Sammansmältningen av artificiell intelligens (AI) och blockkedjeteknik kan förändra industrier och hur vi interagerar med digitala system. AI lovar automatisering, effektivitet och personliga upplevelser, men står inför utmaningar med förtroende, transparens och dataintegritet.
Blockkedjan, med sin säkerhet och oföränderlighet, erbjuder en kraftfull lösning. Covalent leder denna revolution och tillhandahåller den datainfrastruktur och de verktyg som behövs för att bygga en framtid med pålitlig, decentraliserad AI.
De viktiga trenderna som driver AI och Blockchain mot sammanslagning
Flera viktiga trender driver sammansmältningen av AI och blockkedja. För det första finns det en ökande efterfrågan på förtroende och transparens i AI-system. Användare vill veta hur AI-algoritmer fattar beslut och behöver försäkran om att data som används för att träna dessa modeller är korrekta och opartiska.
För det andra skapar framväxten av decentraliserad AI nya möjligheter för innovation och samarbete. Blockkedjan möjliggör säker delning av data och algoritmer, vilket främjar ett mer demokratiskt och inkluderande AI-ekosystem. För det tredje ger den ökande tillgången på on-chain data en rik informationskälla för AI-modeller.
“AI-drivna system förlitar sig på fullständig och korrekt data, men de flesta blockkedjor är isolerade. Covalent löser detta genom att erbjuda enhetlig tillgång till över 100 kedjor, vilket gör det möjligt för AI-agenter att flytta tillgångar mellan kedjor och fatta informerade beslut utan fragmenteringsproblem,” sa Ganesh Swami, VD och medgrundare av Covalent.
Det strukturella dataproblemet i Web3 AI
Trots den enorma potentialen innebär integrationen av AI och blockkedja betydande utmaningar. Datafragmentering och begränsad interoperabilitet mellan blockkedjor hindrar utvecklingen av verkligt integrerade AI-system. Skalbarhet, säkerhet och behovet av verifierbar data är också viktiga överväganden. Men dessa utmaningar representerar också betydande möjligheter för innovation.
AI trivs på strukturerade, högintegritetsdatamängder. I industrier som finans och hälsovård är data noggrant organiserad för att säkerställa att AI-modeller fungerar effektivt. Web3, däremot, är ett fragmenterat landskap. On-chain data är riklig men ostrukturerad, och dess tillförlitlighet är ofta tveksam. Denna brist på rena, komponerbara datalager har allvarligt hämmat AIs påverkan på blockkedjeapplikationer.
Att förena AI och Blockchain—Covalent och GoldRushs roll i denna utveckling
Covalent har identifierat denna lucka och byggt blockkedjedata-API:er kallade GoldRush för att åtgärda den. Genom att strukturera blockkedjedata möjliggör Covalent för AI-agenter att resonera, automatisera och optimera arbetsflöden dynamiskt—utan ineffektiviteten hos fragmenterade datakällor. Med realtids, verifierbar data över 100+ blockkedjor kan AI-agenter nu utföra komplexa, autonoma beslutsfattande uppgifter, från cross-chain operationer till regelverksefterlevnad.
För företag innebär detta att AI-agenter nu kan automatisera interaktioner mellan decentraliserade smarta kontraktsbaserade protokoll, som själva fungerar som finansiella automationssystem. Istället för att verifiera on-chain data—eftersom blockkedjan redan är verifierbar av design—utnyttjar dessa agenter strukturerad, kryptografiskt bevisad data från källor som Ethereum Wayback Machine för att fatta informerade beslut över protokoll.
Detta möjliggör cross-chain tillgångsrörelser, automatiserad kassahantering, styrningsutförande och sömlös samordning mellan decentraliserade finansapplikationer (DeFi), vilket minskar friktion och optimerar arbetsflöden utan direkt mänsklig inblandning.
Denna påverkan är inte bara teoretisk. Företag som Rainbow, CoinLedger och EY utnyttjar redan GoldRushs strukturerade blockkedjedata för att förbättra efterlevnad, säkerhet och AI-driven finansiell automation. Andra aktörer, som Entendre Finance och Awaken Tax, drar också nytta av GoldRush.
“Vi utnyttjar GoldRushs strukturerade on-chain data och AI för att automatisera blockkedjeredovisning och tillhandahålla realtids finansiella rapporter för Web3-företag,” sa Omar Khattab, grundande ingenjör på Entendre Finance.
