从某种程度上说，AI游戏都可以被归为这个类别，玩家通过与AI交互，并训练自己的AI角色，使得AI角色更符合个人的需求，如更贴合个人的喜好或者在游戏机制中更具有战斗力和竞争力。游戏是AI在切入现实世界前的一个过渡阶段，也是目前落地风险性较低、最容易被普通用户理解的一个赛道，标志性的项目如AIArena、EchelonPrime、AlteredStateMachine等。
AIArena：AIArena是一款玩家可以通过AI学习和训练，使游戏角色不断进化的PVP格斗游戏，希望以游戏的形式让更多普通用户能够接触、了解和体验AI，同时让人工智能工程师能基于AIArena提供各种AI算法来增加收入。每个游戏角色都是由AI赋能的NFT，其中Core是包含AI模型的核心，包括两个部分：架构和参数，存储在IPFS上，一个新的NFT中的参数时随机生成的，意味着其将执行随机动作，用户需要通过模仿学习（IL）的过程提升角色的策略能力，每次用户训练角色并保存进度时，参数都会在IPFS上更新。
AlteredStateMachine：ASM并不是一个AI游戏，而是为AIAgent进行确权和交易的协议，定位为元宇宙AI协议，目前正与包括FIFA等多个游戏集成，在游戏和元宇宙中引入AIAgent。ASM利用NFT对AIAgent进行确权并交易，每个Agent将包含三个部分：Brain（Agent的自身特性）、Memories（存储Agent学到的行为策略，及模型训练的部分，与Brain绑定）、Form（角色外观等）。ASM拥有一个Gym模块，包括去中心化的GPU云提供商，可以为Agent提供算力支持。目前以ASM作为底层的项目包括AIFA（AI足球游戏）、MuhammedAli（AI拳击游戏）、AILeague（与FIFA合作的街头足球游戏）、Raicers（AI驱动的赛车游戏）以及FLUFWorld’sThingies（生成式NFT）。
ParallelColony(PRIME)：EchelonPrime正在开发ParallelColony，这是一款基于AILLM的游戏，玩家可以与你的AIAvatar进行互动并对其产生影响，Avatar将根据记忆和生活轨迹产生自主行动。Colony目前是最受期待的AI游戏之一，近日官方刚刚发布了白皮书，并宣布迁移至Solana，使得PRIME又迎来了一波新的上涨。
预测能力是AI进行未来决策和行为的基础，在AI模型被用于实际预测前，预测竞赛在更高等级上对AI模型的表现进行比较，通过代币为数据科学家/AI模型提供激励，这对于整个Crypto×AI的发展具有积极意义通过激励不断开发效率和性能更强、更适合crypto世界的模型和应用，在AI对决策和行为发挥更深刻影响前，创建出更优质、更安全的产品。正如V神所说，预测市场是一个强大的原语，可以拓展到更多其他类型的问题。这一赛道中的标志性项目包括：Numerai和OceanProtocol。
Numerai：Numerai是一个已经运行了很久的数据科学竞赛，数据科学家根据历史的市场数据（由Numerai提供）训练机器学习模型来预测股市，并质押模型和NMR代币进行锦标赛，表现较好的模型将获得NMR代币激励，较差模型的质押代币则会被销毁。截止2024年3月7日，共有6,433个模型被质押，协议共计向数据科学家提供了$75,760,979的激励。Numerai正在激励全球数据科学家合作来构建新型对冲基金，目前已发布的基金包括NumeraiOne和NumeraiSupreme。Numerai的路径：市场预测竞赛→众包预测模型→基于众包模型的新型对冲基金。
OceanProtocol：OceanPredictoor正在关注预测，开始于加密货币走势的众包预测。玩家可以选择运行Predictoorbot或Traderbot，Predictoorbot使用AI模型对下一个时间点（比如五分钟后）的加密货币（如BTC/USDT）价格进行预测，并质押一定数量的$OCEAN，协议将根据质押量加权计算出全局预测，Traders购买预测结果并可以根据其进行交易，在预测结果准确率较高时，Traders可以从中获利，预测错误的Predictoor将会被罚没，而预测正确的则可以获得这部分代币和Traders的购买费用作为奖励。3月2日，OceanPredictoor在媒体上公布了最新方向World-WorldModel（WWM），开始探索对天气、能源等现实世界的预测。
AI可以帮助用户用简单易懂的语言理解正在发生的事情，充当用户在crypto世界的导师，并对可能的风险进行提示，以降低Crypto的使用门槛和用户风险，提高用户体验。具体可实现的产品的功能很丰富，如钱包交互时的风险提示、AI驱动的意图交易、能够回答普通用户crypto问题的AIChatbot等等。对受众群体进行扩大，除了普通用户，开发者、分析师等等在内的几乎所有群体，都将成为AI的服务对象。
让我们再次重申这些项目的共同点：尚未代替人类执行某些决策和行为，但正在利用AI模型为人类提供辅助决策和行为的信息和工具。从这一层开始，AI作恶的风险已经开始暴露在系统中可以通过提供错误的信息来干扰人类最后的判断，这一点在V神的文章中也已经有详细的分析。
