人工智能越来越多地推动技术和商业的进步，它广泛应用于各行各业，几乎在创意的方方面面都可以找到AI的影响。人工智能在加密货币市场的整合可以提供许多好处，例如提高安全性、加快交易时间和更复杂的数据分析能力。人工智能和区块链是近年来最有前途的两项技术，它们仍在等待被充分利用，但它们有可能改变我们的生活，这一领域正在变得越来越重要。很多投资者都想要进一步的了解人工智能对加密行业的影响？下面就让币圈子小编为大家简单分析一下。
人工智能对加密行业的影响？
人工智能在加密货币市场的整合可以提供许多好处，例如提高安全性、加快交易时间和更复杂的数据分析能力。人工智能的使用还可以帮助识别欺诈和检测可疑活动。此外，人工智能平台可以提供对市场趋势的宝贵见解，并帮助投资者做出明智的投资决策。随着人工智能及其在加密世界中的潜在应用的持续增长，人工智能有可能成为加密行业的主要叙事也就不足为奇了。
区块链和人工智能这两种技术正在以多种方式彻底改变世界，尤其是在数据管理和决策制定方面。区块链和人工智能都用于安全、信任、去中心化、分发等。除此之外，它们在医疗保健或金融等许多领域也有很多潜在的应用，这将有助于它们被世界各地的企业更广泛地接受。
区块链对人工智能的影响
区块链的去中心化和分布式有助于提高人工智能领域的信任度、安全性和稳定性。
区块链是一种分布式账本，记录各方和人群之间的交易。这可以用于以分布式方式、去中心化方式和去信任方式验证交易。
区块链的去中心化和分布式有助于提高人工智能(AI)领域的信任度、安全性和稳定性。它还有助于AI系统变得更加智能，因为它们通过网络或区块链变得更加紧密。
区块链领域也有可能破坏支撑一些最重要的行业部门的流程。区块链领域也有可能破坏支撑一些最重要的行业部门的流程。例如，想象一个信用卡和借记卡被智能合约取代的世界，智能合约将数据存储在区块链上，而不是存储在您的银行账户或ApplePay等应用程序中。这将允许您跟踪您的消费习惯并确保您没有过度使用它们(或支付太多利息)。
上述内容就是币圈子小编对于人工智能对加密行业的影响这一问题的简单分析。区块链可用于机器学习算法，使它们更加安全。恶意人员可能会篡改数据，这意味着他们可能会改变您的结果。但是，如果您有权访问区块链，那么除了您自己或网络上的其他节点(如果有的话)之外，其他任何人都无法知道自系统创建以来在您的系统中发生了哪些交易。区块链技术使我们所有人都可以在一个地方跟踪我们的信息和交易，这样任何人都可以在不被当场抓住的情况下更改它们。
人工智能会使哪些行业受益
作为一家开发微处理器和相关软件的公司，Nvidia业绩连创新高。 上个季度，这家公司收入增长55％达到22亿美元。
2016年是人工智能爆发的一年，借着这股东风，在过去12个月里，Nvidia公司股价几乎翻了两番，令人惊叹。
Nvidia的成功很大一部分要归因于他们的芯片产品：图形处理单元（GPU）。 GPU也可以理解为显卡，可以让电脑在玩游戏时表现的更出色。 然而现在GPU有了一个新的用武之地：为人工智能（AI）程序提供所需的大量计算能力，特别是在数据中心里。
这些芯片销量非飞涨（如图所示），是信息技术长期转型的最明显标志。 由于摩尔定律的减慢（目前芯片的计算能力大约每两年翻一番），以及云计算和AI的快速崛起，处理器市场正在重构。 这对半导体产业及其霸主英特尔，产生了深远的影响。
过去的日子对英特尔来说，简直顺风顺水。 无论个人电脑市场还是服务器领域，英特尔生产的中央处理器（CPU），可以胜任几乎所有的“工作负载”。 因为制造了强大的CPU，英特尔掌控了个人电脑市场80％的份额，以及几乎完全垄断服务器市场。
过去一年，英特尔的收入接近600亿美元。
尽管如此，CPU的更新换代速度，已经无法满足需求。 机器学习和其他AI应用，需要大量的数据，对数据处理能力的需求比几年前整个数据中心的消耗还多。 所以英特尔的客户，例如Google和微软以及其他大数据中心运营商，正在选择来自其他厂商越来越专业的处理器，甚至开始自己设计处理器。
Nvidia的GPU就是一例。 这个产品最初被设计用来执行交互式视频游戏所需的大规模复杂计算，也就是给大型游戏加速。 GPU有数百个专门用于计算数据的“核心”，所有的核心都是并行工作。 而CPU只有几个核心，顺序地处理计算任务。
Nvidia最新的处理器有3584个核心，而因特尔服务器CPU最多有28个。
Nvidia开发了一种称为CUDA的编程架构，帮助客户为不同的任务对处理器进行编程。 CUDA能够让GPU解决复杂的计算问题。 所以当几年前云计算、大数据和AI开始崛起之后，能够满足需求的Nvidia芯片简直堪称生逢其时。
每一个互联网巨头都在使用Nvidia出品的GPU，驱动他们各自的AI服务在大量数据中进行挖掘，无论是医学图像或是人类语音等等。 Nvidia来自数据中心运营商的销售收入，在过去一年增长了三倍，达到296亿美元。
然而在众多的专用处理器中，GPU只是其中的一种。 随着云计算公司为了保持领先优势，不断提高运营效率而混合和匹配芯片，处理器的范围正在扩大。
目前看来，Nvidia的技术成长空间还有很多。
因为Nvidia正在转型成为平台公司而不是硬件公司，GPU会是它的核心但是不是全部，它要做的是围绕GPU的一个平台、一个生态。 与GPU配套的各种设施，例如开发平台、开发者社区和包络编程语言在内的开发工具也非常重要。 举例来说，在笔记本PC市场，其实ARM的处理器性能完全可以和Intel相抗衡，但是为什么基本没有笔记本电脑用ARM的处理器？就是因为ARM在笔记本PC上没有任何生态。 一旦平台和生态做起来，即使它的技术发展不像原来那么生猛，我相信Nvidia的商业价值仍然可以得到保证。
