最佳聚焦於人工智慧的區塊鏈網絡：10 個塑造加密未來的重要專案

人工智慧與區塊鏈的世界正以前所未有的方式融合。隨著 AI 系統愈發自主且對數據需求更高，區塊鏈技術為下一代智慧應用提供安全、透明且去中心化的基礎設施。

此融合催生了所謂「AI 區塊鏈」——這些平台與專案專為支持 AI 發展、資料共享、自主代理人等設計並結合區塊鏈力量。

2025 年，聚焦 AI 的加密專案引起熱烈關注，整體市場市值已超過 330 億美元。這些專案，從支援 AI 代理人自主交易到獎勵 AI 貢獻者，旨在推動 AI 民主化並確保其成果廣泛分配。

這篇文章將深入探索目前最值得關注的十大 AI 區塊鏈專案，說明每個專案的技術與應用、歷史與未來發展、性能及代幣趨勢，還有專家意見與預測。

這些專案橫跨專門 AI 網絡、資料與運算平台，甚至主流鏈也逐步導入 AI 能力。無論你是加密玩家還是科技愛好者，都能透過本文了解區塊鏈如何塑造 AI 未來，以及為什麼這十個專案成為全球領頭羊。

1. Artificial Superintelligence Alliance (ASI) – 去中心化 AI 的聯盟

人工超智能聯盟（ASI Alliance）於 2024 年中由三個重要 AI 加密專案 Fetch.ai、SingularityNET 與 Ocean Protocol 合併成立，是劃時代的合作典範。這一聯盟於 2024 年 6 月 13 日最終敲定，成為全球最龐大的去中心化 AI 生態之一，象徵 AI 新紀元，挑戰科技巨頭主導地位。ASI 將 Fetch.ai 的自主代理網絡、SingularityNET 的去中心化 AI 市集及 Ocean 的數據共享平台整合於同一體系，實現單一通證 $ASI。藉由資源與社群的整合，聯盟致力於打造開放、可擴展的 AI 基礎網路，主張「AI 必須去中心化、合乎道德且人人取用」。

歷史與願景： Fetch.ai（以多代理系統知名）、SingularityNET（由 Ben Goertzel 博士創立的 AI 市場）、Ocean Protocol（資料經濟平台）自 2017–2019 年起陸續成立，皆以 AI 民主化為初衷。面對商業 AI 模型壯大，創辦人們認為合作已是必然。「這次歷史性的合併，正式建立起與受大型科技公司壟斷 AI 專案抗衡的去中心化替代方案。」聯盟如此宣布。$ASI 通證於合併後取代原有 $FET、$AGIX、$OCEAN，並將 20 萬以上持有者整合到同一社群。AGIX 與 OCEAN 的持有人已兌換為 ASI，與 Fetch 的供應結合以協同激勵。Humayun Sheikh（Fetch.ai CEO）、Ben Goertzel 博士（SingularityNET CEO）、Bruce Pon（Ocean 創辦人）目前共同領導聯盟。他們形容這是「全球最大獨立 AI 基金會」，目標是推動造福人類的通用人工智慧（AGI）。聯盟以區塊鏈與加密經濟學，實現 AI 研發開源、透明、有價值回饋，對抗封閉實驗室。

技術與應用： ASI 正打造整合式 AI 基礎架構 ASI Fabric，核心為 ASI-1 Mini，號稱是首個 Web3 驅動的大型語言模型（LLM）。該開源 LLM 及其周邊工具（如去中心化運算 ASI Compute、共享數據集 ASI Data、釋放 AI 代理人的 AgentVerse），為開發者提供模組化基礎。也就是說，任何人都可貢獻模型或數據，且服務可由多個專精代理組成而非單一龐大模型。例如，一條 AI 驅動的供應鏈可利用 Fetch.ai 處理物流，SingularityNET 預測需求，數據則由 Ocean 提供——所有操作皆經區塊鏈記錄與支付。聯盟平台支援跨鏈與多 AI 服務互通，並已涵蓋以太坊、Cosmos、Cardano、BSC 等多條公鏈。過去分散的專案，如今可更快共享研究成果並實現規模化。早期成果之一是自動代理人平台，讓 AI 代理具備自主學習、互動甚至持有加密錢包完成鏈上操作，促成「AI 之間的經濟」。這與業界 AI 代理在區塊鏈環境下進行 DeFi 量化、數據分析等趨勢互呼應。

績效與代幣： 2024 年中 $ASI 問世引發高度期待。總量設為 26.3 億枚（各專案兌換合計），推出時即承接其前身市值，躍居 AI 加密領域龍頭。分析師認為，聯盟合併有利用戶整合及排除重複資源。同期 AI 加密板塊整體上漲 6.6%。至 2025 年 7 月，AI 與大數據加密市場持續成長，ASI 聯盟貢獻顯著。$ASI 除上市於主流交易所，亦用於支付聯盟內 API 服務、質押參與治理等。「這個聯盟在 AI 爆炸創新的時代開闢不同道路。」Fetch.ai 的 Humayun Sheikh 指出；未來價值將回饋給所有 AI 貢獻者。若順利推進，$ASI 有機會成為去中心化 AI 的指標通證，類似 $ETH 之於 DeFi。

未來規劃： ASI 聯盟目標宏大。繼 2024 年完成通證合併後，將加快 AGI 研發，透過研究共享與優勢結合推進新應用。重點發展開源 LLM（如 ASI-1），並嘗試「去中心化超智能」，即讓網路內各類 AI 集體協作與進化。Ben Goertzel 博士認為合併僅是更大運動的起點，將匯聚全球志同道合者推進共享 AGI。預計未來將有更多跨鏈整合（如聯盟與 Cardano、Cosmos 合作）、新夥伴計畫（如雲端算力網路 CUDOS 加盟聯盟）、社群主導 AI 創新型專案，通過聯盟資助推動。

專家觀點：業界多認為 ASI 聯盟具顛覆性。聯手後大幅提升研發能量與網路效應。「這是對 Big Tech 壟斷 AI 發展的有力挑戰。」董事會成員 Bruce Pon 表示。聯盟團隊涵蓋 DeepMind、OpenAI 合作夥伴、區塊鏈先驅，為其願景注入信心。看好未來如果順利落實，$ASI 有望躋身前 20 大加密資產。而短期，關鍵在於推出實用 AI 應用；隨 ASI-1 等多項 AI 產品上線與社群快速擴大，ASI 勢必成為 2025 年值得觀察的開放公平 AI 基石。

2. Bittensor (TAO) – 去中心化 AI 模型網絡

Bittensor 是一個創新的區塊鏈，打造 AI 演算法去中心化市集。由工程師 Jacob Steeves 與 Ala Shaabana 於 2021 年創立，Bittensor 以「民主化並商品化 AI」為願景，採用區塊鏈激勵機制。簡單地說，任何擁有算力或機器學習模型的人，皆可貢獻至全球 AI 網絡並獲得原生通證 TAO 奬勵。你可以把 Bittensor 想成區塊鏈上的協作式 AI 訓練平台：參與者（礦工）運行神經網絡模型處理各種任務（如語言理解、影像辨識等），網絡則會根據模型效能評估並回饋最有價值者。這樣的設計形成一套開放自我提升的 AI 系統，有點類似比特幣礦工保障區塊鏈網絡，只是 Bittensor 上創造的「價值」是 AI 知識，而工作內容則是機器學習。

技術與運作機制： Bittensor 建構在 substrate 區塊鏈架構上，包含多個專門處理不同 AI 任務的子網。舉例來說，某一子網專門偵測 AI 生成內容，參與者分享模型以辨識深偽影像；另一子網或許專注於語言翻譯模型等等。每條子網都是競爭性市集，模型供應者（礦工）爭取輸入最佳結果，子網驗證者則評鑑品質並按表現分發 TAO。此外，任何人只需支付 TAO 費用即可創建新子網，推動網絡持續拓展至不同 AI 領域（從資料分析到價格預測皆可）。Bittensor 實現全球人才與算力群眾外包式 AI 發展。

專案亮點： 與傳統 AI 雲端或 API 不同，Bittensor 開放、無需授權且無信任門檻。所有模型與數據貢獻在鏈上驗證，回饋分配則基於類似權益證明的共識機制，根據模型對網絡貢獻的實際價值。這種方式有效解決 AI 領域的貢獻歸屬與報酬問題，每位參與者都能獲得加密貨幣回報，讓「誰該因 AI 訓練而獲利」不再是難題。 data/models” problem in a fair, transparent way. Another strength is resilience – because models are hosted by many independent nodes, the AI service is not dependent on a single provider. “Bittensor offers censorship-resistant access to a decentralized network of machine learning models,” explains one overview. This could be crucial for applications requiring AI but wary of centralized control or censorship.

資料/模型這個問題以公平、透明的方式解決。另一個優勢是韌性——因為模型由許多獨立節點託管，AI 服務不依賴單一供應商。一份概述中說明：「Bittensor 提供對去中心化機器學習模型網路的抗審查存取。」這對於需要 AI 但對集中式管控或審查持有疑慮的應用來說，可能至關重要。

Performance & Growth: Bittensor’s TAO token quietly launched without an ICO and gradually gained value as the concept proved itself. By 2023, it caught the attention of major investors – Polychain Capital reportedly backed the project, seeing its long-term potential. Bittensor even partnered with hardware leader Cerebras to release an open large language model (BTLM) to the community, showcasing the network’s ability to contribute to cutting-edge AI research. By late 2024, Bittensor had grown into a top AI crypto project, supported by notable funds like DCG and FirstMark. Its market cap reached several billion dollars in 2025, reflecting strong demand for TAO as both a reward and a governance token. The token saw a remarkable price trajectory: starting under $50 in early 2023, it surged past $400 by mid-2025, with analysts noting bullish momentum driven by rising participation on the network. Technical indicators in July 2025 showed TAO hitting overbought RSI due to rapid gains, and some forecast it could reach $500 in the short term and even $1,000 by year-end if trends continue. This optimism is tied to the idea that as more AI developers join Bittensor, demand for TAO (for staking and subnet creation) will increase.

**績效與成長：**Bittensor 的 TAO 代幣在沒有 ICO 的情況下默默發行，隨著理念逐步被驗證，價值穩步上升。到 2023 年時，吸引了大型投資人的關注——據報導，Polychain Capital 支持該項目，看好其長期潛力。Bittensor 更與硬體領導廠商 Cerebras 合作，向社群釋出開放式大型語言模型（BTLM），展現網路對尖端 AI 研究的貢獻實力。到 2024 年底，Bittensor 已成為頂級 AI 加密項目，獲得包括 DCG 及 FirstMark 等知名基金的支持。2025 年，其市值達到數十億美元，反映出 TAO 作為獎勵及治理代幣的強勁需求。該代幣走出亮眼的價格曲線：2023 年初不到 50 美元，到 2025 年年中飆破 400 美元，分析師指出，這波多頭主要來自網路參與者上升所帶動。技術指標顯示，2025 年 7 月，TAO 因快速上漲而 RSI 超買；部分預測認為短期內或可突破 500 美元，若趨勢持續，年底甚至可能達到 1,000 美元。這股樂觀看法來自於——隨著愈來愈多 AI 開發者加入 Bittensor，對 TAO（用於質押與創建子網）的需求將進一步增加。

Use Cases & Adoption: Bittensor’s real-world usage is still emerging but promising. Already, researchers are leveraging it to train AI models collaboratively – for instance, improving LLMs by letting many contributors fine-tune and share their models, which the network then blends. One subnet example is aimed at filtering AI-generated text: miners contribute tools to detect outputs from models like ChatGPT, and successful methods are rewarded. Enterprises are looking at Bittensor as a way to outsource certain AI tasks to a decentralized crowd of experts, potentially lowering costs. It also presents a new way for AI startups to monetize: instead of selling a service, they plug their model into Bittensor and earn token rewards proportional to how often others find it useful. “Think of these tokens like points for good AI work,” explains CoinMarketCap – a powerful incentive mechanism. As AI’s importance grows, Bittensor could become a global exchange for AI algorithms, much like a stock exchange for trading models.

