10 parasta tekoälyyritystä, jotka kehittävät kryptovaluutoille laajoja kielimalleja
Tekoäly ja kryptovaluutta eivät enää kehity erillisissä teknologiateollisuuden osissa. Lohkolohkosovellusten monimutkaistuessa kehittäjät ja käyttäjät tarvitsevat yhä enemmän tekoälyjärjestelmiä, jotka ymmärtävät älysopimuksia, tokenomiikkaa, ketjun sisäistä toimintaa, hajautettua rahoitusta ja lohkoketjujen omalaatuista kieltä. Web3.
Tässä kohtaa kryptospesifiset laajat kielimallit alkavat tehdä eroa. Yleiskäyttöiset mallit voivat selittää, mikä lohkoketju on, mutta niillä voi olla vaikeuksia tulkita monimutkaista tapahtumaa, arvioida DeFi protokollaa tai ymmärtää lompakkotoiminnan ja markkinaolosuhteiden välistä suhdetta. Kryptovaluuttoihin keskittyviä malleja koulutetaan, hienosäädetään tai yhdistetään tietojoukkoihin, jotka antavat niille paljon paremman ymmärryksen näistä ympäristöistä.
Markkinat ovat vielä suhteellisen nuoret, eivätkä kaikki "kryptotekoälyyritykseksi" kuvatut projektit rakenna perustaa tyhjästä. Jotkut kouluttavat omia mallejaan, kun taas toiset hienosäätävät olemassa olevia avoimen lähdekoodin malleja tai rakentavat erikoistunutta infrastruktuuria oikeustieteen maisterien ympärille. Silti nämä yritykset ja alustat auttavat työntämään alaa kohti tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat tehdä enemmän kuin vain puhua kryptosta.
KetjuGPT
KetjuGPT on yksi selkeimmistä esimerkeistä yrityksestä, joka rakentaa tekoälyä erityisesti tarpeiden ympärille Web3 teollisuudessa. Sen Web3 AI LLM on suunniteltu lohkoketjudatan, älysopimusten ja muiden vastaavien ympärille. DeFi, NFTs ja tokenomiikkaa sen sijaan, että luotettaisiin pelkästään yleiskäyttöisten mallien laajaan tietoon.
Yksi Chainin mielenkiintoisimmista puolistaGPTn lähestymistapa perustuu sen yhteyteen reaaliaikaiseen tietoon. Sen dokumentaation mukaan malli voi työskennellä ketjudatan, markkinatiedon, uutisten ja sosiaalisen median syötteiden kanssa, minkä ansiosta kehittäjät voivat rakentaa sovelluksia, jotka tarvitsevat ajankohtaisempaa kontekstia kuin mitä staattinen kielimalli pystyy tarjoamaan.
Tämä tekee teknologiasta hyödyllisen kaikkeen kryptotutkimuksesta ja asiakastuesta kaupankäyntiapuun ja älysopimusten analysointiin.GPT on myös asettanut mallinsa saataville API-rajapintojen ja SDK-rajapintojen kautta, mikä antaa muille Web3 yrityksille tavan lisätä kryptotietoista tekoälyä ilman, että niiden tarvitsee itse kehittää kokonaista mallipinoa.
Fetch.ai
Fetch.ai on valinnut hieman toisenlaisen reitin keskittymällä tekoälymalleihin, jotka voivat toimia osana autonomisia agenttijärjestelmiä. Helmikuussa 2025 Fetch.ai esitteli ASI-1 Minin, jota se kuvaili ... Web3-natiivi laaja kielimalli, joka on rakennettu agenttisia tekoälytyönkulkuja varten.
Tärkeä ero on, että ASI-1 Miniä ei ole yksinkertaisesti asemoitu yhdeksi chatbotiksi, joka on koulutettu vastaamaan kryptovaluuttoihin liittyviin kysymyksiin. Fetch.ai suunnitteli sen päättelyn, päätöksenteon ja autonomisten työnkulkujen ympärille, ja siinä on useita päättelytiloja, joiden tarkoituksena on tasapainottaa nopeutta ja syvyyttä.