Andrew Duca, medgrundare på Awaken Tax, uttryckte också sin tillfredsställelse med integrationen av GoldRush.
“Det finns inget sätt vi kunde ha byggt vår skatteprodukt utan GoldRush för enkel tillgång till bred och rik multikedjedata,” tillade Duca.
Framtiden: Företag utan anställda (ZEEs) och AI-drivna Web3-operationer
Utvidgningen av GoldRushs AI-redo datamängder lägger grunden för fullt autonoma, AI-drivna affärsmodeller, ett koncept känt som Zero-Employee Enterprises (ZEEs).
ZEEs representerar ett paradigmskifte, där AI-agenter självständigt utför affärsfunktioner med minimal mänsklig inblandning. Detta går bortom enkel automatisering. Det omfattar AI-driven finansiell förvaltning, realtids kassahantering och decentraliserad autonom organisationsstyrning (DAO)—allt fungerar effektivt utan de förseningar som ofta följer med mänsklig bearbetning.
“Företag begränsade till Google-godkända produkter kan nu bygga AI-agenter som använder on-chain data tack vare tillgängligheten av Covalent och därmed GoldRush API:er som erbjuds på Google-marknaden och är inbyggda i AI-relaterade Covalent-produkter, vilket innebär att utveckla system av agent-svärmar—eller Zero Employee Enterprises (ZEEs)—för att förbättra effektiviteten över kärnverksamhetsoperationer är nu möjligt,” noterade Ganesh.
Lanseringen av AI Agent Software Development Kit (SDK) 0.2.0 markerar också en betydande milstolpe. Detta verktyg ger AI-agenter möjlighet att interagera med blockkedjedata på ett sömlöst, programmatisk sätt. SDK är byggt för:
- DeFi-positionhantering: AI-agenter kan självständigt hantera likviditetspositioner och optimera yield farming-strategier.
- DAO-styrningsautomatisering: AI kan genomföra förslag, hantera kassahantering och samordna incitament.
- Cross-chain operationer: AI-agenter kan sömlöst brygga tillgångar, utföra byten och hantera multikedjeportföljer.
- Företags-AI-arbetsflöden: Automatisera flerstegs affärsprocesser med strukturerad, AI-optimerad on-chain data.
Varför kryptoindustrin behöver tänka om sin AI-strategi
Medan AI utvecklas i rasande takt, kämpar krypto fortfarande för att hänga med. Även med den förväntade integrationen av blockkedjeteknik ligger krypto flera steg efter i AI-anpassning. “Mycket av det som händer inom krypto-AI idag gjordes redan i traditionella AI-områden för två år sedan,” sa Ganesh.
Enligt Ganesh Swami är problemet inte bara tekniskt—det är cykliskt. “Den nuvarande AI-cykeln startade 2023 av OpenAI med ChatGPT som en konsumentprodukt, medan krypto var i en björnmarknad och började bara uppmärksamma icke-konsumentprojekt och decentraliserad AI-infrastruktur som BitTensor,” förklarade han.
Branschen står nu inför en tidsrisk. Kommer Web3:s AI-utveckling hinna ikapp innan efterfrågan tvingar fram en snabb (och reaktiv) förändring? För att AI baserad på blockchain ska nå mainstream, måste problemen den löser bli tillräckligt akuta för att kräva förändring.
“Ta deep fakes till exempel—ingen kommer att driva på för blockchain-verifiering i stor skala förrän krisen är obestridlig. Det skapar en tidsrisk: kommer det att bli en prioritet om två år? Fem? Svårt att förutsäga,” noterade Ganesh.
Nästa fas av AI-drivna blockchain-innovationer kommer att definieras av hur snabbt företag inser och agerar på behovet av strukturerad, verifierbar data. AI-agenter kan inte fungera effektivt utan korrekta, organiserade blockchain-insikter.
För att Web3 verkligen ska omfamna AI, måste det gå bortom fragmenterade, opålitliga datamängder mot en komponerbar, strukturerad dataekonomi. Frågan är inte om AI kommer att förändra Web3—det har den redan gjort. Den verkliga frågan är: Kommer Web3 att ge AI den data den behöver för att lyckas? Branschens framtid beror på svaret.
Disclaimer
All information på vår webbplats publiceras i god tro och endast för allmän information. Varje åtgärd som läsaren vidtar baserat på informationen på vår webbplats sker strikt på egen risk.
