用户自有/私人数据（包括DataDAOs）：用于激励收集专有数据集（包括私人用户自有数据）的网络（例如Vana*，NVG8）
公共与合成数据：用于从公共网站抓取数据或通过自然语言提示生成新数据集的网络/平台（例如Dria，Mizu，Grass，SynesisOne）
数据智能工具：用于查询、分析、可视化并提供关于链上数据的可操作见解的平台和应用（例如Nansen*，Dune*，Arkham，Messari*）
数据存储：用于长期数据存储/存档的文件存储网络以及用于管理经常访问和更新的结构化数据的关系数据库网络（例如Filecoin，Arweave*，Ceramic*，Tableland*）
数据汇编/溯源：优化AI和数据密集型应用的数据摄入管道和处理过程，并确保对AI生成内容的正确来源跟踪和可验证真实性的网络和平台（例如SpaceandTime，TheGraph*，StoryProtocol）
数据标注：通过激励分布式的人类贡献者创建高质量的训练数据集来改善AI模型的强化学习和微调机制的网络和平台（例如Sapien，KivaAI，Fraction.AI）
预言机：使用AI提供可验证的链外数据用于链上智能合约的网络（例如Ora，OpenLayer，Chainlink）
要实现一个开放、去中心化的AI模型或基于智能体的生态系统的全部潜力，需要构建新的基础设施。建设者正在探索的一些高潜力领域包括以下几个：
利用公开权重的大语言模型为链上AI应用场景提供动力，同时构建能够快速理解、处理和作用于链上数据的基础模型
针对大型基础模型（例如100B+参数）的分布式训练解决方案；由于各种技术复杂性，这通常被视为一个遥不可及的梦想，但NousResearch、Bittensor和PrimeIntellect的近期突破正在试图改变这种情况
利用零知识或乐观机器学习（即zkML，opML）、受信任的执行环境（TEE）或完全同态加密（FHE）来实现隐私的、可验证的推理
通过资源协调网络实现开放、协作的AI模型开发，或者构建利用加密基础设施渠道来增强人工智能智能体在链上/链下应用场景潜力的智能体网络/平台
虽然在构建这些基础基础设施原语方面已经取得了一些进展，但生产就绪的、链上的大型语言模型和AI智能体仍然处于起步阶段，并且我们预计在计算、数据和模型基础设施成熟之前，这种情况不会改变。尽管如此，我们认为这个类别非常有前景，是CoinbaseVentures在该领域投资策略的核心焦点，这是由对AI服务长期的隐含增长和需求所驱动的。在该层构建的新兴领域和示例项目包括以下几个：
开源的大语言模型：开源公开可访问的AI模型，允许任何人使用、修改和自由分发（例如LLama3，Mistral，StabilityAI）
链上模型创建者：能够创建用于链上应用场景的基础大语言模型的网络和平台（例如Pond*，Nous，RPS）
训练与微调：能够在链上实现激励的、可验证的训练或微调机制的网络和平台（例如Gensyn，PrimeIntellect，Macrocosmos，Flock.io）
隐私：采用隐私保护机制用于AI模型的开发、训练和推理的网络和平台（例如BagelNetwork，Arcium*，ZAMA）
推理网络：采用加密技术/证明来验证AI模型输出正确性的网络和平台（例如OpenGradient*，ModulusLabs，Giza，Ritual）
资源协调网络：网络设计用于促进AI模型开发的资源共享、协作和协调（例如Bittensor，Near*，Allora，Sentient）
智能体网络与平台：网络和平台用于促进AI智能体在链上/链下环境中的创建、部署和货币化（例如Morpheus，Olas，Wayfinder，Payman*，Skyfire*）
在加密领域内，AI智能体开始崭露头角，早期的例子如DawnWallet（一个利用AI智能体代表用户发送交易并与协议交互的加密钱包），ParallelColony*（一个链上游戏，玩家与拥有自己钱包并能在游戏中创建自己路径的AI智能体合作），或Venice.ai（一个具有可验证推理和隐私保护机制的生成式AI应用/自然语言提示）。然而，应用开发仍然在很大程度上是实验性和机会主义的，各种应用想法在该领域的炒作中大量涌现。尽管如此，我们相信AI智能体基础设施和框架的进步将使加密行业从中长期来看从主要的反应式智能合约应用转变为更复杂的主动式应用。在该层构建的新兴领域和示例项目包括以下几个：
AI伴侣：用于创建、分享和货币化用户拥有的具有个性化和情境感知的AI模型和智能体的应用（如MagnetAI，MyShell，Deva，VirtualsProtocol）
基于自然语言处理的接口：以自然语言提示作为与链上交易交互和执行的主要接口/入口点的应用（如Venice.AI，Veldt）
开发/安全工具：面向开发者的应用/工具，利用AI模型/智能体来增强链上开发者体验和安全机制（如ChainGPT，Guardrail*）
风险智能体：利用机器学习模型或AI智能体帮助协议实时动态调整和响应链上风险参数的服务（如ChaosLabs*，Gauntlet*，Minerva*）
身份（人格证明）：利用加密证明和机器学习模型验证用户人格证明的应用（如Worldcoin*）
治理：利用AI智能体根据人类驱动的治理决策/反馈执行交易的应用（如Botto，Hats）
交易/去中心化金融：由AI驱动的交易基础设施和去中心化金融协议，利用AI智能体自动执行链上交易（如Taoshi，Intent.Trade）
游戏：利用智能非玩家角色或AI机制驱动核心游戏玩法机制的链上游戏（如Parallel*，PlayAI）
社交：利用AI机制驱动链上社会体验的应用（如KaiKai，NFPrompt）
以上就是Coinbase Ventures：一览Crypto x AI堆栈全景的全部内容，望能这篇Coinbase Ventures：一览Crypto x AI堆栈全景可以帮助您解决问题，能够解决大家的实际问题是非常好学习网一直努力的方向和目标。