Tällä lähestymistavalla on merkitystä, koska kryptotekoälyn seuraava vaihe todennäköisesti sisältää agentteja, jotka voivat todella olla vuorovaikutuksessa lohkoketjuverkkojen kanssa. Sen sijaan, että käyttäjät kysyisivät tekoälyltä, mikä token tarjoaa korkeimman tuoton, ja sitten suorittaisivat tapahtuman manuaalisesti, he voisivat lopulta delegoida osan tästä prosessista autonomisille järjestelmille. Malleja, kuten ASI-1 Mini, kehitetään tätä laajempaa visiota silmällä pitäen.
CryptoGPT
CryptoGPT on toinen projekti, jossa on pyritty rakentamaan tekoälyinfrastruktuuria erityisesti kryptovaluutta- ja lohkoketjusektoreille. Sen ilmoitettu painopiste ulottuu yksinkertaisen tekoälychatbotin ulkopuolelle sovelluksiin, kuten älysopimusten luomiseen, auditointiin, kaupankäynnin apuun ja muihin. Web3- liittyviä työkaluja.
Projekti on myös hahmotellut suunnitelmia tekoälyyn keskittyvälle lohkoketjuinfrastruktuurille AIVM:n kautta, jonka tarkoituksena on tukea tekoälymallien toteutusta, koulutusta ja laskentaresurssien tarjoamista ketjussa.
Tässä on kuitenkin tärkeä ero. KryptovaluutatGPTomissa dokumenteissaan sanotaan, että sen tekoälymallit eivät ole avoimen lähdekoodin, vaikka käyttöoikeus on tarkoitus tarjota API-rajapintojen ja SDK-pakettien kautta. Tämä tekee sen strategiasta lähempänä tekoälyinfrastruktuurin tarjoajaa kuin avointa tutkimuslaboratoriota.
Kryptokäyttäjille vetovoima on melko suoraviivainen. Sen sijaan, että yleinen tekoälyjärjestelmä pakotettaisiin oppimaan lohkoketjuterminologiaa tyhjästä, kryptoGPT yrittää sisällyttää tuon toimialueen tiedon tuotteeseen.
BytomDAO
BytomDAO on valinnut yhden suoreimmista lähestymistavoista kryptopohjaisen kielimallin luomiseen. Sen CryptoGPT aloite perustuu CryptoInstruct-tietokantaan, joka sisältää miljoonia kryptovaluuttoihin liittyvän tiedon ja tehtävien ympärille suunniteltuja käskyjen esimerkkejä.
Projektin mukaan se on hienosäädetty Llama 3 CryptoInstruct-tietojoukon käyttäminen kryptovaluuttojen tuottamiseenGPT mallit eri parametritasoilla. Tämän lähestymistavan taustalla oleva ajatus on erityisen merkityksellinen kryptoalalla, koska lohkoketjutieto on erittäin erikoistunutta ja jatkuvasti muuttuvaa.
Sen sijaan, että erikoistunut malli yrittäisi kilpailla suurimpien yleiskäyttöisten mallien kanssa kaikilla mahdollisilla aloilla, se voi keskittää kykynsä esimerkiksi projektitietoihin, lohkoketjukonsepteihin ja krypto-spesifisiin tehtäviin.
Tämä on yksi selkeimmistä esimerkeistä siitä, miksi alakohtainen koulutus voi olla tärkeää Web3Pienempi malli, joka ymmärtää kryptovaluuttoja syvällisesti, voi joskus olla hyödyllisempi lohkoketjusovellukselle kuin paljon suurempi malli, joka tietää vähän kaikesta.
IndexAI
IndexAI on toinen projekti, joka perustuu ajatukseen, että kielimallien tulisi pystyä vuorovaikuttamaan suoraan lohkoketjuverkkojen kanssa. Alusta kuvailee perusmalliaan avoimen lähdekoodin LLM:nä, joka on koulutettu lohkoketjutietämykseen.