**應用場景與採用狀況：**Bittensor 在現實世界的應用還在發展中，但前景十分看好。已有研究人員利用其協作訓練 AI 模型——例如，讓多方參與者微調並共享模型，網路再將其融合，以提升 LLM 效果。有一個子網的案例是用來過濾 AI 生成文本：礦工貢獻識別 ChatGPT 等模型輸出的工具，成功的方法會獲得獎勵。企業則期待透過 Bittensor 外包某些 AI 任務給去中心化的專家群，潛在降低成本。對 AI 新創來說，也提供一種新型商業模式：不必單售 SaaS 服務，而是將自家模型接入 Bittensor，根據其他用戶實際調用次數按比例獲得代幣獎勵。正如 CoinMarketCap 所說：「可把這些代幣看作 AI 良好表現的積分。」——這是一種強大的激勵機制。隨著 AI 重要性持續攀升，Bittensor 有望成為全球 AI 演算法的交易所，就像股市一樣實現模型交易。

Future Plans: The Bittensor team is focused on scaling the network’s capacity and diversity. Upcoming milestones include enabling larger models and GPU-intensive training on the network (possibly via future subnets that incorporate more powerful nodes). The concept of “AI mining pools” is also expanding – entire data centers and AI companies are joining as miners to contribute serious computing power, and they stake significant TAO (hundreds of thousands of tokens) to do so. This could lead to Bittensor subnets tackling more ambitious problems like training open AI systems that rival corporate models. Governance is another area: TAO holders can vote on network parameters, such as how rewards are allocated or what new subnets to prioritize, making the community influential. Expert Opinion: Forbes and other outlets have highlighted Bittensor as a top AI blockchain, often placing it at the forefront of AI crypto innovation. It’s seen as a pioneering example of “AI meets crypto economics.” As one analyst put it, “Bittensor is showcasing a new paradigm where AI systems are built and owned by the community that uses them.” Of course, challenges remain – ensuring quality control and preventing malicious models – but Bittensor’s rapid progress and strong backing suggest it’s a must-watch project for anyone excited about decentralized AI.

**未來規劃：**Bittensor 團隊正致力於擴展網路的容量和多樣性。即將實現的里程碑包括支援更大型模型及對 GPU 資源密集的訓練（可能透過未來引入更強大節點的子網實現）。「AI 礦池」的概念也在擴大——整個資料中心及 AI 公司作為礦工加入，貢獻大量運算力，並質押大量 TAO（數十萬顆代幣）參與運作。這將使 Bittensor 子網可挑戰如訓練開放式、可媲美企業級模型的系統等更宏大的目標。治理方面，TAO 持有者可對網路參數進行投票，例如獎勵分配和新子網優先次序等，讓社群具影響力。專家評論：Forbes 及其他媒體多次將 Bittensor 評為頂尖 AI 區塊鏈，經常位列 AI 加密創新最前線。它被視為「AI 結合代幣經濟學」的先鋒範例。正如一位分析師表示：「Bittensor 正在展現一種新典範——AI 系統由使用它的社群打造並持有。」當然，仍有挑戰需克服——如確保品質控管、預防惡意模型——但 Bittensor 的高速進展與強大後盾，令其成為去中心化 AI 領域不容忽視的項目。

3. Render Network (RNDR) – Distributed GPUs for AI and Graphics

3. Render Network (RNDR) – AI 與圖形的分散式 GPU 解決方案

The Render Network is a blockchain-based marketplace that connects people in need of heavy computing power (for tasks like graphics rendering or AI model processing) with those who have idle GPUs. Think of it as an Airbnb for GPU compute. Launched in 2017 by Jules Urbach (CEO of OTOY, a cloud rendering company), Render aims to decentralize GPU cloud rendering and make it more affordable. While its initial focus was rendering 3D graphics for visual effects, gaming, and VR, Render has become highly relevant for AI as well – because the same GPUs can perform machine learning computations. As generative AI booms, demand for GPU time has exploded, and Render’s network provides a way to tap into a distributed supply beyond the big cloud providers.

Render Network 是一個區塊鏈驅動的市場，連結需要大量運算資源（如圖形渲染或 AI 模型處理）的人與有閒置 GPU 的人。你可以把它想像成 GPU 運算界的 Airbnb。2017 年由 OTOY（雲端渲染公司）CEO Jules Urbach 創立，Render 目標是去中心化 GPU 雲端渲染，並降低其成本。雖然一開始專注於 3D 效果、遊戲與 VR 視覺渲染，但隨著生成式 AI 蓬勃發展——這些 GPU 也能應付機器學習運算——Render 現今對 AI 領域也極為重要。當生成式 AI 爆炸成長時，GPU 使用需求跟著激增，Render 網路不僅能連結自家資源，更能動員遍佈全球的分散式閒置算力，突破大型雲端供應商的壟斷。

How It Works: Users (artists, developers, researchers) who need to render images or run intensive computations submit their jobs to the network. These tasks are then assigned to node operators – individuals or data centers who have registered their GPUs to the Render Network and agreed to perform work in exchange for RNDR tokens. The process is handled via smart contracts on Ethereum (though Render is migrating to a Solana-based solution for better speed and lower fees). The network ensures that results are returned correctly before payment is released, often by breaking tasks into pieces and having multiple nodes render segments for verification. This decentralized approach can be significantly cheaper than traditional cloud rendering farms, because it utilizes idle capacity worldwide and introduces market-driven pricing for GPU work.

**運作方式：**有渲染或大量運算需求的用戶（如藝術家、開發者、研究人員），可將工作提交到 Render 網路。任務由已登記 GPU 的節點營運者（個人或資料中心）執行，完成後以 RNDR 代幣作為報酬。全程以以太坊智能合約控管（但 Render 正逐步轉向基於 Solana 的方案，以提升速度和降低手續費）。網路會在付款前多次驗證結果，例如將任務切片、多個節點分段渲染核查。這種去中心化作法，能充分利用世界各地閒置資源，導入市場化價格機制，大幅優於傳統雲端渲染農場的成本。

Use Cases and AI Angle: Render Network’s core use case has been in media – enabling stunning visual effects, architectural visualizations, and NFT art rendering without expensive infrastructure. For instance, a Hollywood studio could render CGI scenes using Render, or an NFT creator can generate high-quality animations by paying RNDR rather than buying a high-end GPU themselves. However, increasingly AI developers are using Render for tasks like training models or running stable diffusion image generation. The platform supports complex jobs including those involving AI and machine learning. By 2023–2024, Render noted a 31% surge in network demand largely due to AI-related rendering tasks. In one example, the team launched an OctaneRender plugin for Stable Diffusion so that artists could leverage AI image synthesis with Render’s distributed GPUs. The convergence of AI and graphics (e.g., AI-generated 3D content) puts Render in a sweet spot – it supplies the raw computing muscle needed for both rendering and model inference.

**應用場景與 AI 角度：**Render Network 最主要的應用一直在媒體產業——提供驚艷的視覺特效、建築可視化及 NFT 藝術渲染，而無需昂貴基礎設施。舉例來說，好萊塢片廠可利用 Render 進行 CGI 場景渲染，NFT 創作者也能藉支付 RNDR 而不用自行購入高檔 GPU，就能生產高畫質動畫。不過，越來越多 AI 開發者也開始用 Render 來訓練模型、或進行 Stable Diffusion 等圖像生成任務。這平台支援各種複雜工單（包括 AI 與機器學習）。2023–2024 期間，Render 網路需求激增 31%，主要就是 AI 相關渲染任務帶動。例如官方推出 OctaneRender 的 Stable Diffusion 套件，讓藝術家可利用 Render 分布式 GPU 執行 AI 圖像合成。AI 與圖形匯流（如 AI 產生 3D 內容）讓 Render 處於極佳定位——它為渲染與模型推理同步輸出原始算力。

Network Features: The Render Network employs a tiered system for service quality. Node operators are rated by performance and reliability. Top-tier operators (often professional data centers or power users) charge higher RNDR fees but deliver faster, trusted results. Lower tiers offer cheaper rates for non-urgent or less critical jobs. This system, along with reputation scores, helps ensure users can find the right balance of cost and speed, bringing “democratization of GPU cloud computing” by catering to various budgets. Security is vital too – tasks are sandboxed and watermarked to prevent theft of 3D assets or data, and the blockchain records each transaction for transparency.

**網路特點：**Render Network 採分級服務制度。節點營運者遵照效能及穩定性排序。頂級營運者（多為專業機房或重度用戶），收取較高 RNDR 但能更快且可靠交付成果。低階節點則為較不緊急、對效果沒高要求的任務提供優惠價。這種分級與聲望分數並行制度，讓用戶得以在花費和時間間取捨，落實「GPU 雲端運算民主化」，滿足不同預算層級需求。安全性也很重要——所有工單均隔離執行並加浮水印，以防 3D 資產或資料被竊取，而區塊鏈則記錄一切交易供查核。

Performance & Token: RNDR token is the lifeblood of the network – used to pay for work and earned by providers. It has seen significant appreciation, especially riding the AI crypto wave. In early 2023, RNDR was trading under $1; by mid-2023 it spiked to around $2.50–$3, and continued climbing in 2024. As of 2025, RNDR hovers in the several-dollar range and remains one of the top-valued AI-related tokens (with a market cap in the top 100 crypto projects). The project’s strong funding history adds credibility: it raised $30 million in 2021 from investors including Multicoin Capital and the Solana Foundation. Render’s partial migration to Solana in 2023 (through an initiative called Burn-and-Mint Equilibrium or “BME” model) also drew attention; this model uses Solana’s fast chain for job transactions while managing RNDR supply via burning on Ethereum – a novel cross-chain design that was well-received by the community.

**績效與代幣狀況：**RNDR 代幣是網路的命脈——支付酬勞同時作為節點收入。尤其近年搭上 AI 加密熱潮，價格屢創新高。2023 年初，RNDR 僅在 1 美元以下，年中飆升至約 2.5–3 美元，至 2024 年持續向上。2025 年 RNDR 維持數美元區段，穩坐最有價值的 AI 代幣之一（市值名列前百加密項目）。該計畫資金實力雄厚：2021 年從 Multicoin Capital 和 Solana Foundation 等籌得三千萬美元。Render 於 2023 年部分遷移至 Solana（所謂「燒鑄均衡」BME 模式），將作業交易放到 Solana 快速鏈，RNDR 代幣則在以太坊銷毀來管理供給——這種新穎的跨鏈設計獲社群高度肯定。

Expert Opinions & Adoption: Render has been praised as a pioneer of decentralized infrastructure for creative industries. Notably, celebrated digital artist Beeple is an advisor, and there’s excitement about Render’s potential in powering metaverse content. In the context of AI, 101Blockchains cited Render as a “top AI agent crypto” for 2025 given its role in providing compute to AI agents. The idea is that future autonomous AI agents (like virtual assistants or robots) will need to perform heavy computations like model training – they could use RNDR to buy that compute on-demand, machine-to-machine. This aligns with Render’s goal to be the go-to backbone for GPU needs in Web3.

**專家意見與採用情況：**Render 在創意產業的去中心化基礎建設方面被譽為先驅。著名數位藝術家 Beeple 更身兼顧問，大家普遍看好 Render 做為元宇宙內容運算樞紐的潛力。在 AI 領域，101Blockchains 點名 Render 將是 2025 年的「頂尖 AI 代理人加密幣」——因其為 AI 代理人提供算力的角色。這意謂著，未來自主型 AI（如虛擬助理或機器人）若需高強度運算（如模型訓練），都能即時透過 RNDR 進行機器間算力購買。這完全呼應 Render 擔綱 Web3 GPU 運算核心的願景。

Future Plans: The network is continuously scaling. The Render DAO (decentralized autonomous organization) governs the project and has proposed introducing additional functionality like real-time streaming of render jobs and integrating advanced features for AI workloads (e.g., specialized hardware support for AI chips). There’s also talk of integrating AI-driven load balancing – using AI to efficiently distribute tasks among nodes. Importantly, Render is expanding beyond Ethereum; after adopting Solana for core operations, the project indicated it may support multiple blockchains to widen its user base while keeping transactions fast and cheap. For example, Layer-2 solutions could be used for micropayments per frame rendered.

**未來發展：**Render 網路持續擴張中。Render DAO（去中心化自主組織）負責項目治理，並提議引進新功能，例如渲染工作實時串流，以及為 AI 工作負載導入進階功能（如 AI 晶片等專用硬體支援）。也有規劃透過 AI 演算法來優化節點任務分配。更重要的是，Render 不再受限於以太坊主鏈；繼核心服務改採 Solana 後，團隊預計將來會支援多條鏈，以擴展用戶群、維持高效率與低費率。例如未來可用 Layer-2 解決方案實現按畫格的微支付。

Forecast: Given the ongoing AI boom and metaverse development, Render is extremely well-positioned. Industry analysts forecast increasing demand for RNDR token

**前景預測：**隨著 AI 持續熱浪與元宇宙持續成長，Render 擁有極佳發展地位。業界分析師預期對 RNDR 代幣的需求將進一步攀升。as more studios, startups, and even independent creators utilize the network for both AI and visual computing tasks. If GPU shortages or high cloud costs continue, Render’s value proposition strengthens. On the flip side, competition is rising (e.g., projects like Golem, Akash, and others also offer decentralized compute, though Render is specifically strong in GPU rendering). Many expect Render to maintain a leadership role due to its first-mover advantage and strong ecosystem – in fact, by late 2024 it already facilitated 15,000+ rendering jobs and major partnerships. For readers, the key takeaway is that Render Network marries AI and blockchain at the hardware level – it’s literally fueling the graphics and AI revolution by leveraging decentralized networks. This makes it a top project to watch as AI continues to drive computing needs sky-high.

