最大的風險投資輪：聚焦於人工智慧。 觀察名單 ↓ 1. 基礎設施優先（深科技項目） 這些項目正在建立基礎設施、計算層、隱私保護工具或數據市場。他們的目標是成為協議堆棧的一部分，而不是應用層。 範例： • @nillionaire98（隱私保護計算） • @oceanprotocol（數據流動性層） • @SentientAGI（去中心化的人工智慧計算） • @PhalaNetwork（保密智能合約與計算） 這些是高資本支出、高風險的賭注，通常具有長期的時間範圍和複雜的監管覆蓋。 2. 代理優先（消費者用戶體驗項目） 這組專注於在Web3環境中使人工智慧可用：身份、錢包、任務自動化，甚至社交用戶體驗。 範例： • @billions_ntwk（人類驗證層） • @Gaianet_AI / @openmind_agi（人工智慧代理，去中心化金融介面） • @SaharaLabsAI（鏈上助手與聊天用戶體驗） • @TheoriqAI（自主交易 + 財庫人工智慧） 他們解決了即時的用戶體驗瓶頸，並擁有更快的反饋循環，因此更快的採用，可能還有更快的代幣流通速度。 3. 缺失的中間層 = 機會 未獲得資金的項目： • 用於鏈上訓練的工具 • 模型版本控制和可重現性層 • 人工智慧安全（反Sybil，對抗性防禦） 這些空白可能定義下一個人工智慧加密群體，特別是當推理變得商品化且基礎設施競賽飽和時。 加密找到共識。 人工智慧帶來認知。 前沿是當兩者都是原生時會發生什麼。