Sen tavoite ulottuu pelkkien kysymyksiin vastaamisen ulkopuolelle. IndexAI:n mukaan sen teknologia mahdollistaa tekoälyagenttien lukea tietoa useista lohkoketjuista ja asianmukaisten ominaisuuksien avulla kirjoittaa näihin verkkoihin allekirjoittamalla tapahtumia, suorittamalla kauppoja ja swapeja.
Tuo ero on merkittävä. Kryptovaluuttoihin keskittyvien oikeustieteen maisteriohjelmien todellinen mahdollisuus ei ehkä ole parempia keskusteluja Bitcoinista tai Ethereumista. Se voi olla kyky muuttaa luonnollisen kielen ohjeet turvallisiksi ja todennettaviksi lohkoketjutoiminnoiksi.
Käyttäjä voisi lopulta kuvailla tavoitteen yleiskielellä, kun taas tekoälyjärjestelmä hoitaa taustalla olevat lohkoketjun vuorovaikutukset. Tämä vaatii huomattavasti enemmän toimialuetietoisuutta kuin perinteinen chatbot.
DMind
DMind positionoi itsensä avoimen lähdekoodin AGI-tutkimusorganisaationa, joka keskittyy erityisesti digitaaliseen rahoitukseen. Sen työhön kuuluu laajoja kielimalleja, tietojoukkoja, vertailuarvoja ja työkaluja, jotka on suunnattu rahoitus- ja Web3 sovelluksissa.
Yrityksen DMind-3-mallit ovat erityisen mielenkiintoisia, koska ne on suunniteltu taloudellisen toteutuksen realiteetteja silmällä pitäen. Web3DMindin mukaan mallit on tarkoitettu tilanteisiin, joissa yksittäinen käyttäjän toiminto voi kulkea useiden älysopimusten läpi, laukaista likvidaatioita tai altistaa varoja vastakkaiselle toteutukselle.
Se on eri ongelma kuin pelkkä johdonmukaisen vastauksen luominen. Hajautetussa rahoituksessa tekoälyjärjestelmä voi mahdollisesti vaikuttaa oikeaa rahaa koskeviin transaktioihin. Tämän seurauksena ympäröivän toteutusympäristön, riskien ja sopimusten välisten vuorovaikutusten ymmärtäminen on aivan yhtä tärkeää kuin sujuvan tekstin tuottaminen.
DMindin avoimen lähdekoodin lähestymistapa voisi myös tehdä sen työstä hyödyllistä kehittäjille, jotka haluavat tarkastaa, mukauttaa ja rakentaa erikoistuneiden taloudellisten tekoälymallien pohjalta sen sijaan, että olisivat täysin riippuvaisia suljetuista kaupallisista järjestelmistä.
Nexis Labs
Nexis Labs työskentelee laajojen kielimallien, autonomisten agenttien ja lohkoketjuteknologian yhdistämisen parissa Nex-T1-alustansa avulla. Yritys kuvailee Nex-T1:tä yritystason tekoälyjärjestelmäksi, joka on suunniteltu yhdistämään edistyneet oikeustieteen maisterit (LLM) toiminnalliseen lohkoketjuteknologiaan.
Sen painopiste on erityisen relevantti DeFi, jossa autonomisten järjestelmien on tulkittava markkinatietoja ja sitten mahdollisesti toimittava. Nexis Labs kuvailee työtään moniagenttisen orkestroinnin, autonomisen DeFi kaupankäynti ja ihmisen ohjaamat valvonnat.
Tämä korostaa tärkeää kehitystä kryptovaluuttojen tekoälymarkkinoilla. Malli itsessään on vain yksi palapelin pala. Jotta tekoälyjärjestelmästä tulisi aidosti hyödyllinen hajautetussa rahoituksessa, se tarvitsee orkestrointikerroksen, pääsyn luotettavaan lohkoketjutietoon ja suojatoimia toteutuksen ympärillä.
