消费者和组织对人工智能 (AI) 的广泛采用引起了公众的强烈抗议，最近政府也强烈要求暂停基于 AI 的模型和工具的进一步开发，专家警告这些技术可能给人类带来潜在危险。

自去年 11 月 OpenAI 的 ChatGPT 向消费者公开以来，机器学习技术和语言处理模型的热门程度飙升，几乎在每个经济领域都占有一席之地。

现在，随着各大组织发现自己处于 AI 革命的边缘，使用数字系统取代普通工作，提高了生产力并减少人为错误，加密货币交易者正接近先进技术模型与数字资产市场的交汇点。

加密市场的转折点

从外部来看，过去几个月对于加密货币投资者来说似乎相当混乱，因为他们在监管改革不断推进的背景下应对着多项经济挑战。

为了减轻全球加密货币交易平台 FTX 崩溃后，交易者、投资者和企业面临的潜在风险，政治谱系双方的立法者一直在推动出台监管政策，以进一步驯服数字资产市场。

尽管美国可能未能实现正式监管加密货币的任务，但在英国和欧盟等世界其他地区，新的立法可能意味着加密货币交易以及很大一部分去中心化金融（DeFi）市场可能会受到国内立法部门的密切监管。

人们有充分的理由感到担忧，特别是自去年年底以来，全球最大的加密货币交易所之一申请破产，导致问题蔓延到 DeFi 行业的其他领域。

现在，随着多个立法部门对曾经受人喜爱的去中心化生态系统设置了各项条例，以期其为去年市值损失超过 40 亿美元的整个全球市场带来更好的稳定性，专家们希望 AI 间错综复杂的关系能够得到改善。加密货币可能意味着数字资产的新时代。

AI & Defi 互联初期

关于 AI 和 DeFi 的关联是否可以给加密货币交易带来有效改变，我们还有很多需要了解的地方，而它们的共存将具有减少去中心化环境中的欺诈苗头。

到目前为止，AI 主要被用来通过快速的深度机器学习处理来吸引潜在用户，代表性例子是 OpenAI 最近推出的 ChatGPT，一种用于会话应用程序的大型语言处理模型。

虽然该应用程序仍然是专有的近期模型，但进一步的开发可以帮助投资者和交易者将此类应用程序用作插件源，从而扩大针对不断波动的加密货币市场的交易策略。

通过结合 AI、大数据和云计算，投资者和交易者将有机会根据历史数据开发更准确的预测模型并更准确地了解市场行为。

已经有一些公司引入了 AI 和几个分支数字系统，帮助他们为其加密和数字资产业务运营开发基于 AI 的解决方案。

在其他地方，TradeConnect 是一个帮助将加密货币交易者与其他公共金融市场连接起来的多资产交易网络，它一直在使用机器学习算法来帮助用户根据他们的交易需求找到最合适的经纪商和银行，交易工具包括比特币 (BTC)、以太坊 (ETH) 等数字货币和 Solana (SOL) 等稳定币。

虽然这些和其他应用程序只是更大的 AI 和加密领域的一小部分，但它可能会在未来几年带来新的机会，因为它将使更多的投资者、贸易商和国际企业无缝交易。

AI 有可能消除加密货币交易者和企业之间的摩擦，更重要的是，它将有助于进一步简化端到端交易。然而，两端的限制可能意味着 AI 和加密货币之间的关系可能会在更长时间内保持当前状态。

机遇有哪些？

与当今的任何事情一样，在更广泛的加密世界中使用 AI 模型可以拥有近乎无限的可能性。我们已经看到，传统的语言处理模型如何使企业能够通过利用其能力范围内可用的技术，帮助改善整体加密货币交易者体验。

除此之外，新机会的增加最终可能改变加密货币的未来格局。

用户效率

作为起点，我们已经见证了 AI 如何通过语言模型帮助提高在线客户效率，例如 ChatBot 协助客户在网站上进行查询，AI 算法帮助根据客户需求检索准确的数据。

然而，在加密货币市场中存在相似之处，例如提供对市场数据和信息的高速分析。实施这些系统意味着可以更快地处理有关市场趋势或新闻的信息，帮助交易者做出更明智的决策，并根据累积的市场数据支持其战略活动。

