AI相關加密貨幣的總市值於過去兩年已增長四倍，現時逼近200億美元市值。
佔總市值3.55萬億美元的加密市場比例仍然較低，只得0.67%，但此增長已反映去中心化AI基建、可編程貨幣及穩定幣支付系統前景備受看好。詳見
根據Grayscale Investments，AI加密貨幣板塊目前規模尚小，與去中心化金融和金融服務代幣化等主類別相比仍屬早期。但該公司認為，隨著AI原生加密模型逐漸成熟、機構應用更明確，這種差距有機會收窄。
2025年5月底，AI加密貨幣領域涵蓋約20款代幣，當中最大的是去中心化機器學習協議Bittensor的TAO。雖然整體加密貨幣市況強勁，AI板塊卻個別走勢不一；TAO今年至今升2%，ElizaOS則下跌80%，反映該行業仍處波動與早期階段。
即使如此，大方向明顯上揚；2023年，AI加密貨幣板塊總市值僅約45億美元，如今已迫近200億，顯示投資者對AI原生基建、去中心化訓練及區塊鏈協作代理人的興趣急升。
穩定幣成AI代理人關鍵推手
其中一項最受關注的新趨勢，是AI與穩定幣基建的融合。Grayscale報告指出，穩定幣（區塊鏈上的數碼美元）有潛力成為AI代理進行快捷、無國界且可編程支付的基石工具。
隨大型金融科技及科技企業投入，AI應用中的穩定幣需求上升。Stripe最近將穩定幣提款拓展至超過150個國家；Meta試行以區塊鏈為基礎的新支付渠道，美國大型銀行亦探索與AI工具兼容的存款代幣化。
與此同時，Coinbase推出「智能錢包」及可編程支付組件，幫助AI及物聯網代理利用穩定幣進行微支付。美國的加密貨幣市場結構法案、GENIUS法案（針對法幣支持穩定幣的監管）等進展，有望為AI驅動支付提供更清晰法律指引。
Bittensor：減半、分網與去中心化運算
Bittensor仍是目前最成熟的去中心化AI協議，運作模式仿效比特幣，TAO設有限額2100萬枚，每四年減半一次，首次預計今年內發生，有機會影響供應結構。
今年2月，Bittensor推出dTAO升級，讓開發者成立具投資潛力的分網（subnets），以最佳化特定機器學習任務。自推出以來，已有超過7% TAO流通量投入分網，顯示去中心化訓練環境的開發興趣持續上升。
分網同時具備經濟及技術角色，使參加者可對自主治理神經網絡進行資金管理、策展及價值提取。Grayscale分析認為，這種模組式架構為AI於去中心化系統擴展提供要素，無需完全依賴Amazon Web Services等中心化供應商。
分布式訓練與顯示卡市場
除Bittensor外，其他AI加密協議也積極探索分布式訓練。例如Prime Intellect，已利用全球閒置GPU協助訓練超過300億參數的模型。
若此方式可大規模應用，將有望顯著降低AI模型中央化訓練的高昂成本，減少對大型科技基建的依賴。
另如Gensyn和Nous Research等專案，正建立去中心化GPU市場，計劃年內推出代幣。這類平台致力支援AI模型開發，讓提供運算力或數據的貢獻者，以加密貨幣獲得回報，無需依賴傳統企業基建。
數據賺錢及非金融應用
AI+加密貨幣另一個新興領域是數據變現。Grass協議專為收集網絡數據並售予AI實驗室，據報年化收入已達數千萬美元，尚未發行代幣。這反映去中心化網絡能吸納AI開發需求，同時從非金融場景創造現金流。
隨AI模型對大量、多元且持續更新數據集的需求上升，數據經濟的重要性日益加深。Grass的發展證明，以加密為本的數據匯集與變現工具可與傳統數據中介並存，或將零售用戶也納入AI訓練經濟圈。
同樣地，Virtuals平台為AI代理人提供代幣化體驗，年化交易費收達3千萬美元，反映市場開始出現以AI代理為經濟主體、以數碼代幣進行自動交易的早期需求。
結語
儘管行業前景受捧，市場亦面臨明確風險，包括監管不明朗、技術實踐挑戰及過度炒作。目前市值多屬投機，與協議發展或代幣效用的未來期望相關。
然而，AI、加密和可編程貨幣的結合，符合長遠科技潮流。如果新監管法案如GENIUS法或明確市場結構法落實，亦有望推動機構入場。
短期內，AI加密貨幣市場依然屬於實驗性與波動並存，但市場能見度明顯上升。隨著真實應用增加及基建成熟，下一階段有望由利基走向與加密及AI生態更緊密結合的主流地位。