能够被归入这一类目下的项目较多也较杂，包括AIchatbot、AI智能合约审计、AI代码编写、AItradingbot等等，可以说目前绝大多数的AI应用都正在这一类的初级水平，具有代表性的项目包括：
PaaL：PaaL是目前AIChatbot的龙头项目，可以看作是经过crypto相关知识训练的ChatGPT，通过集成TG和Discord，可以为用户提供：代币数据分析、代币基本面和代币经济学分析以及文字生成图片等其他功能，可以将PaaLBot集成入群聊来对一些信息进行自动回复。PaaL支持定制个人bot，用户可通过投喂数据集，构建自己的AI知识库和自定义bot。PaaL正在向AITradingBot进发，2月29日宣发了其AI支持的crypto研究&交易终端PaalX，根据介绍可实现AI智能合约审计、基于推特的新闻集成和交易、Crypto研究和交易支持，人工智能助手可降低用户使用门槛。
ChainGPT：ChainGPT依靠人工智能开发了一系列crypto工具，如chatbot、NFT生成器、新闻集合、智能合约生成与审计、交易助手、Prompt市场和AI跨链交换。但ChainGPT目前的发力方向在于项目孵化和Launchpad，目前已完成24个项目的IDO和4个FreeGiveaways。
Arkham：Ultra是Arkham的专用AI引擎，用例是通过算法将地址与现实中实体进行匹配，以提高加密行业的透明度。Ultra基于用户提供以及自身收集的链上链下数据，将之合并，并输出成可拓展的数据库，最终以图表方式呈现。但Arkham文档中并未对Ultra系统有详细论述，本轮Arkham受到关注的原因为OpenAI创始人SamAltman对其的个人投资，过去30天收获5倍涨幅。
GraphLinq：GraphLinq是一种自动化流程管理解决方案，旨在使用户无需编程即可部署和管理各种类型的自动化功能，如将Coingecko中比特币的价格每隔5分钟推送至TGBot中。GraphLinq的解决方案是用Graph将自动化流程可视化，用户可以通过拖拽节点的方式创建自动化任务，并使用GraphLinqEngine执行。尽管不需要代码，但创建Graph的过程对普通用户来说依然有一定门槛，包括选择合适的模板、在几百个逻辑块中挑选合适的并连接。因此GraphLinq正在引入AI，使用户可以用对话式人工智能和自然语言，来完成自动化任务的构建和管理。
0x0.ai：0x0与AI相关的业务主要有三个：AI智能合约审计、AI反Rug检测和AI开发者中心。其中AI反Rug检测将检测可疑行为，如过高税收或抽走流动性，防止用户受骗，AI开发者中心利用机器学习技术生成智能合约，实现No-code部署合约。但目前仅初步上线了AI智能合约审计，其他两项功能尚未开发完成。
Zignaly：Zignaly诞生于2018年，旨在让个人投资者能够选择基金经理来为自己进行加密资产管理，类似Copy-trading的逻辑。Zignaly正在使用机器学习和人工智能技术，建立起对基金经理进行系统评估的指标体系，目前推出的第一个产品为Z-Score，但作为人工智能产品来说还是比较初级。
这是最令人激动的部分让AI能够代替人类进行决策和行为，你的AI将直接掌控你的钱包，代替你进行交易决策和行为。在这一分类下，笔者认为主要可以分为三个层级：AI应用（尤其是以自主决策为愿景的应用，如AI自动化交易bot、AIDeFi收益Bot）、AutonomousAgent协议以及zkml/opml。
AI应用是对某一领域的问题进行具体决策的工具，它们积累了不同细分领域的知识和数据，依赖于根据细分问题而量身定制的AIModel开展决策。可以注意到，AI应用在本文中被同时归入两类：接口与规则，从开发愿景来说，AI应用应成为独立决策的Agent，但目前无论是AI模型的有效性、集成AI的安全性，都无法满足这一要求，甚至作为接口都略微勉强，AI应用正处于非常早期的阶段，具体项目在前文已有介绍，在此不做赘述。
AutonomousAgent被V神在第一类（AI作为参与者）中提及，从远期愿景来说，本文将其归为第三类。AutonomousAgent利用大量数据和算法来模拟人类的思维和决策过程，并执行各种任务和交互。本文主要关注Agent的通信层、网络层等基础设施，这些协议定义了Agent的归属权，建立了Agent的身份、通信标准和通信方式，连接多个Agent应用，能够协同进行决策和行为。
zkML/opML：通过密码学或经济学的方法，保证经过了正确的模型推理过程而提供具有可信性的输出。安全性问题对于将AI引入智能合约非常致命，智能合约依靠输入产生输出并自动化执行一系列功能，一旦AI作恶给予了错误的输入，将会为整个Crypto系统引入极大的系统性风险，因此zkML/opML和可能的一系列潜在解决方案，都是让AI进行独立行动和决策的基础。
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