理想情况下，这意味着交易者可以随时简单地利用成千上万的数据集，而无需手动处理。相反，AI 管理这些数据集并根据交易者提示提供准确的信息。

提高决策技巧

无需与人互动，AI 通过建立纯粹的数据驱动的决策策略，帮助消除人们在日常交易中的偏见和情绪。

加密货币交易者将不再依赖情感偏见，不再受人类能力的影响，对相关数据的分析对于投资者和交易者来说越来越重要。

虽然 AI 有助于降低人为错误和情绪偏见的潜在风险，并可以减轻损失，但制定对于投资目标的策略仍然符合投资者和交易者的利益。

交易室内拥有公正、无感情的支持系统，可确保交易者能够在不同的市场情况下做出更准确的决策，同时帮助其学习不同的技术，从而制定明智的进场和出场策略。

实时适应市场

AI 和加密货币的另一个优势是，可以从实时市场数据中学习并随着场景的发展调整加密策略。这意味着投资者和交易者不必在特定的进入和退出点上犹豫不决，他们现在可以更恰当地利用实时事件来做出更明智的交易决策。

使用这种技术的最好例子之一是 Kryll.io 等公司，为用户提供 AI 驱动的工具，自动帮他们根据历史和实时市场信息完善交易活动。

这意味着，随着情况的发展，无论是由于经济波动还是地缘政治紧张局势，比特币或瑞波币价格由于公司抛售大部分加密货币而出现零星波动，或任何可能影响当前交易事件的史前数据 ，投资者将有能力了解这些复杂的模式如何影响他们的近期和长期交易策略。

不同可能性的混合可能意味着在未来几年甚至几个月内，加密货币投资者和交易者可以做出更明智的交易决策，而不必依赖情绪偏见或过时的数据集。相反，AI 可以帮助他们进行更有利可图的交易，并提高绩效，如果他们能够正确地引导自己利用 AI 捕获的复杂数据集的话。

挑战有哪些？

虽然一切皆有可能，但即使在目前阶段，从投资银行到酒店和旅游业，再到营销，公司都在利用 AI 的力量来提高业务绩效，但潜在的风险往往被这些数字系统的乐观可能性掩盖。

过度依赖

交易者可能会过度依赖 AI，而不是自己解决问题或提出现实的解决方案。 找到平衡点意味着加密货币交易者和公司需要了解 AI 在哪些方面可以有效替代，而在哪些方面可能更需要人工介入。

在 DeFi 生态系统中，很难不依赖强大的 AI 系统和数据处理模型。 然而，依赖意味着投资者并非完全没有风险，而较低水平的人为干预可能意味着交易或交易可能不受控制。

不可预见的风险

即使是最经验丰富的投资者和投资银行家也无法预见风险的发生，然而，即使当我们已经将技术很好地融入到经济活动中，即使是准备最充分的交易者，不可预见的市场环境也会导致巨大损失。

我们可以在 AI 和加密领域得出同样的理解，尽管该技术可以根据史前数据准确预测潜在的未来模型，但它并不能消除不可预见风险的潜力。

无论有哪些数据可用，或者对 AI 模型进行了多少算法测试，在任何特定时刻仍然可能发生不可预见的变化，这让投资者和交易者感到困惑。

如何有效应用

然后是有效的应用问题，如果加密货币交易者无法掌握 AI 的复杂性以及模型在其交易范围内的适当应用，他们可能会遇到这个问题。

归根结底是，并非所有加密货币交易者都对 AI 模型具有相同水平的能力、理解或信任，在更广泛的 DeFi 投资范围内的应用仍然只有一半的效率。

这并不是交易者的错，而是 AI 系统非常复杂且难以理解，即使最精通的专家也无法理解全部 AI 模型。从长远来看，这只会成为一个更大的问题，因为这些模型越来越先进并消耗大量数据。

前进之路在何方？

当我们考虑去中心化金融的范围时，AI 和加密货币是并列的。虽然 AI 有能力帮助彻底改变加密货币投资者和交易者的运作方式，但仍有一些未解决的问题可能导致广泛的应用程序不成功。

然而不应该忽视的是，AI 不仅已经改变了普通系统，而且还成为了一种强大的工具，可以帮助加密货币交易者获得更多信息，降低市场风险，并减少无利可图的交易。通过使用实时数据，交易者可以在不同的时段进入和退出时更了解市场状况。

长远来看，AI 已经在更广泛的加密货币市场上留下了印记，但若要成为去中心化金融行业最有影响力的元素之一，它仍然需要改进。

虽然 AI 可以为加密市场提供关键解决方案，但仍只触及了全部可能性的表面，我们还面临着不同的挑战，我们仍然需要答案。