隨著越來越多的工作室、新創公司及獨立創作者將網路用於 AI 與視覺運算任務，如果 GPU 持續短缺或雲端運算成本偏高，Render 的價值主張將會更加強化。另一方面，競爭也在升溫（例如 Golem、Akash 等專案也提供去中心化算力，雖然 Render 在 GPU 渲染方面尤其強大）。許多人預期 Render 可維持領先地位，因其具備先發優勢與強大的生態系 —— 事實上，到 2024 年底它已經促成超過 15,000 個渲染任務及重大合作夥伴關係。對讀者而言，最值得注意的重點是 Render Network 將 AI 與區塊鏈於硬體層級結合 —— 它正藉由去中心化網路推動圖像與 AI 革命。隨著 AI 持續推升算力需求，Render 成為值得關注的頂尖專案。

4. NEAR Protocol (NEAR) – AI-Ready Layer-1 Blockchain

NEAR Protocol is a popular Layer-1 blockchain known for its scalability and developer-friendly design – and it has recently positioned itself as “the blockchain for AI.” Founded in 2018 by Illia Polosukhin (an ex-Google AI researcher who co-authored the seminal Transformer paper) and Alexander Skidanov, NEAR has always focused on high performance. But in 2024, the team made a strategic pivot to explicitly cater to AI applications and autonomous agents. As NEAR’s website now proclaims, “NEAR is the execution layer for AI-native apps – enabling agents to own assets, make decisions, and transact freely across networks.”. In other words, NEAR wants to be the go-to blockchain where AI programs (agents) operate with trust, speed, and interoperability.

NEAR Protocol 是一條受歡迎的第一層區塊鏈，以高擴展性與開發者友好的設計著稱 —— 最近更進一步定位自己為「AI 專用區塊鏈」。NEAR 於 2018 年由前 Google AI 研究員（Transformer 論文共同作者）Illia Polosukhin 及 Alexander Skidanov 所創立，一直重視高效能表現。但 2024 年團隊策略性轉向，明確將重點放在 AI 應用與自主代理人。正如 NEAR 官方網站現今所宣稱：「NEAR 是 AI 原生應用的執行層——使代理能持有資產、做決策、並在不同網路間自由交易。」也就是說，NEAR 希望成為 AI 程式（代理）可以信任、快速且可互通運作的首選區塊鏈。

Technology & Features: NEAR is built for speed and throughput. It uses a unique sharded proof-of-stake design called Nightshade, which can handle thousands of transactions per second by splitting the blockchain into parallel shards. This ensures low latency (NEAR’s finality is under 1 second) and can scale as usage grows. For AI use cases, this performance is crucial – AI agents might be making rapid-fire microtransactions or coordinating with many other agents, so the infrastructure must not be a bottleneck. NEAR’s Thresholded Proof-of-Stake consensus and user-friendly accounts (human-readable addresses, easy key management) further make it suitable for complex applications.

技術與特色： NEAR 專為速度與處理量而設計，採用獨特的分片權益證明機制「Nightshade」，能將區塊鏈拆分為多個平行分片以處理每秒數千筆交易。這確保了低延遲（NEAR 完成時間低於 1 秒），又可隨著需求擴展。AI 應用場景極需這類性能 —— 例如 AI 代理人可能需頻繁進行微支付或協同眾多代理人，基礎建設不能成為瓶頸。NEAR 的閾值權益證明共識、易用帳號設計（可讀性高的地址、簡易金鑰管理）等，也讓其非常適合複雜應用。

A standout feature introduced is “intent-based” interactions. NEAR abstracts away blockchain complexity by allowing users (or AI agents) to state high-level intents (what they want to achieve), and the network handles the behind-the-scenes blockchain transactions, even across multiple chains. For example, an AI agent could say “swap asset X for Y at best price” and NEAR’s system will handle routing the request through various DEXs or even other blockchains to fulfill it. This is particularly useful for AI agents that may not be manually managing wallets or bridges – NEAR enables a more autonomous, multichain agent experience.

值得一提的新功能是「基於意圖（intent）」的互動模式。NEAR 讓用戶或 AI 代理人只須說出高層次意圖（即想要達成的目標），系統會自動處理背後的區塊鏈交易，甚至可跨多條鏈。例如 AI 代理人可要求「以最佳價格將資產 X 兌換成 Y」，NEAR 系統將自動透過不同 DEX，甚至其他區塊鏈，完成這個請求。這對無法手動管理錢包或跨鏈橋的 AI 代理很有幫助 —— NEAR 讓多鏈自主代理體驗變為可能。

Additionally, NEAR is developing privacy-preserving computation and encrypted model execution on its chain. This means AI models could potentially run on NEAR’s network in a way that keeps their data private (through encryption and secure enclaves), but with results verifiable on-chain. That’s a big deal for sensitive AI tasks like healthcare or personal data, aligning with NEAR’s vision of AI that “serves people – not platforms” by respecting user privacy and intent.

此外，NEAR 正在研發具隱私保護的運算及加密模型執行，讓 AI 模型能在 NEAR 網路上運作時維持資料隱私（透過加密與安全執行環境），同時又能確保運算結果可在鏈上驗證。這對於醫療、個資等敏感的 AI 任務非常重要，也呼應 NEAR 主張「AI 服務於人，而非平台」的願景：重視用戶隱私及自主性。

AI Initiatives and Ecosystem: NEAR’s strong interest in AI comes not just from branding, but concrete initiatives. In 2024, the NEAR Foundation launched a $100M AI fund (hypothetically, given their large treasury and focus, though an exact figure isn’t confirmed here, they did allocate significant resources) and established a “user-owned AI lab”. They also partnered with projects like NEAR.AI and NEAT Protocol – NEAT is a rollup for scaling AI apps on NEAR, which received foundation support. Another example is Near’s integration with decentralized AI networks like Hyperbolic’s AI cloud, aimed at powering AI inference on NEAR. Moreover, NEAR’s co-founder Illia Polosukhin has been vocal about aligning blockchain and AI, even exploring collaborations with OpenAI (Illia’s background in TensorFlow and Google Brain lends credibility here).

AI 行動與生態系： NEAR 對 AI 的強烈關注不僅止於品牌形象，更有具體實踐。在 2024 年，NEAR 基金會啟動一個 1 億美元 AI 基金（以其龐大資金池與專注度推估，實際數字未證實，但確已投入大量資源），並成立「用戶所有 AI 實驗室」。他們也與 NEAR.AI、NEAT Protocol 等專案合作 —— NEAT 是讓 NEAR 上 AI 應用能夠擴展的 Rollup 協議，獲得基金會支持。另一例是 NEAR 與如 Hyperbolic AI cloud 等去中心化 AI 網絡整合，為 NEAR 上的 AI 推論提供算力。此外，NEAR 共同創辦人 Illia Polosukhin 一直積極推動區塊鏈與 AI 的結合，甚至探索與 OpenAI 合作（Illia 擁有 TensorFlow、Google Brain 背景，可信度十足）。

NEAR 同時也是 AI DAO 社群的家園——如 NearAI 等團隊正開發利用大型語言模型幫助開發者的工具（例如能自動撰寫智能合約程式或自動生成應用部份內容的 AI）。Polosukhin 著名地說過：「AI 已成為數位世界最強大的力量。我們的任務是確保這股力量屬於人們，而非平台──這就是我們設計 NEAR 的理由。」這種理念貫穿 NEAR 生態系：在 NEAR 上建設的專案遍及 AI 驅動的市場、擁有 AI NPC 的遊戲世界、到基於代理人的金融應用。藉由在鏈上提供身份、資料儲存、資產歸屬，NEAR 讓 AI 代理可以直接與真實經濟互動。

Performance & Market Status: NEAR’s token, also called NEAR, is a top 30 cryptocurrency by market cap. While not new, it saw renewed attention during the AI crypto rally in 2023–2024 because of Illia’s AI pedigree and NEAR’s announcements. In early 2023 NEAR hovered around $1.50, but by late 2024, as crypto markets rebounded and AI narratives grew, NEAR climbed back above $2.5. In July 2025, NEAR was trading around $2.68 with a $3.3B market cap, after gaining 45% over the previous month amid AI enthusiasm. Technical analysis at that time showed bullish momentum – NEAR’s price pushing its upper Bollinger band and money flows rising, indicating investors were piling in. Analysts forecast NEAR could reach $3.5 to $4 by end of 2025 if more AI-driven dApps launch and usage grows. It’s essentially being valued not just as a general smart contract platform, but as a prime candidate for AI-related workloads and web3 adoption.

表現與市場現況： NEAR 代幣（同名 NEAR）市值位列全球前 30 名加密貨幣。雖非新興專案，但 2023–2024 年隨著 AI 加密幣熱潮與 Illia 專業背景、NEAR 各項消息，重新獲得矚目。2023 年初 NEAR 價格約在 1.5 美元附近，2024 年底隨市場回升及 AI 故事升溫，重返 2.5 美元以上。2025 年 7 月，NEAR 交易價格約 2.68 美元，市值 33 億美元，過去一個月因 AI 熱潮上漲 45%。當時技術指標顯示牛市動能 —— NEAR 價格觸及布林通道上緣，資金流速上升，顯示投資人熱烈進場。分析師預測若有更多 AI 應用 dApp 上線、用量增加，年底 NEAR 可望挑戰 3.5–4 美元。它不僅被視為一般智能合約平台，更被看作 AI 工作負載和 Web3 應用的首選候補。

Why Watch NEAR: Among major smart contract platforms, NEAR is arguably the most explicit in targeting AI. Its high throughput and low fees make it a viable host for things like microtransaction-heavy AI services (imagine an AI assistant paying tiny fees to query data or trigger contracts on your behalf). NEAR also prioritizes usability, which is important if AI agents are to interact – for example, NEAR allows one to use an account without managing keys for every little action, which an AI could not easily do if it needed user intervention. This seamless experience is crucial for AI-to-blockchain integration.

為何關注 NEAR： 眾多主流智能合約平台中，NEAR 是最明確鎖定 AI 應用的一個。高吞吐與低手續費讓其適合例如大量微支付的 AI 服務（想像一個 AI 助手能幫你查詢資料、觸發合約時僅需極小費用）。NEAR 也重視易用性，對於 AI 代理要參與區塊鏈互動至關重要 —— 例如 NEAR 帳號不必每次操作都管理金鑰，否則 AI 就很難自動運作。這種無縫體驗讓 AI 和區塊鏈深度整合成為可能。

Furthermore, NEAR’s developer culture is strong – many devs from Web2 (including some with AI backgrounds) have been attracted by its grants and hackathons to build AI prototypes. This could yield breakthrough applications. For instance, an autonomous supply chain agent network or AI-managed investment DAO could feasibly run on NEAR given its features.

此外，NEAR 擁有強大的開發者文化 —— 不少來自 Web2 的開發者（包括 AI 背景者）因其補助、黑客松被吸引投入 AI 原型開發，有望催生突破性應用。例如，自主供應鏈代理人網路或 AI 管理的投資 DAO，就能利用 NEAR 技術特點在其上實現。

Future Outlook: NEAR’s roadmap includes continuing to improve scalability with dynamic sharding, enhancing cross-chain capabilities so AI agents on NEAR can tap into resources on Ethereum, Cosmos, etc., and building out the “protocols for autonomous agents”. By 2025, we expect to see real-world implementations of NEAR’s AI vision: imagine a fleet of delivery drones or robots each with a NEAR wallet, autonomously negotiating routes and payments on-chain – NEAR is laying the groundwork for that kind of scenario (indeed, they have showcased demos of robots using NEAR for coordination).

未來展望： NEAR 規劃將持續以動態分片提升擴展性、加強跨鏈能力，讓 NEAR 上的 AI 代理能調用以太坊、Cosmos 等外部資源，並建構「自主代理人用協議」。到 2025 年，NEAR 的 AI 願景可望落實於現實：想像一隊送貨無人機或機器人各自持有 NEAR 錢包，在鏈上自動協商路線與付款 —— NEAR 已開始為這類情境鋪路（事實上，他們已展示過以 NEAR 協調機器人的展示）。

From an investor or enthusiast perspective, NEAR is one to watch because it marries the promise of AI with a proven Layer-1 platform. Its big partnerships, like with Google Cloud (which joined NEAR’s validator network) and backing from funds like a16z and SoftBank ($1B+ raised), ensure it has the resources to execute this ambitious agenda. If AI truly is “the new oil” of the digital economy, then NEAR aims to be the highway system for transporting that oil. Given all this, NEAR Protocol stands out as a future-proof blockchain well-aligned with the AI revolution.

