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本文分析了当前AI资料来源的限制，指出资料DAO可以提供新的高品质数据集，推动AI模型进步。数据DAO可以通过现实世界数据、个人健康数据和人类回馈来增强AI训练，同时面临激励扭曲、数据验证和收益评估等挑战。

本文探讨了加密货币和人工智能的融合及其对未来技术发展的影响。虽然加密货币和区块链技术并不是人工智能技术堆栈的每一层都必不可少的，但它们可以在分布式功能、验证、审查阻力和本地支付渠道等领域发挥关键作用。

本文将从算力云、算力市场、模型资产化与训练、AI Agent、数据资产化、ZKML、AI 应用等 7 个模块横向展开，探寻 AI 与加密货币领域的未来发展，挖掘投资机会。