区块链:嵌入AI的区块链是下一个大叙事？_EPAY

自2023年开年以来，人工智能，特别是OpenAI的ChatGPT3风靡全球，各行业都有可能受到这项技术的深远影响。

同样，在加密货币和区块链领域中，人工智能和机器学习可能也会带来真正的范式转变，它们会使区块链变得更安全、更高效。在本文中，我们将共同探索这种范式转变，以及为什么机器学习应该成为每个区块链核心的原因。

区块链被归类于有用技术的原因，是因为每个钱包和每笔交易都会记录在公共分类账上，不管多小的一个操作，都会被记录在区块链上。这也是metamask等应用程序能够准确确定交易gas的方式。这同时也汇集起了一个信息的海洋，但这个资源，目前还未被开发。现在只有少数公司提供链分析，但其用例相对有限，用户也无法根据此类分析而采取实际行动。

Stripe推出可定制和可嵌入的“法币到加密货币”产品:金色财经报道，支付公司Stripe推出可定制和可嵌入的fiat-to-crypto（法币到加密货币）产品，开发人员可以将其直接嵌入到他们的DEX、NFT平台、钱包或dApp中。Stripe处理所有KYC、支付、欺诈和合规性，无需集成多个第三方服务。计划集成该产品的项目包括Argent、Magic Eden、Audius等16个项目。[2022/12/2 21:16:41]

人工智能和区块链

本文提出的主张是将人工智能或深度神经网络作为区块链的一个组成部分。简单地说，我们可以把它看成是一个包含区块链意识的智能实体。这种集成可以使链意识到自己，并具有一定代理和正确权限，这个有自我意识的系统能够以传统中心化网络无法做到的方式进行修复，并提高自身效率。

Web3嵌入式支付公司Paytrix完成500万英镑融资，贝恩资本参投:10月18日消息，嵌入式支付公司Paytrix宣布完成500万英镑新一轮融资，国际投资公司Hambro Perks领投，贝恩资本投资公司Bain Capital Ventures、Fin VC、Better Tomorrow Ventures、The Fintech Fund和一些著名的天使投资人参投。

Paytrix主要为Web3等领域的企业提供支付受理、银行即服务和实时支付解决方案，通过构建一个“支付管理层”帮助用户扩展、增强支付基础设施，其团队成员主要来自于Western Union、Google、Softbank、Twitter、PayPal、Paysafe和HyperWalle等公司。（finextra）[2022/10/18 17:31:10]

以上的主张会带来非常多的优势，其中比较重要的领域有：

毕马威将在新加坡推出嵌入式金融中心，支持进军区块链等领域的企业:金色财经报道，毕马威（KPMG）将在新加坡推出首个嵌入式金融中心，为希望进军支付、区块链和贷款等金融领域的公司提供支持。

该中心将运行至少两年，为120多家金融和非金融企业提供孵化支持，以帮助其进入嵌入式金融领域。

毕马威表示，其金融服务专家将为参与者提供最佳实践和风投加速支持。初创企业还可以在该中心试验其创新，从其他参与者那里获得反馈。

同时，该中心将寻求促进非金融行业参与者和金融服务行业之间的合作，他们测试服务并提供可嵌入外部渠道和应用程序的API。（Finextra）[2022/9/7 13:12:41]

几乎无懈可击的安全性

声音 | 百度云总经理尹世明：百度云新架构已嵌入对区块链的支持:据上证报报道，百度云总经理尹世明4日透露，百度云新架构中已经嵌入了对IoT、区块链和边缘计算的支持，并将加大在云计算安全方面的投入。[2018/9/4]

在2022年我们看到的一众区块链领域的漏洞利用和黑客攻击都有一个共同点，就是一旦发现漏洞利用的入口点，链、验证者节点以及其他任何人都无法做出快速反应来进行恢复。甚至于出现了像NomadHack这样的群抢事件。

引入神经网络并确保区块链始终了解着所有交易，就会有希望将此类攻击变成过去式。下面是工作的实际示例，此例的前提是有人工干预。

人工智能会识别出空前数量的交易，并且这些交易是在一个新的和未使用过的钱包中进行处理时，那么这些交易将会被标记为异常。

这些交易会被发送到待审核池中，验证者节点会收到通知。

验证者节点将投票决定这些交易是否合法。?

上述内容也容易遭到51%攻击，因为它依然是借助多数人的决定来达成一致，但它使网络保持了去中心化。

第二种示例是选择赋予AI代理权。自此区块链的智能层就不是单纯的向验证者节点进行报告，而是会根据链的最佳利益行事。这样速度会更快，更安全，我们将不再讨论中心化-去中心化。这个具有意识的有机体，已经肩负起了维护自身和链规则的任务。当然，验证者节点也会一如既往的在去中心化计算和决策决定中发挥重要作用，只是将交易验证放到了神经网络上。

网络优化

区块链网络的性能会受到很多因素的影响，比如节点数量、网络中交易的分布、共识算法的效率等。这些因素可能会为网络带来某些瓶颈，进而减慢交易处理速度。

人工智能可用于分析区块链网络的性能并识别出这些瓶颈。

基于链上数据，神经网络可以提出优化网络的方法来减少处理交易所需的时间。

人工智能算法可以分析整个网络中交易的分布，并提出平衡负载的方法，从而减轻节点的负担。

AI可以用于在潜在问题发生前对其进行预测，从而使网络能够主动解决这些问题。这可以减少停机时间并提高交易的整体速度。?

更好的共识算法

共识算法对于任何一个区块链的安全和高效运行都至关重要，因为他们决定应如何验证交易并将其添加到区块链中。

人工智能将能够根据链的状态动态建议当前共识算法的新版本和改进版本。一旦分析了足够多的链上数据以做出决定，就可以根据网络拥塞情况添加或减少处理交易所需的验证次数。

预测性维护

在区块链网络中的各个部分都需要维护和监控，以确保其能顺利运行。而这种维护可能会非常耗时和耗资源，这就导致了其陷入停机状态或交易速度变慢。

人工智能可用于在问题发生之前对其进行预测，从而使网络能够主动解决这些问题。例如，我们的神经网络可以监控节点的性能并预测它们何时可能发生故障，从而使网络能够在故障发生之前采取行动。

这些预测也可以应用于共识层和交易层。

预测性维护，不仅能够减少停机时间和风险，还有助于提高网络的整体效率，降低维护维修相关成本，使网络的发展可持续。

总结

AI拥有的自主权越多，区块链的效率就越高。本文的主张，从某种角度来看，代表了从当前验证者控制的网络到新型自我意识、自我调节网络的真正范式转变。

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