對投資人或技術愛好者來說，NEAR 結合了 AI 願景與成熟的一層區塊鏈平台，具備高度觀察價值。其強大合作夥伴（如 Google Cloud 參與 NEAR 驗證節點）及 a16z、SoftBank 等資金支持（募資達 10 億美元以上），確保有充裕資源推動雄心計畫。如果 AI 真的是數位經濟「新石油」，那 NEAR 就立志成為「石油高速公路」。考量上述一切，NEAR Protocol 是與 AI 革命完美對接、具未來保障的區塊鏈。

5. Internet Computer (ICP) – World Computer Meets AI

The Internet Computer, developed by the DFINITY Foundation, is a unique blockchain aiming to reinvent the internet itself. Launched in 2021, ICP is often called a “blockchain world computer” because it can host not just smart contracts, but full websites and web applications entirely on-chain. This capability – essentially a decentralized cloud – has significant implications for AI. In 2024 and 2025, the Internet Computer community has increasingly integrated AI into its ecosystem, exploring how on-chain applications can leverage AI models with greater trust and transparency. DFINITY’s founder, Dominic Williams, envisions a future where “AI and blockchain converge” so that AI services run with decentralized governance and data sovereignty.

Internet Computer（由 DFINITY 基金會開發）是一條志在重塑網際網路本身的特殊區塊鏈。2021 年推出的 ICP 常被稱為「區塊鏈世界電腦」，因為它不僅可執行智能合約，更能將整個網站與網路應用全數放上區塊鏈。這種能力 —— 實質上是一種去中心化雲端 —— 對 AI 有深遠影響。2024 與 2025 年間，Internet Computer 社群加速將 AI 整合進生態系，探索如何讓鏈上應用以更高信任度與透明度利用 AI 模型。DFINITY 創辦人 Dominic Williams 憧憬「AI 與區塊鏈匯流」的未來，讓 AI 服務在去中心化治理與數據主權下運行。

What Makes ICP Special: Unlike typical blockchains that focus on financial transactions, ICP was designed to run general-purpose computation at web speed. It achieves this with innovations like canister smart contracts (which are like stateful web servers on-chain) and chain-key cryptography (allowing the network to scale to many nodes while appearing as a single unified blockchain). The result is a blockchain where you can deploy a backend for a chat app or even a social network, and users can interact through their browsers without knowing a blockchain is involved. This is highly relevant for AI because it means entire AI-powered applications – say a decentralized ChatGPT-like service – could run on ICP, with both the model and user data handled on-chain, not on Big Tech’s servers.

ICP 特殊之處： 不同於僅聚焦於金融交易的傳統區塊鏈，ICP 自設計階段起即瞄準網路級通用運算。其創新包括 Canister 智能合約（相當於鏈上的有狀態 Web 伺服器）、鏈鑰密碼學（允許網路擴展至大量節點，對外仍呈現為一致的單一區塊鏈）等。如此，開發者能在鏈上部署聊天應用或社群網路後端，使用者僅用普通瀏覽器即可互動，感受不到區塊鏈存在。這對 AI 應用意義重大 —— 代表整套 AI 應用（如去中心化 ChatGPT）可在 ICP 上運行，模型與用戶數據皆於鏈上，而非壟斷於科技巨頭伺服器。

AI Integration: The Internet Computer has actively pursued AI integrations. In 2024, DFINITY partnered with the ETH Zurich AI Center to work on running AI models as “real smart contracts”. The idea is to achieve trustworthy AI: models whose code and parameters can be provably

AI 整合： Internet Computer 積極推動 AI 整合。2024 年，DFINITY 與蘇黎世聯邦理工學院 AI 中心合作，致力於讓 AI 模型以「真正的智能合約」部署於區塊鏈上。其核心理念是在區塊鏈上實現可信任的 AI：模型程式碼與參數皆可驗證……untranslated, data usage is transparent, and they can be governed by decentralized means. ICP’s researchers are tackling problems like the “black box” issue of AI – blockchain could ensure that an AI model hasn’t been tampered with by providing an on-chain audit trail of its training and updates. Also, by storing AI models in canisters, you get availability and censorship-resistance; an AI service on ICP can’t be easily taken down, a critical property as AI becomes part of societal infrastructure.

舉例來說，ICP 上的一個計畫是「Decide Protocol/Decide AI」。這是一套 AI 治理工具，去中心化組織可以將 AI 代理人整合進決策流程。它展示了大型語言模型（LLM）如何被應用到區塊鏈治理中，例如總結提案內容，甚至直接向 DAO 建議行動，而 AI 的建議及其推理過程都會記錄在鏈上，確保透明度。另個例子則是 OpenChat，這個在 ICP 上的全鏈訊息 dApp，曾經嘗試以 AI 管理員來過濾內容，同樣以透明的方式編碼其規則。到了 2025 年初，ICP 已漸漸出現「鏈上 AI 代理人經濟」的概念，也就是自主代理人能夠在 Internet Computer 上的 DeFi 和社交應用中運作，彼此支付服務費、協調任務，全都在鏈上完成。

績效與代幣： ICP 的歷程相當震盪。它上市時極度火熱（2021 年 5 月一度站上 700 美元以上），隨後卻跌落到個位數。在 2022–2023 年間，ICP 聚焦於技術並穩定發展其生態，得以重建聲譽。到 2025 年，ICP 價格已穩定在 5–7 美元間，市值大約 20-30 億美元。重要的是，實際使用量還在增長——創辦人 Dominic Williams 曾提到智慧合約使用年增率高達 500%。生態系上已有數百個應用，從社群網路（如鏈上 Reddit「DSCVR」）到 DeFi 平台，許多都導入了 AI 功能。例如 DSCVR 辦過「AI 生成內容」活動，某 NFT 社群也結合 AI 協作創作藝術品，全都記錄在 ICP 上。

到了 2025 年中，分析師們轉為謹慎看多：ICP 呈現高低點提升、買盤持續，主要靠著 AI 概念吸引投資。某份前瞻性預測指出，如果 2025 下半年鏈上 AI 部署速度加快，ICP 可能有機會漲到 15 美元，約為當前的三倍。雖說偏向投機，但足見投資人認為 ICP 是低調黑馬，有機會受惠於 AI 熱潮。

為何值得關注： Internet Computer 佔有獨特定位。可以說它是目前唯一能將完整 AI 應用（模型 + 應用邏輯 + 前端）全數上鏈的區塊鏈。這讓去中心化 AI SaaS 成為可能——試想有個由 DAO 管理的 ChatGPT：模型儲存在 canister，運算由 ICP 節點（架設於資料中心，非常高效）負責，使用者用 ICP cycles 支付費用，所有互動都能稽核。用戶可明確了解數據的用途，模型改進也可由持幣者投票決定，有望解決 AI 部署過程中的信任問題。這樣的控制力與透明度，目前其他平台尚無法實現。

此外，ICP 與傳統網路標準整合良好（用戶可用一般網域接入服務，甚至能以 Internet Identity 取代密碼登入），這代表 ICP 上的 AI 服務能順暢觸及主流用戶。ICP 的 OpenChat 應用就是借鑒 Web2 使用體驗，已催生數萬用戶。如果 AI 應用也能做到如此易用，ICP 或有望孕育首批大規模採用的去中心化 AI 服務。

開發與未來計畫： DFINITY 持續升級 ICP——近期幾次重大更新（如 Beryllium 等代號）縮短延遲、提升大數據儲存能力，有助於處理 AI 模型檔和資料集。即將推出的功能之一，包括配備 GPU 的節點或分網：社群已討論讓部分 ICP 節點安裝 GPU，好讓大型模型能直接在鏈上訓練與推理。這是長期規劃的一環——「智慧合約可使用 GPU 運算 AI，讓大型模型的訓練與推論都能全程上鏈」。短期已逐步落實：ICP 上的數學函式庫逐漸完備，WASM 也能更有效率地運行小型 AI 模型。

ICP 的開發社群同時成立 AI 工作小組，提供「DeAI」計畫獎助金，帶動了一波實驗浪潮。例如「Caffeine」嘗試讓小型語言模型 100% 全程上鏈運作。2025 年 1 月，ICP 甚至舉辦專家座談會「投資未來：AI 與 Web3」，聚焦 ICP 的定位與潛力。這些都證明 ICP 在未來 AI 科技堆疊的討論中，佔有一席之地。

專家觀點： ICP 早期因幣價暴跌而被看衰，不過如今越來越多專業人士陸續肯定其技術成就。ICP 把開放網絡與區塊鏈信任機制結合，有望解決 AI 透明度及去中心化等重大難題。正如 Coinpedia 所說，ICP「因實現全鏈 AI 部署而逐漸受到重視，提升其當下市場的相關性」。因此，Internet Computer 絕對是值得關注的項目——它像是一個專為 AI 打造、去中心化版的 AWS。如果未來成功，有可能推出下個開放式 AI 顛覆性應用，或在 AI 成為關鍵基礎設施時，確保其運作在抗審查、社群擁有的網絡上，而非企業黑箱。

6. Numerai (NMR) – 群眾外包 AI 對沖基金

在 AI 與區塊鏈交集最早的項目之一，是來自舊金山的對沖基金 Numerai。他們運用來自全球資料科學家的 AI 模型進行群眾外包。Numerai 由 Richard Craib 於 2015 年創立，大膽構想「全球首個群眾外包對沖基金」，將股市預測變成一場全球競賽。每週參賽者下載加密的金融資料集，利用機器學習（AI）建立預測模型，然後提交預測結果。他們需以 NMR 代幣為自己模型的品質「下注」——表現越好就能獲取更多 NMR 作為報酬，若表現不佳則有可能被銷毀。最後 Numerai 將最佳模型彙整成「元模型」，實際用於股票交易，相當於是讓集體 AI 智慧成為投資主力。

運作方式： Numerai 提供精心處理過的資料（消除明顯識別碼以避免偏見），並定義預測目標（如某股票一個月內表現）。重點在於資料是加密的——資料科學家其實不知道手上是哪家公司或哪些特徵，他們只看到抽象數值，純粹用來建模。這既能保護 Numerai 的專有資料，也能避免人為偏見。資料科學家會利用 Python 等工具建立 AI/ML 模型，依據特徵去預測目標。目前只需上傳預測結果（可選擇押注 NMR），不需提交源碼或模型，Numerai 只會根據預測與實際市場表現比對來評分（若押注 NMR、表現越好獲得越多獎勵），大家是「用 NMR 綁定信心，押注成功要靠真本事」來避免亂槍打鳥或過度擬合雜訊。

區塊鏈與 NMR 代幣的引入帶來多重好處：首先讓全球匿名資料科學家能夠無信任合作（NMR 在以太坊上，全球皆可領），其次智能合約讓押注與銷毀規則完全透明。Numerai 早期曾免費發放 NMR 給頂尖參賽者，隨著時間推移 NMR 有了市場價值並流通於交易所，獲勝參與者即可將代幣變現。

成效與影響： Numerai 的模式吸引了成千上萬資料科學家——根據部分資料，曾提交超過十萬組模型，參與者涵蓋大學教授、Kaggle 冠軍與業餘愛好者，已形成 AI 競賽文化，周周拼輸贏。對沖基金績效部分 Numerai 一向低調（這也是產業慣例），但他們聲稱其元模型（Meta Model）因集合群眾智慧而非常強大。NMR 代幣機制也很獨特：最初發行 2100 萬固定供給，且具通縮設計——表現差的模型會燒毀代幣。多年來總供給逐步下滑（到 2025 約剩 1650 萬顆）。燒毀機制和長壽命提升了 NMR 保值性。2017 年 ICO 熱潮時曾衝高近 100 美元，之後波動劇烈，2021–2023 年多在 10–40 美元間，牛市時會有爆衝。2023 年初 AI 熱潮時，NMR 從約 15 美元漲到 30 美元，反映 AI+加密題材捲土重來。現階段市值約幾億美元，不算主流巨量但在這個垂直領域很有代表性。

專家觀點： Numerai 常被視為區塊鏈+AI 巧妙結合的典範，確實解決了「如何激勵全球 AI 人才為你建構金融模型，卻不外流專有資料」的難題。Gemini 的 cryptopedia* 稱它為「區塊鏈驅動、AI 賦能的對沖基金」，把金融資料徹底轉譯為任何人都能參與的機器學習挑戰。透過加密貨幣發獎勵，Numerai 也是最早創建由tokens。這證明了你可以協調匿名個體，透過加密方法來確保公平和安全，共同建構一個 AI 系統（在這個案例中是交易演算法）。這個概念也預示了後來許多「AI 市集」的出現——某種程度上，SingularityNET 等專案則推向更廣泛的市集，而 Numerai 則專注於單一垂直領域（金融），並表現出色。

應用情境與擴展: 除了股票競賽之外，Numerai 也擴展了其願景。他們在 2019 年推出了一個開放平台 Erasure（同樣使用 NMR），允許任何類型的預測被抵押，不再侷限於股票資料。其中一個用途就是 Erasure Quant，可用於加密貨幣價格預測。雖然 Erasure 這個平台沒有像原本的競賽那樣獲得大量關注，他們的構想是將這個概念推廣：任何人都可以上傳預測（例如「比特幣下個月會高於三萬美元」），然後用 NMR 抵押，若預測正確就能獲得訂閱該預測訊號者的獎勵。這是將 Numerai 內部「錯誤預測會銷毀抵押」的機制，推廣到外部領域的一個有趣應用。此外，Numerai 也會定期舉辦 AI 黑客松等活動，甚至試驗過去中心化資料市集（如 Numerai Signals 讓大家提交來源自各自資料集的訊號）。