Nvidia可能会面临的最大风险在于，它现在的股价完全由人工智能来支撑，但人工智能的应用会不会像投资者想象中发展的那么快是存疑的。 其实非常明显现在人工智能的应用有很大的泡沫，大家预期它在一两年之内会起来。 但是如果它在一两年之内没有起来或者说某些应用没有能真的落地，那时候投资者可能会有些反冲。 现在是一个overshoot，发现没有达到预期之后就会有一个undershoot，几次震荡之后慢慢回到理性估值。
英特尔近年来专注于制造更强大的CPU，而不是生产ASIC或FPGA。
人们普遍认为，传统的处理器不会很快失去地位：每一台服务器都需要它们，无数应用运行在它们之上。 英特尔的芯片销售还在增长，不过Gartner的IT咨询师Alan Priestley认为，加速芯片的高速增长对这家公司来说是个坏消息，在这些芯片上完成的计算越多，在CPU上运行的就越少。
英特尔的一个对策，是借助收购来追赶。 2015年，英特尔以167亿美元的价格收购了FPGA生产商Altera；8月，又花了4亿美元收购了Nervana，这是一家成立仅3年的创业公司，开发从软件到芯片的专用AI系统。
英特尔说，他们把专用处理器视为机会而非威胁。 英特尔数据中心业务主管Diane Bryant说，新的计算工作往往是先在专用处理器上进行，随后被“拉进CPU”，比如说加密，这项计算也曾用单独的半导体组件来处理，但现在只是英特尔CPU上的一个简单指令。 英特尔CPU几乎占领了全球所有处理器市场，对于企业来说，在加速芯片上运行AI等新型计算工作意味着额外开销和更高的复杂性。
英特尔已经在为这样的融合而进行投资。 今年夏天，它将开始销售代号“Knights Mill”的新处理器，来与Nvidia竞争。 同时，英特尔也在开发另一款芯片，名叫“Knights Crest”，这款芯片融合了Nervana的技术。 从某种意义上讲，英特尔也希望能将Altera的FPGA融合到自己的CPU之中。
可以预见的是，竞争者们对未来有着不同见解。
Nvidia认为，他们已经有了自己的计算平台，很多公司用他们的芯片来开发、运行AI应用，他们也为其他类型的程序创造了软件基础设施，用于可视化和VR等领域。
计算巨头IBM也在试着抢英特尔的生意。 2013年，IBM开源了自己的处理器架构Power，把它变成了半导体行业某种意义上的公共资产。 专用芯片的制造商更容易将自己的硬件同强大的CPU结合在一起，而IBM掌握着平台发展方式的话语权。
这很大程度上依赖着AI如何发展，如果AI没能在几年内带来很多人所期待向往的变革，英特尔的机会还不错；但是，如果AI能在接下来的十几年中继续影响各行各业，其他处理器就有着更大的胜算。 IDC市场分析师MatThew Eastwood这样表示。 （综合整理）
现在人工智能发展的趋势是什么呢
——预见2024：《2024年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)
目前国内人工智能行业的上市公司主要有：网络网络(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞()等。
行业发展前景及趋势预测
1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展
近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对十四五及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿
根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。 截至2024年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2024年,试验区数量预计将达20个左右。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
区块链的代币和人工智能的股票为何不能等同看待？
近期的两则投资新闻揭示了加密货币和人工智能领域的不同投资逻辑：首先，关于加密货币的新闻显示，一些知名投资机构如Blur的项目投资在账面上已出现显著亏损，如UNI和ENS等。 这在传统投资视角下难以理解，但在加密生态中，许多代币缺乏经济利益驱动，因此它们的价格并不直接反映项目的经济效益。 许多代币由于无法赋能项目营收，价值受限，尤其在熊市中表现疲软，这让许多传统投资者在代币投资中未能达到预期收益。 相比之下，人工智能领域的投资则呈现截然不同的景象。 ChatGPT的兴起吸引了全球关注，其直接提升效率和效用的特性使其在市场中迅速占据主导。 投资者看好英伟达等人工智能龙头股，认为其潜力巨大，股票价格会随着公司发展和营收增长而上涨，反映出清晰的价值关联。 将加密代币与英伟达股票对比，可见加密资产的内在价值问题：代币无法像股票那样直接反映公司的经济表现。 而加密项目如DeFi、NFT和游戏，尽管在虚拟世界活跃，但其价值难以体现在实际生活中的降本增效上，与人工智能带来的影响相比，显得较为有限。 这些投资者的负面观点反映了对区块链技术长期价值的认识不足。 区块链的潜力可能需要更深层次的理解，而这种理解的转变对于传统投资者来说是挑战。 实际上，加密资产背后代表的是创新的实验和未来可能的突破，一旦实现，其影响可能与人工智能同样震撼。 重要提示：以上信息仅供参考，不构成投资建议。 投资需谨慎，风险自担。