Nexis Labs lähestyy ongelmaa siksi agentin näkökulmasta, jossa LLM:stä tulee osa suurempaa järjestelmää, joka kykenee analysoimaan taloudellista tietoa ja olemaan vuorovaikutuksessa lohkoketjuinfrastruktuurin kanssa.
0G
0G rakentaa laajempaa hajautettua tekoälyekosysteemiä, joka sisältää oman malli-infrastruktuurinsa. Sen alustalla on tällä hetkellä listattuna malleja, kuten 0GM-1.0-35B-A3B, sekä muita sen kautta saatavilla olevia malleja. AI pino.
Yrityksen laajempi tavoite on tuoda tekoälyn laskenta, tallennus ja päättely lähemmäs lohkoketjuinfrastruktuuria. Se kuvailee verkkoaan tukevan täysin ketjussa olevaa tekoälyä, todennettavissa olevaa laskentaa ja yksityistä päättelyä.
Tämä tekee 0G:stä merkityksellisen kryptovaluuttoihin liittyvässä LLM-keskustelussa, vaikka sen tavoitteet ulottuvatkin yhden tietyn kielimallin ulkopuolelle. Yritys työskentelee tehokkaasti infrastruktuurin parissa, jota tekoälymallit tarvitsevat toimiakseen hajautetuissa sovelluksissa.
Tämä voi osoittautua aivan yhtä tärkeäksi kuin itse mallit. Kehittyneiden tekoälyjärjestelmien pyörittäminen vaatii valtavia laskenta- ja tallennusresursseja, kun taas lohkoketjusovellukset edellyttävät läpinäkyvyyttä ja todennettavuutta. Näiden kahden vaatimuksen yhdistäminen on yksi alan suurimmista teknisistä haasteista.
Nous Research
Nous Research eroaa hieman muista tällä listalla olevista nimistä, koska sen kielimallit eivät ole yksinomaan kryptovaluuttoja varten suunniteltuja. Sen merkitys tulee yrityksen työstä avoimen lähdekoodin tekoälyn ja hajautetun mallikoulutuksen parissa.
Laboratorio kehittää avoimen painon kielimalleja, mukaan lukien Hermes-perheen kieliä, ja työskentelee myös hajautetun koulutuksen infrastruktuurin parissa. Sen hajautettua tekoälyä koskevaan tutkimukseen on sisältynyt lohkoketjupohjaisen koordinoinnin ja hajautetun laskennan käyttö.
Yhteys kryptoon ei siis niinkään liity "Bitcoin-chatbotin" luomiseen, vaan pikemminkin siihen, miten tehokkaita kielimalleja voidaan kouluttaa ja käyttää. Tästä erosta on tulossa yhä tärkeämpi, kun kryptoprojektit tutkivat hajautettuja vaihtoehtoja keskitetylle tekoälyinfrastruktuurille, jota hallitsee suhteellisen pieni joukko teknologiayrityksiä.
Nous Researchin työ osoittaa, että kryptokohtainen tekoäly ei välttämättä tarkoita mallia, jota koulutetaan yksinomaan kryptoditalla. Se voi tarkoittaa myös mallien ja infrastruktuurin rakentamista, jotka sopivat luonnostaan hajautettuihin ekosysteemeihin.
Galadriel
Galadriel lähestyy oikeustieteen maisteriohjelmien ja lohkoketjun välistä suhdetta toisesta näkökulmasta: tekemällä tekoälyn päättelystä todennettavissa.
Sen Sentience-projekti antaa kehittäjille mahdollisuuden luoda autonomisia tekoälyagentteja, joiden LLM-päätelmät voidaan varmistaa kryptografisilla todisteilla. Järjestelmä käyttää luotettavia suoritusympäristöjä LLM-pyyntöjen käsittelyyn ja lähettää vahvistukset Solanaan, jolloin sovellukset voivat varmistaa, että päätelmä suoritettiin väitetysti.