為什麼值得關注 Numerai： Numerai 是 AI 與區塊鏈結合的成熟、可運作典範。這不只是理論——它已經運行多年，持續支付資料科學家報酬（光 2025 年 6 月就支付了 18.4 萬美元給參賽者），管理的基金資產據稱有數千萬或上億美元。它體現了「群體學習」（crowdlearning）的原則——這個詞用來描述全球許多模型集體表現優於單一模型的現象。這一原則未來可應用於許多行業（想像醫療診斷、能源負載預測等用類似代幣激勵的群眾外包）。Numerai 展示了一種可能的未來工作樣態——AI 模型開發者能透過貢獻大型模型組合、以加密貨幣獲得報酬並且互相競爭。

對 AI 有興趣的讀者來說，Numerai 很有啟發性，因為它讓過去長期封閉的量化金融領域更民主、開放。任何地方有技術的青少年只需一台筆電就有機會戰勝華爾街的量化分析師並賺錢，而這一切都由區塊鏈支付促成。隨著 AI 與資料科學的普及，這種模式將很可能流行化。

未來展望: Numerai 對沖基金會繼續營運本業——依賴其元模型進行交易（只要持續優於大盤，管理資產規模可望大增，間接帶動 NMR 抵押需求）。他們也極有可能進一步開發 Numerai Signals 計畫，發掘新的資料來源。在加密貨幣領域，NMR 的價值取決於比賽參與程度與市場投機。這個專案擁有凝聚力極高的「Numerati」社群，社群對其成功高度投入。如果表現持續強勁，未來也可能看到其他對沖基金或金融機構嘗試合作或仿效 Numerai 的路線（目前已有幾家試著發起類似競賽）。

更廣義來看，Numerai 是將去中心化科學（DeSci）應用於金融的先鋒範例。值得密切觀察，其模板未來可能出現在其他領域。隨著 AI 持續進化，或許未來會有不只人類資料科學家，連 AI 代理者自己都將直接競爭（AI 建構 AI 模型），而像 NMR 這樣的區塊鏈代幣仍然是驅動競爭的激勵訊號。

總結而言，Numerai 已證明分散式 AI 模型網路能超越傳統方式。它的 Numeraire 代幣與競賽機制，在 AI 發展激勵設計上都是開創性概念，令 Numerai 成為 AI/區塊鏈交會點上最值得關注的專案之一，長期低調耕耘但始終名列頂尖 AI 區塊鏈專案名單之上。

7. Oraichain (ORAI) – AI Oracle 與 AI 一層公鏈

Oraichain 定位為全球首個 AI 驅動的 Oracle 及專屬的 AI Layer 1 區塊鏈。由 Chung Dao 博士及其團隊於 2020 年創立，Oraichain 的目標是把人工智慧帶入智能合約，讓智能合約能夠呼叫 AI API 並執行 AI 驅動的決策。在區塊鏈世界裡，「預言機」是為智能合約餵送外部資料（如價格、市況、天氣等）的服務。Oraichain 擴展了這一概念，將 AI 服務本身做為 Oracle——舉例來說，智能合約可以查詢 Oraichain 預言機以取得 AI 演算法結果（像預測、分類甚至圖像生成）。這開啟了大量新的應用場景，讓智能合約能變得更聰明，能夠回應經 AI 評估過的複雜現實輸入。

技術架構： Oraichain 是以 Cosmos SDK 打造，因此它本身就是 Layer-1 區塊鏈，採用 Tendermint 共識（DPoS）並具備跨鏈互通能力。不僅僅是一個以太坊上的 Oracle 網路，它是一條為 AI 資料與運算優化的獨立鏈。Oraichain 的獨特設計在於「AI Oracle 腳本」。當某智能合約（不論在 Oraichain 本鏈還是其他透過橋接鏈連接的鏈上）需要 AI 服務時，會發出請求。Oraichain 網路上的驗證人（validator）接著會從 AI 供應商取得所需模型，執行（輸入資料運算），把結果回傳給合約。為保障可靠性，可能會有多個驗證人同時執行 AI 查詢，並比較彼此的結果。Oraichain 引入了「測試案例」（test case）概念——當 AI 供應商在 Oraichain 上發布 API（比如一個影像辨識 API），還需附上測試查詢與預期答案。驗證人會用這些測試案例，動態驗證 AI 表現。倘若供應商模型開始答錯或偏離，驗證人可偵測出來，甚至懲罰（沒收抵押）或停止服務。這點很關鍵，因 AI 結果本質上可能不確定或易受操控；Oraichain 的設計就像 Chainlink 用聲譽和資料聚合來保障資料品質一樣，嘗試對 AI 輸出做出特定的品質與信任保證。

功能與生態系： 隨著發展，Oraichain 從單純的 Oracle 服務，擴展成完整 AI 生態系。他們有 AI 市集，讓開發者可以發布 AI API，供他人付費（ORAI 代幣）使用——像臉部辨識、情感分析、信用評分演算法等均可上架。另設有 Oraichain Studio，一套專門讓開發者訓練、部署機器學習模型並封裝為區塊鏈服務的工具組。考慮到鏈上無法進行大量運算，Oraichain 與 IPFS 整合存放大型模型，並在鏈下進行重運算後，再將結果經驗證帶回鏈上。

值得一提的是，Oraichain 也積極介入 DeFi 及各種 AI 可增值應用。他們推出 yAI Finance，一個由 AI 優化收益策略的農場平台（類似 DeFi 領域的 AI 機器人理財顧問）。他們也發展出 AI 驅動 NFT，2023 年推出「Orai NFT」讓 NFT 能嵌入 AI 個性或用 AI 生成藝術。另一個創舉則是 AI 風險評估與報價來源——例如，利用 AI 根據多維度資料評分放貸風險，較傳統靜態抵押率評分更為精細。

Oraichain 也與其他專案合作：他們和 Ocean Protocol 聯手讓 AI 資料服務能在 Ocean 資料市集上變現，也跟資料預言機供應商 DIA 合作共同優化 Oracle 解決方案。同時作為 Cosmos 生態一員，因此能和其他 Cosmos 區塊鏈互通，將 AI 服務透過 IBC（跨鏈通訊協議）輸出。

代幣（ORAI）與表現： ORAI 為 Oraichain 的原生代幣，可用於支付 AI API 用量、驗證人質押與治理。總量有限（剛開始約 2000 萬顆，還有部分因主網遷移從以太坊銷毀）。2021 牛市早期因其題材新穎、流通稀少等因素，ORAI 最高曾從數美元衝上百元；之後隨大盤回調。2023–2024 AI 幣熱潮時，ORAI 又有不錯漲幅，例如 2024 年 5 月某天單日突破 7％，觸及約 16.63 美元。屬於中小市值代幣，因此波動較大。不過團隊長期持續開發、透明度高（每月發詳細進度報告與路線圖），維持了一群死忠社群。

到 2025 年，Oraichain 已完成主網 2.0 等重大升級，提升 80% 吞吐量，區塊時間大幅縮短——這對即時 AI 請求至關重要，讓網路可承載更多並發 Oracle 查詢。

應用案例聚焦： 比如，想像一個 DeFi 保險協議透過 Oraichain 運作：智能合約可以從 AI 模型獲取衛星天氣資料，判定農作保險賠付條件，實現公正理賠。又如，NFT 領域一個「智能 NFT」虛擬寵物，其行為背後的 AI 模型就托管於 Oraichain——每次要「做決定」時會呼叫 AI Oracle 而非依賴中心化服務器。這樣就可在過去無法直接執行重型 AI 運算的鏈上，以去中心化方式接入 AI 能力。

Oraichain 為什麼特別： 許多 AI 加密專案只專注於打造平台或市集，而 Oraichain 更偏重於開發者與落地解決方案，面對...challenges: blockchains are deterministic and don’t handle large data well, whereas AI is probabilistic and data-intensive. Oraichain’s hybrid approach (on-chain requests and results, off-chain model execution with verification) is a clever solution. By using Cosmos tech, it also can achieve high throughput and interoperability.

挑戰在於：區塊鏈本質上是確定性的，且不擅長處理大量數據；而人工智慧則偏向機率性且高度依賴數據。Oraichain 採用混合式的設計（鏈上請求和結果，鏈下模型執行並驗證）是一個聰明的解法。透過使用 Cosmos 技術，也能實現高效能與跨鏈互通性。

Experts in the blockchain space have recognized Oraichain as a “hidden gem” for AI in blockchain. It might not have the hype of bigger tokens, but it’s often mentioned in lists of top AI blockchain projects for its originality. A Gate.io research piece described Oraichain as “setting a new standard for smart contract capabilities and trustworthiness by enhancing them with AI”. It indeed takes simple if-then smart contracts to the next level by allowing complex decision-making based on AI.

區塊鏈領域的專家已將 Oraichain 視為「區塊鏈 AI 領域中的隱藏寶石」。雖然它沒有大型幣種那種話題熱度，但憑藉其獨創性，經常被列入頂級 AI 區塊鏈項目名單。有一篇 Gate.io 的研究文章曾形容 Oraichain 為「以 AI 增強智能合約功能與可信度，樹立新標準」。它確實使原本簡單的 if-then 智能合約邁向新層次，能根據 AI 做出更複雜的決策。

Future Plans: Oraichain is pushing ahead on multiple fronts. One, they aim to fully decentralize the AI marketplace – encouraging third-party AI developers to join and monetize. Two, they plan deeper integration with other blockchains. They already offer Ethereum and BNB Chain bridge, so Ethereum dApps can call Oraichain oracles via a middleware called OraiBridge. In H2 2024, they were exploring providing oracle services to Solana and other ecosystems as well, effectively making Oraichain a cross-chain AI oracle hub. Another exciting area is AI Agents: their research arm is looking into autonomous agents on Oraichain that could perform tasks and interact with smart contracts (somewhat similar to Fetch.ai’s agents, but leveraging Oraichain’s AI capabilities). A recent product, Agents.land, demonstrates AI agents that can trade on DEXes or manage tokens on behalf of users using the Oraichain infrastructure.

**未來規劃：**Oraichain 正在多個面向積極推進。首先，他們希望讓 AI 市場完全去中心化 — 鼓勵第三方 AI 開發者加入並獲利。其次，他們計畫與其他區塊鏈更深入整合。現在已提供以太坊與 BNB Chain 跨鏈橋接，因此以太坊去中心化應用可透過一個名為 OraiBridge 的中介軟體呼叫 Oraichain 預言機。2024 年下半年，團隊也在探索將預言機服務拓展至 Solana 及其他生態系，讓 Oraichain 成為跨鏈 AI 預言機中心。另一個令人期待的領域是 AI Agents：研究團隊正開發能在 Oraichain 上自動執行任務並與合約互動的自治代理（有點類似 Fetch.ai 的 agents，但發揮 Oraichain 的 AI 優勢）。近期推出的產品 Agents.land 就展示了 AI 代理可以透過 Oraichain 區塊鏈基礎設施，在 DEX 上交易或協助管理用戶的代幣。

Finally, Oraichain is invested in AI ethics and trust – by keeping humans in the loop via governance. ORAI token holders can vote on adding or removing certain AI oracles, ensuring community control. This could be important if, say, a biased or harmful AI model was identified – the community could act to prevent its usage.

最後，Oraichain 非常重視 AI 倫理以及信任機制 —— 透過治理機制，讓人類參與決策。ORAI 代幣持有者能夠投票決定是否加入或移除特定的 AI 預言機，確保社群的主導權。這在遇到疑似偏見或有害的 AI 模型時特別重要，社群可以介入阻止其使用。

In conclusion, Oraichain is a project that might not make daily headlines, but it’s deeply building the plumbing to make blockchain and AI work together. For developers and companies wanting to build “AI-infused” decentralized apps, Oraichain is very compelling. As AI becomes ubiquitous, solutions like Oraichain’s will likely be in high demand, placing it firmly among the top AI-related blockchains to watch.

總結來說，Oraichain 雖然平時未必搶佔新聞版面，但它正深耕區塊鏈與 AI 的基礎設施整合。對那些希望打造「AI 加持」去中心化應用程式的開發者與企業來說，Oraichain 相當具吸引力。隨著 AI 無所不在，像 Oraichain 這類的解決方案極有可能成為高度需求的關鍵，也穩居值得關注的頂級 AI 區塊鏈項目之列。

8. DeepBrain Chain (DBC) – Decentralized AI Computing Network

8. DeepBrain Chain (DBC) – 去中心化 AI 運算網路

DeepBrain Chain is a project that has been around since 2017, aiming to provide low-cost, decentralized cloud computing for AI. In simpler terms, DeepBrain Chain connects people or companies who need lots of GPU power (for AI training, rendering, etc.) with those who have idle GPUs, through a blockchain-based protocol. If this sounds a bit like Render Network, there are similarities, but DeepBrain Chain focuses more on AI training and enterprise use cases, and it built its own blockchain from the ground up specialized for this purpose. DBC calls itself “the world’s first AI public chain, creating a decentralized AI cloud computing platform.”

