2025年，我们还将看到具有产品市场契合度(PMF)的顶级代理获得重大的能力升级。例如，AIXBT已经在专注于Alpha的对话代理领域中占据领导地位，可能会通过更敏锐的响应和更有见地的分析进一步巩固其地位。
随着其他垂直领域的龙头涌现，这种演变将反映在整个生态系统中，他们将通过独特的专长和创新引领潮流。
2025年将是AIAgent专业化的一年。我们将看到各个垂直领域的龙头涌现，每个龙头将主导自己的细分市场：
3D模型：具有高质量视觉设计的代理，适用于游戏、AR/VR等。
语音模块：能够自然、像人类一样说话并引起情感共鸣的代理。
富有个性的代理：具有独特、易于共鸣的个性化对话代理。
直播代理：在推特/X和YouTube等平台上蓬勃发展的交互式代理。
自动化交易代理：能够持续执行有利可图的交易。
专注于DeFi的代理：优化收益策略、借贷和流动性配置。
抽象代理：通过用户友好的UI实现无缝链上交互。
正如人类是多样且专门化的，AIAgent也将变得同样多样。每个代理的独特性将与其底层模型、数据和基础设施紧密相关。然而，这个生态系统的成功取决于强大的去中心化AI基础设施。
想要在2025年扩展AI代理，去中心化基础设施至关重要，如果没有它，该领域将面临性能、透明度和创新方面的瓶颈风险。
以下是去中心化AI基础设施的每个部分为何重要的原因，以及目前为解决这些挑战而建设的项目：
信任是去中心化AI的基础。随着AIAgent变得更加自主，我们需要能够让我们验证后台发生了什么的系统。我们需要知道这个代理是真正的AI，还是伪装成人类的；输出结果是否准确，并且是由声称的算法或模型生成的；计算是否正确且安全地执行等等问题等答案。
这也涉及到了可信执行环境(TEE)，它确保代理独立、安全且不受操纵地运行。没有可验证性，就没有信任，没有信任，生态系统就无法扩展。
值得关注的项目：
ORA：探索安全AI的基础设施，但代币经济学仍需完善；
Hyperbolic：开创了用于验证AI计算和推理的抽样证明；
PhalaNetwork：以其TEE基础设施而闻名，为去中心化AI增加了一层安全性。
AIAgent要想在现实世界中自主运行，就需要支付系统。无论是与人类还是其他代理进行交易，这些系统都必须处理从上链/下链到物物交换和会计等各个方面。想象一下，代理可以独立管理财务、购买计算资源，甚至与其他代理交换服务这就是代理与代理之间商业交易的基础。
值得注意的协议：
Crossmint：促进交易的AI支付工具；
Nevermined：支持代理与代理之间的商业交易和互动；
Skyfire：专注于代理操作的支付和会计。
AI的计算需求正在飙升大约每100天翻一番。无论是在成本还是可访问性方面，AWS等传统云服务无法满足这种需求。去中心化计算网络允许任何有闲置资源的人加入网络，提供他们的计算能力并获得奖励。
今年，我们甚至看到了GPU支持的债务融资模式的出现，如GAIB，帮助数据中心融资和扩展其运营。这使得去中心化计算能够为更广泛的受众所使用。
值得注意的协议：
Aethir：为AI和Web3量身定制的去中心化计算。
io.net：为AI工作负载提供可扩展的计算解决方案。
如果AI是大脑，那么数据就是氧气。数据的质量、可靠性和完整性直接影响AI模型的性能。但是，获取和标记高质量数据的成本很高，而不良数据会导致不良结果。
令人兴奋的是，出现了一些平台，让用户可以拥有自己的数据并将其货币化。例如，vana允许贡献者将他们的数据代币化并在数据流动性池(DLP)中交易。想象一下选择TikTokDataDAO或RedditDataDAO来汇集您的贡献这个概念在推动AI发展的同时赋予用户权力。
值得注意的协议：
CookieDAO：数据指标和见解的可靠来源；
vana：将用户数据代币化为可在去中心化市场上交易的流动性池；
Masa：与Virtuals合作，构建最大的去中心化AI数据网络，为动态和自适应AI代理提供支持。
2025年将迎来新AIAgent的爆炸式增长，其中许多将由去中心化模型提供支持。这些模型将更加先进，融合了类似人类的推理、记忆，甚至成本意识。
例如，NousResearch正在研究一种饥饿机制，该机制为AI模型引入了经济约束。如果代理无法承担推理成本，它实际上就会死亡，从而教会它更有效地优先处理任务。
值得注意的项目：
NousResearch：引入饥饿机制来教AI资源管理；
Pond：与Virtuals合作，提供用于去中心化模型创建和培训的工具；
Bagel：使用FHE和TEE提供隐私保护基础设施。
分布式训练和联合学习
随着AI模型变得越来越大、越来越复杂，集中式训练系统将无法满足需求。分布式训练将工作量分散到多个分散节点上，使流程更快、更高效。同时，联合学习允许组织在不共享原始数据的情况下协作训练模型，从而解决主要的隐私问题。
FLock.io是人工智能版Uber。Flock将AI工程师、模型提出者和数据提供者连接起来，创建一个可以以安全、分散的方式训练、验证和部署AI模型的市场。它为Aimonica等项目和更多有趣的模型提供支持。
随着更多专业代理进入生态系统，它们之间的无缝通信变得至关重要。群体智能允许代理作为一个团队一起工作，汇集他们的能力以实现共同目标。协调层抽象了复杂性，使代理更容易协作。
例如，Theoriq使用元代理来识别最适合某项任务的代理，并形成群体来达成目标。它还跟踪声誉和贡献，确保质量和责任。
值得注意的项目：
FXN：创建统一通信和商务的协议；
Virtuals：实现代理与代理之间的交互和集成；
Theoriq：开发代理以及为AI代理构建高级协调工具，包括集群和任务委派。
AI代理发展的下一阶段取决于基础设施。如果没有可验证性、支付系统、可扩展计算和强大的数据管道，整个生态系统就会面临停滞的风险。去中心化基础设施通过提供信任和透明度、可扩展性、协作和赋能来帮助解决这些问题。
当然，2025年还有几个其他叙事有望发展，例如：
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