但是 Github Copilot 和 Cursor 等 AI 原生编辑器已经彻底改变了软件开发的面貌，甚至影响了企业的招聘方式。考虑到未来的进步速度，这些模型可能会根本性地改变软件开发的生态。基金会希望借助这一趋势，显著提升 Solana 开发者的工作效率。

不过，目前 LLMs 在理解 Solana 方面面临一些挑战：

• 缺少优质原始训练数据。
• 验证构建（Verified builds）数量不足。
• Stack Overflow 等平台上缺乏有价值的互动。
• Solana 基础设施快速发展，6 个月前的代码可能已不再适用。
• 缺乏评估 LLMs 对 Solana 理解程度的方法。

基金会期望：

• 改善互联网上的 Solana 数据获取。

• 更多团队发布验证构建（Verified builds）。

• 生态系统中更多人积极在 Stack Exchange 提出优质问题并给出高质量回答。

• 创建高质量基准测试，以评估 LLMs 对 Solana 理解的程度（即将发布 RFP）。

• 高效的 LLM 微调模型：创建在基准测试中表现优异的 LLM 微调模型至关重要，能显著提升 Solana 开发者的工作效率。一旦有高质量的基准测试，基金会将可能奖励第一个达到预设阈值的模型🏆。

• AI 驱动的 Solana 验证节点客户端：最终目标是全新、高质量且具有差异化的 Solana 验证节点客户端，完全由 AI 创建🤖。

• 开放与去中心化的 AI 技术栈支持：在 AI 领域，开源与闭源模型的力量对比依然扑朔迷离。虽然有论据认为闭源实体会在技术前沿占据优势，但目前的局面似乎是科技巨头如 OpenAI 和 Anthropic 领先，而开源模型则迅速跟进并在特定场景中微调以获得独特优势。

• 基金会的承诺：基金会致力于将 Solana 与开源 AI 生态系统紧密结合，具体包括对以下要素的访问支持：

  • 训练数据📊
  • 训练与推理算力⚙️
  • 模型权重📈
  • 模型输出验证能力✅

• 重要性分析：这一战略的关键在于：

  1. 加速创新迭代：开源社区对 Llama 等模型的迅速改进证明了他们在推动 AI 能力方面的有效性，甚至谷歌研究员也指出开源无护城河，OpenAI 亦是如此。基金会相信，繁荣的开源 AI 技术栈对加速此领域的进步至关重要💡。

  2. 提供去中心化选择：在威权政权中，AI 可能成为强有力的控制工具。国家认可的模型提供官方"真相"，因此高度威权的政权可能拥有更强大的模型，因为他们愿意牺牲公民隐私来训练 AI。基金会希望提前布局，全面支持开源 AI 技术栈。

• Solana 生态的项目支持：已有多个项目在推动开放 AI 技术栈：

  • 数据采集——Grass 和 Synesis One 正在收集数据📉
  • 去中心化算力——kuzco、Render Network、io.net、Bless Network、Nosana 等
  • 去中心化训练框架——Nous Research、Prime Intellect

• 未来展望：基金会期待在开源 AI 技术栈的各个层面构建更多创新产品🎉。

• 去中心化数据采集：看看 Grass、Datahive、Synesis One，这些都是超级酷的项目，能让数据收集变得更自由。

• 链上身份：有一些协议可以帮我们用钱包来验证身份，还能检查 AI API 的响应，确保你和 LLM 之间的互动是靠谱的。

• 去中心化训练：像 EXO Labs、Nous Research 和 Prime Intellect 这样的项目，让 AI 训练变得更去中心化。

• IP 基础设施：这种架构让 AI 能够对它使用的内容进行授权和支付，真是个智慧的玩法！