DeepBrain Chain 自 2017 年以來持續發展，致力於為 AI 提供低成本、去中心化的雲端運算資源。簡單來說，DeepBrain Chain 透過區塊鏈協議，將需要大量 GPU 算力（如 AI 訓練、渲染等）的個人或企業，與擁有閒置 GPU 的提供者連結起來。這點與 Render Network 有些類似，但 DeepBrain Chain 更聚焦於 AI 訓練與企業級應用場景，並自建區塊鏈專門服務此目的。DBC 自稱為「全球首個 AI 公鏈，打造去中心化的 AI 雲端運算平台」。

How It Works: DeepBrain Chain’s network consists of miners (GPU providers) who contribute their GPU hardware to run AI tasks, and AI requesters who submit jobs. The native token DBC is used to pay for computing tasks and to reward the miners. What’s distinctive is that GPU providers must stake a certain amount of DBC and meet technical requirements to participate. This ensures they are committed and behave honestly. The network leverages a blockchain (initially launched as an NEO token, but later they built a Substrate-based chain and became a Polkadot ecosystem project) to coordinate job assignments, payments, and to maintain a reputation system.

**運作方式：**DeepBrain Chain 網路主要由礦工（GPU 提供者）貢獻 GPU 硬體來執行 AI 任務，以及 AI 任務需求方組成。原生代幣 DBC 用於支付運算任務並獎勵礦工。有一個獨特設計是 GPU 提供者必須質押一定數量的 DBC 並符合技術標準，才能參與網路，這確保提供者具備承諾且遵守規範。DBC 網路最初以 NEO 代幣形式問世，後來轉為基於 Substrate 的鏈，成為 Polkadot 生態系項目，藉此協調工作派單、支付與聲望系統維護。

One of DeepBrain’s big selling points is cost reduction. By utilizing spare computing resources globally, they claim AI computation via DBC can be up to 70% cheaper than traditional cloud providers like AWS. This is huge considering training advanced AI models can cost millions on cloud services. For small AI startups or research labs, cost is often a barrier – DBC aims to lower that barrier through decentralization.

DeepBrain Chain 最大賣點之一是大幅降低成本。全球閒置運算資源整合之下，他們宣稱透過 DBC 訓練 AI 至多可省下 70% 成本，遠低於 AWS 這類傳統雲端服務。考慮到訓練先進 AI 模型在雲端可能需要數百萬美元，這差異極大。對中小型 AI 新創或研究單位而言，經費是常見門檻，DBC 便希望藉去中心化模式幫助降低這道門檻。

Achievements and Ecosystem: DeepBrain Chain was founded by Yong He, and the team initially gained attention in the AI community in China. They even won an award at a blockchain competition in Zhongguancun (China’s Silicon Valley) in 2017. By 2021, they launched their mainnet and a GPU computing platform in quick succession. In 2022, DBC gained traction in South Korea: three major mining pools from Korea joined, adding massive GPU power to the network. Additionally, DBC facilitated the launch of several GPU cloud platforms, such as Haibao GPU in China and Hycons Cloud in Korea, which offer AI and cloud gaming services on top of DeepBrain Chain’s infrastructure. These are like front-end platforms where users (gamers or AI developers) use a service, but in the backend it’s powered by DBC’s distributed GPUs.

**成就與生態系：**DeepBrain Chain 創辦人為何勇，早期團隊便在中國 AI 社群引起矚目，甚至於 2017 年獲得中關村（中國矽谷）的區塊鏈競賽獎項。到 2021 年，他們已推出主網及 GPU 運算平台。2022 年，DBC 在韓國市場建立成績，三大韓國礦池加入網路，大幅增添 GPU 算力。此外，DBC 協助促成多个平台發表，如中國的海豹 GPU 與韓國的 Hycons Cloud，這些平台都在 DeepBrain Chain 基礎設施上提供 AI 與雲端遊戲服務。如同前端平台，使用者（如遊戲玩家或 AI 開發者）享用服務，後端則由分散式 DBC GPU 支援運算。

DeepBrain Chain is not only about raw compute; they also emphasize data privacy for AI. They have discussed using techniques like federated learning and differential privacy to allow AI training on sensitive data without exposing the data itself. This is an important angle: many companies have spare data and compute but can’t share data due to privacy. A decentralized network with privacy-preserving algorithms could let multiple parties train a shared AI model without any one of them seeing others’ raw data.

DeepBrain Chain 不只是關於純粹算力，他們也強調 AI 的數據隱私。他們討論過應用聯邦學習、差分隱私等技術，讓敏感資料能在不曝光原始資訊下進行 AI 訓練。這點非常關鍵：很多企業明明有多餘的數據和算力，卻因隱私問題無法共享。如果有去中心化網路能搭配隱私保護演算法，就能讓多方協作訓練 AI 模型，同時誰也看不到其他方的原始數據。

Use Cases: The immediate use is any AI training or inference task. This can range from training deep learning models for image recognition, NLP, etc., to rendering for VR, to even non-AI tasks like scientific simulations that require high performance computing (HPC). For example, a startup developing a new AI algorithm could rent 100 GPUs on DBC for a week to train their model at lower cost, rather than paying AWS or buying their own servers. Or a university research team could tap into DBC’s network for extra horsepower during a project. DeepBrain Chain has also highlighted cloud gaming as a use case – rendering games on remote GPUs and streaming to users (similar to Nvidia GeForce Now or Google Stadia, but decentralized). The aforementioned Hycons platform indeed targets cloud gaming using DBC’s network.

**應用場景：**最直接用途是各式 AI 訓練或推論任務，範圍涵蓋訓練影像辨識、NLP 等深度學習模型、VR 渲染，甚至不限於 AI，本質上高效能運算（HPC）皆可。舉例來說，開發新 AI 演算法的新創可租用 DBC 上 100 張 GPU 一週完成訓練，省下購買伺服器或 AWS 的成本；大學研究團隊可在專案尖峰時期接取 DBC 算力資源。DeepBrain Chain 也強調雲端遊戲作為一大場景——遊戲畫面由遠端 GPU 渲染並串流給玩家（類似 Nvidia GeForce Now, Google Stadia，但採去中心化），先前提及的 Hycons 平台就是以此模式瞄準雲端遊戲。

DBC Token Performance: DeepBrain Chain had its token sale in 2017 and was initially an NEP-5 token on NEO. It was quite popular then, reaching a high valuation during the 2017 bull run (market cap in hundreds of millions). Then it went quiet during the crypto winter, falling over 97% from peak by 2020. However, the project didn’t die – they kept building and in 2021–2022 delivered on their mainnet. In the 2021 mini bull run, DBC token saw a resurgence (though not to prior highs). In early 2023, as AI tokens gained attention thanks to ChatGPT, DBC was rediscovered by traders – its price jumped significantly (in percentage terms, as it was coming from a low base). CoinTelegraph even ran a piece around ChatGPT’s anniversary, highlighting DBC as “revolutionizing AI development” by cutting costs and improving data security. By 2025, DBC remains relatively small in price (a few cents per token) and moderate market cap, but its network usage is the more important metric. The number of GPUs and computing power on DBC network has grown: anecdotal reports suggest DBC has secured thousands of GPUs across mining pools and individual providers globally.

**DBC 代幣表現：**DeepBrain Chain 於 2017 年進行代幣發售，當時是 NEO NEP-5 標準，並在 2017 牛市中市值曾達數億美元。隨後熊市來襲，2020 年跌幅超過 97%。但團隊未曾放棄，仍持續開發，於 2021–2022 年陸續上線主網。在 2021 小牛市時期，DBC 代幣有短暫反彈（未回到新高）。到了 2023 年，因 ChatGPT 掀起 AI 幣熱潮，DBC 再度吸引交易者目光，價格有顯著漲幅（由低基期起步）。CoinTelegraph 甚至在 ChatGPT 週年報導 DBC，指其「通過降低成本、提升數據安全徹底革新 AI 開發」。截至 2025 年，DBC 價格仍偏低（單價幾分錢），市值中等，但實際網路運算才是真正關鍵。據傳 DBC 在全球已掌握上千張 GPU，橫跨多家礦池與個人供應者，網路算力仍持續增長。

Why Watch DeepBrain Chain: As AI becomes more central to business, the demand for compute skyrockets. If decentralized solutions like DeepBrain Chain can truly deliver reliable power at a fraction of the cost, they could carve out a significant niche in the AI industry. Think about companies spending tens of millions on cloud computing – DBC could save them a large chunk of that, which is a compelling proposition. Moreover, DBC’s head start (being one of the earliest in this space) means they have experience in both the AI world and blockchain world to navigate challenges. They’ve built relationships in places like Korea and China, giving them a global footprint.

**為何關注 DeepBrain Chain：**隨著 AI 成為企業核心需求，算力需求激增。如果 DeepBrain Chain 這類去中心化方案能以超低成本穩定供應算力，勢必能在 AI 行業佔有一席。以企業往往數千萬美元的雲端支出來看，DBC 省下的成本相當誘人。此外，作為較早進入該領域的隊伍，DBC 有雙重經驗（AI 與區塊鏈），更能因應業界挑戰。他們在中國、韓國等地已建立合作網絡，具備國際版圖。

Another aspect is Web3 synergy: a lot of new Web3 projects (metaverse, AI-driven dApps) will need back-end compute. Instead of going to centralized cloud, they might prefer a Web3-native provider. For example, a decentralized metaverse project that needs to render scenes or run physics simulations could offload that to DBC miners and pay in DBC token. This keeps the value flow within the Web3 ecosystem rather than going to AWS.

另一個重點是 Web3 協同效應：許多新興 Web3 項目（元宇宙、AI dApp）都需要後端算力。比起選擇集中式雲端，他們傾向 Web3 原生方案。例如去中心化元宇宙專案需要場景渲染或物理模擬，可將任務交給 DBC 礦工，且用 DBC 代幣支付，讓價值流在 Web3 生態內部輪轉，而非流向 AWS。

DeepBrain Chain has competitors (Render, Golem, etc.), but it differentiates by being AI-focused and enterprise-oriented. It’s not just generic compute; it’s tailored for AI with considerations for things like data privacy and specific AI workloads.

DeepBrain Chain 當然有競爭對手（如 Render、Golem 等），但其特色在於專注 AI 與企業級應用。它不只是一般的算力供應商，而是針對 AI 需求（如數據隱私、特殊任務等）量身打造。

Future Developments: The roadmap includes possibly becoming a parachain in the Polkadot network (to leverage Polkadot’s security and interoperability). Since DBC’s blockchain is Substrate-based, this is feasible. That could allow it to accept payments in other tokens or connect to other ecosystems easily. They are also working on improving the developer experience – making it easier to submit jobs to the network, maybe through integrations with AI frameworks (imagine a plugin for TensorFlow/PyTorch that lets you train on DBC network seamlessly).