Vaikka Galadriel ei rakenna pelkästään omaa kryptochatbottia, sen työ ratkaisee merkittävän ongelman lohkoketjupohjaisessa tekoälyssä. Jos tekoälyagentti tekee päätöksiä, jotka voivat siirtää rahaa tai suorittaa tapahtumia, käyttäjät tarvitsevat enemmän kuin mallin sanan siitä, että prosessi on käsitelty oikein.
Todennettavissa olevasta tekoälystä voisi lopulta tulla kriittinen osa krypto-natiiveja kielimalleja, erityisesti kun autonomiset agentit saavat enemmän hallintaa lompakoista ja rahoitustapahtumista.
Suurempi kilpailu on muutakin kuin chatbotteja
Kryptovaluuttoihin keskittyvien oikeustieteen maisteriohjelmien (LLM) nousu viittaa laajempaan muutokseen tekoälyalalla. Yleiskäyttöisistä malleista on jo tullut huomattavan kyvykkäitä selittämään lohkoketjun käsitteitä, kirjoittamaan älysopimuskoodia ja tiivistämään kryptouutisia. Seuraava haaste on saada tekoäly ymmärtämään lohkoketjuympäristöä riittävän syvällisesti, jotta se voi toimia siinä turvallisesti.
Tämä tarkoittaa pääsyä reaaliaikaiseen ketjutietoon, älysopimusten vuorovaikutuksen ymmärtämistä, taloudellisten riskien tunnistamista ja sen tietämistä, milloin toiminnalla voi olla peruuttamattomia seurauksia.
Tällä alalla toimivat yritykset lähestyvät ongelmaa eri suunnista. Jotkut käyttävät koulutusmalleja kryptokohtaisille tietojoukoille. Toiset taas rakentavat Web3-natiivit oikeustieteen maisterit, hajautetut koulutusverkostot, autonomiset agentit tai varmennusjärjestelmät, jotka tekevät tekoälyn toiminnasta läpinäkyvämpää.
Markkinat ovat vielä alkuvaiheessa, ja useat projektit todennäköisesti katoavat, kun taas toiset kehittyvät paljon suuremmiksi tekoälyinfrastruktuuriyrityksiksi. Suunta on kuitenkin selkeytymässä. Kryptovaluutat eivät välttämättä tarvitse toista chatbottia, joka voi selittää, mitä Bitcoin on. Se tarvitsee tekoälyjärjestelmiä, jotka ymmärtävät, miten hajautetut markkinat todella toimivat.
Jos näin tapahtuu, tärkeimmät kryptotekoälymallit saattavat lopulta olla sellaisia, joita käyttäjät tuskin huomaavat. Ne sijaitsevat lompakoiden, pörssien ja muiden vastaavien järjestelmien takana. DeFi sovellukset ja autonomiset agentit, jotka tulkitsevat hiljaa lohkoketjudataa ja auttavat muuttamaan luonnollisen kielen ohjeet toimiksi ketjussa.
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Alisa, omistautunut toimittaja MPost, erikoistunut kryptoon, tekoälyyn, sijoituksiin ja laajaan maailmaan Web3. Hän tarkkailee tarkasti nousevia trendejä ja teknologioita, ja hän tarjoaa kattavan kattavuuden tiedottaakseen ja saadakseen lukijat mukaan digitaalisen rahoituksen jatkuvasti kehittyvään maisemaan.
lisää artikkeleita
Alisa, omistautunut toimittaja MPost, erikoistunut kryptoon, tekoälyyn, sijoituksiin ja laajaan maailmaan Web3. Hän tarkkailee tarkasti nousevia trendejä ja teknologioita, ja hän tarjoaa kattavan kattavuuden tiedottaakseen ja saadakseen lukijat mukaan digitaalisen rahoituksen jatkuvasti kehittyvään maisemaan.