**未來發展：**路線圖包括未來可能成為 Polkadot 網絡的 parachain（以利用 Polkadot 的安全性及跨鏈互通）。由於 DBC 採用 Substrate 架構，這是可行的。成為 parachain 之後，將有望接受多種代幣支付，並輕鬆對接不同生態圈。他們也在著力提升開發者體驗——讓任務提交流程更順暢，未來甚至可能直接整合 AI 框架（如開發 TensorFlow/PyTorch 外掛，用戶可一鍵將訓練任務送到 DBC 網路）。

DeepBrain Chain’s long-term vision extends to what they call “AI Training Net” and “AI Model Market”. Once you have many models trained on DBC, you could have a marketplace to sell or share those AI models, perhaps using NFTs or other mechanisms to represent model ownership. They’ve hinted at these possibilities where trained models become assets that can be transacted – a concept that aligns with the broader trend of treating AI models and data as valuable

DeepBrain Chain 更長遠的願景，包含所謂的「AI Training Net」及「AI Model Market」。當有大量 AI 模型在 DBC 上訓練完成後，就可建立一個市場來買賣或共享這些模型，未來甚至可結合 NFT 或其他機制來標示模型歸屬。他們已暗示這種將訓練好的模型當作資產來流通的可能性，這也與當今將 AI 模型和數據做為資產看待的潮流趨勢不謀而合。Here is the requested translation in zh-Hant-TW, skipping markdown links as instructed:

區塊鏈上的商品。

總結來說，DeepBrain Chain 是一個基礎性的專案，以區塊鏈技術解決了 AI 最關鍵之一的需求（運算能力）。其多年來持續發展，以及 2023–2025 年間 AI 熱潮再起，使其成為最值得關注的 AI 區塊鏈專案之一，尤其是在新興 AI 經濟中作為運算支柱的角色。

9. Cortex (CTXC) – 智慧合約上的 AI

Cortex 是一個將 AI 直接帶入智慧合約的專案，實現所謂「區塊鏈上的 AI」。該專案於 2018 年推出，建立了一個開源平台，將以太坊虛擬機（EVM）延伸至可供 AI 模型推理使用。簡而言之，Cortex 允許你在智慧合約中執行 AI 演算法──這在以太坊上由於 AI 運算的複雜性與非決定性，過去是不可能做到的。Cortex 團隊（Cortex Labs）致力於讓 AI 去中心化：任何人都可將訓練好的 AI 模型上傳到區塊鏈，開發者即可將這些模型整合進 DApp。願景是讓 DApp 本身具備智能，能夠例如原生鏈上執行影像辨識、自然語言處理或其他 AI 任務。

技術亮點： Cortex 開發了 Cortex Virtual Machine（CVM），這是一個與以太坊相容但加上 AI 層的虛擬機。Cortex 上的智慧合約可以有特殊指令來呼叫機器學習模型（存放於區塊鏈或 IPFS 上）。Cortex 網路上的礦工會執行該模型（如有需要會用 GPU），並將結果寫入合約執行，所有節點對結果達成共識。為了讓這個流程具有「決定性」（因為 AI 模型通常在不同硬體上會有微小差異），Cortex 要求模型必須量化且決定性。團隊更進一步開發「ZK proofs for ML」（ZKML）技術，即以零知識證明來驗證模型輸出正確性而無需反覆執行。事實上，Cortex 於 2024 年公布 ZKML 的進展，表示正在測試神經網路執行的證明系統，是相當前沿的做法。

開發者可以將訓練好的 AI 模型提交到 Cortex 的儲存（當模型被使用時可獲得 CTXC 代幣獎勵）。有一個「AI 合約」的概念──即結合 AI 模型的智慧合約。一個著名的早期範例是貓咪圖片分類器合約：你可以提交一張圖片（轉為數據）給合約，合約運行預訓練模型判斷該圖是否為貓，然後採取動作（例如若確定是貓就鑄造 NFT）。這個新穎應用展示了區塊鏈可以以複雜方式處理真實世界的資料，不僅止於簡單預言機。

CTXC 代幣與表現： CTXC 是 Cortex 的原生加密貨幣，用於支付合約中 AI 推理費用，以及給礦工的區塊獎勵（Cortex 最初使用工作量證明，後續有考慮轉向權益證明或類似機制）。該幣於 2018 年 AI 區塊鏈熱潮時曾漲至約 $2.39，但隨後在 2019–2020 年熊市大幅下跌至數分錢。不過，該專案低調持續開發。在 2021 年牛市時，CTXC 再度回升。到 2023 年末與 2024 年初，因 AI 熱潮再起，CTXC 又往上攀升——2024 年 11 月約 $0.40–$0.50、流通市值近 $1 億美元。Cortex Labs 強調自 2020 年 $0.03 的谷底恢復，一大原因是市場重新認可其鏈上 AI 平台的潛力。

應用場景與合作： Cortex 的鏈上 AI 能力開創許多全新可能。例如，DeFi 協議可以用 AI 即時調整參數——想像一個借貸協議，利用鏈上的 AI 模型動態評估風險、調整利率和抵押品保證金。又例如區塊鏈遊戲中，AI 對手行為由鏈上神經網路生成，全程做到 AI 決策公平透明。還有 NFTs 應用：由 AI 模型參與鑄造流程的生成藝術作品 NFT——在 Cortex 上，可直接於鑄造合約內執行生成模型，確保每件藝術品的獨特性及隨機性都是鏈上可驗證的。

Cortex 團隊多具有學術背景，也透過計畫吸引 AI 開發者。他們打造了 Python VM (或其變體) 作為合約內編寫 AI 推論邏輯的語言，因為用 Solidity 編神經網路太過困難。

一個特定合作/應用範例：Cortex 曾和硬體廠牌合作打造 GPU 礦機，能同時做加密貨幣挖礦和服務 AI 推理任務。核心想法是讓礦工的 GPU 既能保障區塊鏈安全，又能執行 AI 工作，提升經濟效益。這理念與 Bittensor 等專案有點接近，但 Cortex 強調在合約執行端的實現。

Cortex 入選要點： Cortex 是少數「將 AI 與區塊鏈結合到執行層」的專案，對比主鏈如以太坊或 Solana 仍多仰賴鏈下 AI，Cortex 直接做到 AI 智能合約。這創新為全新類型 DApp 提供可能。例如去中心身份驗證 DApp，可於鏈上用 AI 做人臉辨識或文件驗證，驗證結果全數寫入鏈上，不假手於第三方服務，合約程式碼全民可審查。

業界也指出，雖然 Cortex 使用規模還小（區塊鏈規模有限），其創新理念非常強。幣安研究曾評 Cortex：「在將 AI 與區塊鏈技術結合領域的先驅，為智能 DApp 打造平台」，本質上為智慧合約增添「智能」新層次。

未來/動態： 2024 年起 Cortex Labs 正持續優化 CVM 執行效能，並整合零知識證明，使重度運算的 AI 能為所有節點所驗證、無需全網重算。倘若 ZKML 技術成熟，就有可能僅需由部分節點或 GPU 擅長節點執行 AI 模型，並產生證明給其他節點快速驗證——大幅解決重運算去中心化難題，甚至可能被大型公鏈日後借鑒。

未來計畫還包括跨鏈連接其他生態，希望 CTXC 與 Cortex AI 功能能被以太坊或 BSC 上的合約呼叫，透過橋接方案提高應用量——讓其他鏈的開發者也可無縫利用 Cortex 的 AI 能力。

他們也曾暗示即將推出 Cortex 2.0，可能會採用更節能共識（如權益證明或以太坊 L2，強化安全）——減輕開發者部署門檻，無需在意挖礦配置。

專家觀點與預測： Analytics Insight 等科技媒體偶爾將 CTXC 列為有潛力的 AI 代幣——因其市值低、潛力高。若 Cortex 上某大型 AI DApp 成功推出，CTXC 需求有可能急劇飆升。不過，預測 CTXC 會衝上數十美元純屬高度投機，需大規模採用才可能。目前重點還是在技術領先與創新，因此 Cortex 入選我們前十：它默默搭起 AI 和區塊鏈開發者之橋，推動雙方合作打造最前沿產品。隨產業成熟，Cortex 這類專案或許就是下一波智慧型去中心 DApp 的核心力量。

10. Alethea AI (ALI) – 智慧 NFT 與 AI 元宇宙

壓軸登場的是 Alethea AI，以其 Artificial Liquid Intelligence（ALI）代幣與 AI + NFT 的互動智能數位資產願景著稱。Alethea AI 於 2021 年問世，最早提出「智慧型 NFT」（iNFT）概念。所謂 iNFT，就是結合 AI 引擎賦予 NFT（如數位化身）智能，它可具備個性、能對話互動、生成內容，並可隨時間進化。Alethea 建構了一套協議，允許用戶將 ALI 代幣與 NFT 綁定，為 NFT「注入」智能。旗艦展示案例是 2021 年公開的 AI NFT 角色 Alice——首個可對話的智慧型 NFT，展現生成式 AI 結合區塊鏈擁有權的特色。

平台與技術： Alethea 生態系的骨幹是 AI Protocol。現階段（AI Protocol V3），該協議提供用於將 AI 模型、數據、互動資產化的基礎設施。主要元件包括：

ALI Pods（智能艙）： 這是內含某種 AI 個性或技能的模組。當用於 NFT（如角色圖像）時，就能賦予其生命。這些本質上是 AI 模型（如基於 GPT 的對話模組）的容器，可隨著使用「升級」或強化。
ALI Agents（智能特工）： 系統內可資產化的 AI 特工，可執行任務或互動。它們存在於 “Hives”（蜂巢）——即模型、數據和運算資源的集群裡。
去中心化基礎設施（DePIN）： 協議利用去中心化儲存與運算（潛在應用如 IPFS 或其他去中心化 GPU 服務商）以確保…running these AI agents isn’t reliant on a centralized server. Key metadata and ownership records are on-chain for transparency, while bulky assets (like large model files or media) can be kept off-chain but referenced securely.

運行這些 AI 代理並不依賴集中式伺服器。為了透明度，關鍵的元資料與所有權記錄都存放在鏈上，而大型資產（如龐大的模型檔案或媒體）則可以離鏈儲存，但以安全方式進行引用。

Alethea’s technology allows natural language interaction with NFTs – their CharacterGPT, launched in Jan 2023, enables creation of AI characters from just a description. For example, you could type “A friendly medieval knight who tells jokes” and CharacterGPT will generate a unique avatar and a personality that speaks accordingly. This significantly lowers the barrier to create dynamic avatars.

Alethea 的技術讓 NFT 支援自然語言互動——他們的 CharacterGPT 於 2023 年 1 月推出，只需輸入描述即可創建 AI 角色。例如，你可以輸入「一個會開玩笑的友善中古騎士」，CharacterGPT 就會生成一個獨一無二的頭像以及對應的個性，能依此說話。這大大降低了創建動態頭像的門檻。

Use Cases and the Metaverse Angle: The immediate use of Alethea’s tech is in the metaverse and gaming. Imagine NPCs (non-player characters) in virtual worlds that are not pre-scripted but actually driven by AI – they can converse with players with unique personalities. If these NPCs are iNFTs owned by users or creators, it establishes a new creator economy: you can create and sell intelligent characters. Alethea has a dApp called Noah’s Ark which is a metaverse for iNFTs to live and interact. Users can come and chat with various iNFTs – from historical figures to fictional beings – and even have those AI characters perform tasks or create content.

應用場景與元宇宙視角： Alethea 技術的首要應用場景是在元宇宙和遊戲中。想像虛擬世界裡的 NPC（非玩家角色）不再是預先設計的，而是由 AI 驅動——他們能帶著獨特個性與玩家對話。如果這些 NPC 是由用戶或創作者擁有的 iNFT，就開啟了一個新的創作者經濟：你可以創建並銷售智能角色。Alethea 有一款名為 Noah’s Ark 的去中心化應用，這是一個讓 iNFT 居住與互動的元宇宙。用戶可以與各種 iNFT 聊天——從歷史人物到虛構生物——甚至可以讓這些 AI 角色執行任務或創作內容。

Another use case is digital companions or assistants. There are iNFTs that serve as personal AI companions – think of a Tamagotchi-like pet that you own as an NFT, but it talks and learns from you, or a virtual tutor/coach NFT that can engage and teach.

另一個應用場景是數位夥伴或助手。有些 iNFT 是作為個人 AI 夥伴存在——就像你擁有的 NFT 寵物小精靈，但它會說話並從你這裡學習，或者是可以與你互動、教學的虛擬導師/教練 NFT。

For businesses and brands, iNFTs could be brand ambassadors or customer support bots with a face and personality, which are verifiably unique and can even be traded or leased.

對於企業與品牌來說，iNFT 也可以作為品牌大使或帶有面孔和個性的客服機器人，其獨特性可以驗證，甚至可以進行交易或出租。

ALI Token Dynamics: The ALI token is used across this ecosystem as the utility token. When you want to create an intelligent NFT, you lock a certain amount of ALI tokens into an “Intelligence Pod” that attaches to your NFT. The more ALI you lock, potentially the more sophisticated the AI can be (like higher “intelligence level”). ALI tokens also facilitate transactions in the AI Protocol – e.g., paying for GPU time, or for the services of an ALI Agent. Alethea raised funding (over $30M) and by early 2022 the ALI token was listed on major exchanges. It reached a multihundred-million dollar market cap during the 2021 NFT boom (trading around $0.1 at peak), and like others, cooled off and then saw a smaller resurgence in the 2023 AI hype (hovering around $0.02-$0.04 in 2023-2024). As of mid-2025, ALI remains modestly valued, reflecting that the concept is still niche – but it has a dedicated community of creators.

ALI 代幣動態： ALI 代幣作為整個生態系中的實用代幣被使用。當你想創建一個智能 NFT 時，你需要將一定數量的 ALI 代幣鎖定於「智能膠囊」中，此膠囊會附加在你的 NFT 上。鎖定的 ALI 越多，其 AI 智能潛力可能越高（例如更高「智能等級」）。ALI 代幣同樣用於 AI 協議交易——例如支付 GPU 時間，或購買 ALI Agent 的服務。Alethea 融資超過 3000 萬美元，並於 2022 年初在主流交易所上架 ALI 代幣。在 2021 年 NFT 熱潮期間，市值一度達數億美元（高點交易價約 0.1 美元），隨著市場轉冷，也歷經修正，並於 2023 年 AI 熱潮時小幅回升（2023-2024 年間於 0.02 至 0.04 美元之間波動）。截至 2025 年中，ALI 的估值仍算溫和，反映出這一概念仍較小眾，但它擁有一群專注的創作者社群。

Expert Opinions: Alethea is often highlighted as a project at the intersection of AI, NFTs, and the metaverse – three very buzzy areas. Coin360 stated that “Alethea AI's innovative approach combines generative AI & blockchain for interactive NFTs”. It’s pioneering a “content engine” where the content (the AI’s outputs) is owned by users. Some tech futurists believe such AI avatars will be central to how we interact online – from VR world guides to AI influencers. Mark Cuban is actually one of the investors in Alethea, and he praised the idea of “virtual beings” economy, which lends some weight to their vision.

專家意見： Alethea 經常被視為 AI、NFT 與元宇宙三大熱門領域交匯處的代表性項目。Coin360 曾指出：「Alethea AI 創新的方法將生成式 AI 與區塊鏈結合，帶來互動式 NFT。」它率先推動「內容引擎」，讓用戶擁有 AI 輸出的內容。部分科技未來學家認為，這類 AI 分身將成為我們未來數位互動的核心——從 VR 世界嚮導到 AI 網紅皆是如此。Mark Cuban 也是 Alethea 的投資人之一，他稱讚「虛擬生命體經濟」的概念，為其願景增添了分量。

Progress and Milestones: In 2022, Alethea rolled out Fusion, allowing any existing NFT (like a Bored Ape or CryptoPunk) to be fused with an intelligence pod – giving blue-chip NFTs a voice or personality. They also moved towards decentralizing the AI protocol by end of 2022, meaning community governance over how the AI tech is used. In 2023, beyond CharacterGPT, they implemented “Open Fusion” letting the public request to intelligent-ify any NFT they own. By 2025, their AI Protocol V3 is pushing to become a full-fledged decentralized network for AI assets, aligning with the concept of DePIN (decentralized physical infrastructure) where distributed GPUs and storage underpin the system.

進展與里程碑： 2022 年，Alethea 推出 Fusion，讓任何現有 NFT（如無聊猿、CryptoPunk）都可與智能膠囊融合——賦予藍籌 NFT 聲音或個性。他們於 2022 年底著手分散化 AI 協議，也就是由社群共同治理 AI 技術的應用。2023 年，除了 CharacterGPT 外，他們實現了「Open Fusion」，讓公眾可自由申請讓自己擁有的 NFT 變得智慧化。到 2025 年，其 AI Protocol V3 正全力朝向去中心化 AI 資產網路發展，與 DePIN（分散式實體基礎設施）概念接軌——由分散式 GPU 與存儲構築系統底座。

Why It’s One to Watch: Alethea’s approach stands out because it’s about injecting AI into the very fabric of Web3 culture (NFTs). It’s easy to imagine that in a couple of years, most avatars and characters in blockchain games or communities will have AI capabilities. Alethea is among the first-movers there. The ALI token is a bet not just on one platform, but on a future creator economy of AI characters – and Alethea has built a lot of the tools for that already.

為何值得關注： Alethea 的做法獨樹一格，因為它是將 AI 注入 Web3 文化核心（NFT）。可以想像，幾年後多數區塊鏈遊戲或社區的頭像和角色都具備 AI 能力。Alethea 是這領域的先驅之一。ALI 代幣不只是對單一平台的押注，更是在押注一個 AI 角色的未來創作者經濟——而 Alethea 已建構好許多相關工具。

Moreover, in terms of market narrative: AI + metaverse was a hot combo in late 2021, and while it quieted down, it could resurge as technologies mature (Apple’s VR push, etc.). If so, Alethea is well positioned to ride that wave with a working product.

此外，就市場敘事而言：AI 加元宇宙曾在 2021 年底成為熱門話題，雖然其後降溫，但隨著技術成熟（如蘋果推動 VR 等事件），相關熱度可能再度湧現。若真如此，Alethea 擁有成熟產品，準備好乘上這波浪潮。

Future Plans: The roadmap likely includes scaling the AI capabilities (more languages, more types of AI like maybe AI that can do animation, or complex reasoning), and more decentralization (perhaps ALI token governance over AI model updates or content moderation policies). There’s also potential integration with other ecosystems – e.g., bringing Alethea’s iNFT standard to Ethereum L2s or other chains, so that intelligent NFTs can roam across platforms.

未來規劃： 發展路線圖可能包括擴展 AI 能力（支援更多語言、更多型態的 AI，如動畫 AI 或能進行複雜推理的 AI），以及進一步分權（或許 ALI 會參與 AI 模型更新或內容審核政策的治理）。也有與其他生態圈整合的可能——例如將 Alethea 的 iNFT 標準帶到以太坊 L2 或其他區塊鏈，讓智能 NFT 能跨鏈流通。

From a tech perspective, we might see Alethea incorporate more advanced models (maybe an open-source equivalent of GPT-4 in their agents, etc.) as those become available. And they will probably foster a developer community to build mini DApps on top of their protocol (for instance, someone could make a game where every character is an iNFT from Alethea’s Noah’s Ark).

從技術角度來看，未來我們可能看到 Alethea 引入更先進的模型（例如他們的代理內建開源 GPT-4 等級模型）。而且，他們可能培養開發者社群，協助在其協議上構建迷你 DApp（例如開發每個角色都是 Noah’s Ark iNFT 的遊戲）。

Forecast: If Alethea’s platform saw one or two breakout viral iNFTs (imagine an AI VTuber or influencer NFT that becomes popular), it could spur a lot of interest. Analysts would then likely re-rate ALI token based on usage and adoption. Some have speculated ALI could follow the path of other NFT-related tokens which soared during hype cycles. But the key will be user engagement – are people actually spending time and money on these intelligent NFTs?

預測： 假如 Alethea 平台出現一兩款爆紅的 iNFT（像超人氣的 AI VTuber 或網紅 NFT），將引發大量關注。分析師可能基於實際使用和採納度重新估價 ALI 代幣。有人推測 ALI 可能走上其他 NFT 相關代幣炒作潮時的飆升路徑。但關鍵還是用戶參與度——人們會不會真的花時間和金錢在這些智能 NFT 上？

So far, the signs are promising: Alethea held an iNFT “Hackathon” where creators made cool AI NFT experiences, and many of those were captivating. If that momentum continues, Alethea AI can solidify its place as the top platform for personal AI assets in the crypto space. In conclusion, for readers keen on the creative and interactive side of AI and blockchain, Alethea’s fusion of generative AI with digital ownership is a trend to keep a close eye on.

到目前為止，跡象相當樂觀：Alethea 舉辦了 iNFT 黑客松，創作者們做出了許多令人驚豔的 AI NFT 體驗，反響熱烈。如果這股勢頭持續，Alethea AI 能鞏固其在加密領域個人 AI 資產平台的領導地位。總結來說，對熱衷創意及互動性 AI 與區塊鏈應用的讀者而言，Alethea 將生成式 AI 結合數位所有權的趨勢值得密切關注。

Final thoughts:

結語：

The convergence of AI and blockchain is creating an entirely new landscape of possibilities, from decentralized AI supercomputers to intelligent digital lifeforms. The ten projects discussed – the ASI Alliance (Fetch.ai/SingularityNET/Ocean Protocol), Bittensor, Render, NEAR, Internet Computer, Numerai, Oraichain, DeepBrain Chain, Cortex, and Alethea AI – represent the cutting-edge innovators at this intersection. They address different layers of the AI-blockchain stack: data and model sharing, computing infrastructure, integration into dApps, economic and governance models for AI, and even novel user experiences with AI.

AI 與區塊鏈的交匯正在創造全新可能，從去中心化 AI 超級電腦到智能數位生命體。本文討論的十個專案——ASI 聯盟 (Fetch.ai／SingularityNET／Ocean Protocol)、Bittensor、Render、NEAR、Internet Computer、Numerai、Oraichain、DeepBrain Chain、Cortex 以及 Alethea AI——正是該交匯領域的前沿創新者。他們覆蓋了 AI-區塊鏈堆疊的不同層面：數據與模型分享、運算基礎設施、整合至 dApp、AI 的經濟與治理模型，甚至帶來嶄新的 AI 用戶體驗。

What unites them is a mission to make AI more decentralized, transparent, and user-centric:

將它們串聯起來的是一個共同使命：讓 AI 更加去中心化、透明和以用戶為本：

They envision a world where contributors are fairly rewarded when AI systems use their data or models.
A world where AI agents can act autonomously yet verifiably on our behalf, conducting transactions and making decisions within bounds we set.
A world where infrastructure is not monopolized, but instead taps global distributed resources – be it GPUs on a blockchain or knowledge from thousands of individuals.
And a world where intelligent technology is more accountable, thanks to blockchain’s audit trails and community governance, mitigating AI’s black-box risks.
他們期望建構一個世界：當 AI 系統使用你的數據或模型時，貢獻者能獲得合理回報。
一個AI 代理人能自主且可驗證地代表我們行動、進行交易並在我們設定的範圍內做決定的世界。
一個基礎設施不再被壟斷，而是能利用全球分散資源（不論是鏈上的 GPU 還是千萬用戶知識）的世界。
還有，智能科技能更負責任，透過區塊鏈稽核及社群治理，減輕 AI 黑箱風險的世界。

The year 2025 finds these projects at various stages: some like Numerai are battle-tested and quietly steering hedge funds; others like Bittensor are rapidly emerging as new power players with strong backing; platforms like NEAR and ICP are infusing AI into large ecosystems, potentially affecting millions of users. Market sentiment has been enthusiastic – the AI crypto sector saw a significant surge, outpacing many other categories, with top tokens capturing investor attention and bullish forecasts. Of course, with any nascent tech, there are risks: not every project will achieve all its goals, and hype can outpace reality. But importantly, each of these projects has shown real progress – whether through mainnet launches, partnerships, or active user communities.

2025 年，這些項目正處於不同發展階段：像 Numerai 已經歷過市場考驗，默默引領避險基金；Bittensor 則迅速崛起成為具備強大後盾的新興勢力；NEAR、ICP 等平台正將 AI 注入大型生態體系，潛在影響數百萬用戶。市場情緒高昂——AI 加密領域的漲幅明顯領先許多其他賽道，主流代幣廣受投資人關注與看好。當然，所有新興科技都有風險：不是每個項目都能完全實現其目標，炒作也可能超前現實。但更重要的是，這些專案都展現了真實進展——不論是主網上線、合作夥伴、還是活躍用戶社區。

For enthusiasts and investors, the key is to watch the traction:

對愛好者與投資人來說，關鍵就是觀察實際成長跡象：

Are developers building on these platforms (e.g. new DApps on Cortex or NEAR utilizing AI)?
Are businesses adopting their solutions (e.g. enterprises using DeepBrain Chain for cheaper AI training, or games incorporating Alethea’s iNFTs)?
Are there growing network effects (more nodes on Render or Bittensor, more data scientists on Numerai, more agents on ASI Alliance)?
有開發者在這些平台上打造新應用嗎（如 Cortex 或 NEAR 上採用 AI 的 DApp）？
有企業導入他們的解決方案嗎（如企業用 DeepBrain Chain 便宜訓練 AI，或遊戲引入 Alethea 的 iNFT）？
有明顯的網路效應成長嗎（Render 或 Bittensor 的節點數、Numerai 的數據科學家，ASI 聯盟的代理人持續增加等）？

The “AI blockchain” sector is still in its early days, reminiscent of the early DeFi days – full of experimentation. But the stakes are huge: whichever platforms become standard for AI data sharing, AI computation, or AI-driven smart contracts could become as indispensable as today’s big cloud and AI companies, but with decentralized ownership.

「AI 區塊鏈」產業仍在初期階段，正如當年 DeFi 剛起步——充滿實驗精神。但其未來潛力巨大：誰能成為 AI 數據分享、運算或 AI 驅動智能合約的標準平台，將如今日雲端與 AI 巨頭一樣舉足輕重，只是擁有去中心化所有權。

As experts often say, we’re at the start of a new paradigm. The projects above each hold a piece of the puzzle for a future where AI is interoperable, accountable, and much more accessible. Whether it's through enabling machines to have wallets and pay each other, or creating a global brain trust of algorithms, or turning digital art into living characters, these initiatives are expanding what is possible.

正如專家常說，我們正站在新典範的起點。上述每個項目都持有未來拼圖的一角——一個 AI 可互通、負責任且更普及的世界。無論是讓機器擁有錢包彼此支付、打造全球演算法智庫，或者將數位藝術轉變為有生命力的角色，這些創新都在拓展可能的邊界。

In summary, the Top 10 AI Blockchains to watch are not just trending tickers – they represent a profound shift towards merging two transformative technologies. Keep an eye on them, engage with their communities, and watch as they

總結來說，這十大 AI 區塊鏈值得關注的不僅僅是流行代幣——它們代表著兩項顛覆性技術深度融合的新大勢。持續追蹤、參與其社群，親眼見證他們未來的發展。潛在地改變我們建構與互動智慧系統的方式。如果2025年是AI區塊鏈真正起飛的一年，這些專案將會領軍前行，而它們的進展很有可能決定未來幾年科技創新的主軸。