尽管仍面临诸多挑战，加密公司依然积极运用 AI 技术

为什么企业将加密技术与 AI 结合

人工智能与区块链技术的融合已成为加密行业提升运营效率、优化用户体验的重要战略。行业领军企业正积极布局，将 AI 能力创新应用于合规、风险管理、客户服务、产品开发等多元业务场景，推动整体流程升级。

区块链分析公司 Chainalysis 的网络威胁情报主管 Jacqueline Burns-Koven 表示，公司正探索如何借助 AI 优化合规、风控、调查及增长类产品，进一步提升客户体验。“和所有企业一样，我们通过应用 AI 可加快业务流程并提升效率，从而获得实际效益。”Burns-Koven 认为，这一方向契合行业趋势，即用 AI 简化复杂流程和降低运营成本。

在加密货币税务领域，AI 正在改变用户处理纳税事务的方式。加密税务软件商 ZenLedger 宣布与 AI 金融公司 april 合作，利用 AI 简化报税流程。ZenLedger 联合创始人兼 CEO Pat Larsen 指出，新产品将基于 april 技术，将纳税人引导至统一流程，融合联邦与州要求，并智能决策后续提问顺序。“这与传统报税软件按表单顺序提问、联邦与州表单分离、常常重复问题的方式截然不同。”Larsen 表示，这种智能流程极大降低了加密税务申报的时间与复杂度。

april 联合创始人兼 CTO Daniel Marcous 进一步介绍了相关技术实现。他提到，AI 赋能 april 能覆盖多种常见税务场景，包括加密与数字资产收入。april 采用“tax-to-code”流程，让大型语言模型识别税表内容并转化为软件代码，最后由税务工程师团队审核和修订。这种 AI 高效与人工专业结合的混合方式确保了结果的准确和合规。

AI 赋能的 DeFi 应用

AI 也在推动多个去中心化金融（DeFi）场景，拓展数字资产估值、交易与管理的新可能。AI 基础设施公司 Upshot 联合创始人兼 CEO Nick Emmons 表示，公司正在搭建去中心化网络，让不同 AI 模型间相互学习。Emmons 认为，模型互学将生成元智能，让网络整体性能和智能水平显著超越单一模型。

Emmons 介绍，Upshot 的 AI 模型已赋能多种原本难以落地或实现的 DeFi 场景。例如，AI 可优化长尾加密资产（即交易不频繁但存在流动市场的资产）的价格预言机。传统定价机制由于交易稀少难以准确定价，而 AI 可聚合多源数据生成可靠估值。Emmons 指出：

“AI 能利用多维信息，而非仅依赖成交数据，持续输出更频繁的价格更新。这意味着，我们有机会将更多资产类型纳入 DeFi 生态设计空间。”

进一步举例，Emmons 表示 Upshot 将很快推出由 AI 驱动的“watch perps”——基于 AI 生成的手表价格预言机。这一创新表明 AI 可为原本流动性不足的资产创造市场。他说：

“单一手表无法生成足够实时的信息支撑市场，但 AI 模型可并行处理大量数据，从而实现高频高精度的价格预言机，把数字资产转化为链上代币化表现。这样会极大扩展数字资产的边界。”

AI 增强型收益策略

Emmons 还指出，AI 赋能的 DeFi 金库正逐步落地，推动自动化投资策略迈向新阶段。DeFi 金库本质上是基于链上条件自动复利、自动管理的资金池。但他也指出，目前链上算力有限，“因此用户可获得的收益受限。”这种算力瓶颈历来制约链上策略的复杂度。

为破解这一难题，Emmons 认为可借助 AI 模型提升信息处理效率。“AI 可以将策略编码为可上线的金库应用，用于做市等多种场景。”即通过链下处理复杂数据，再在链上执行优化策略，AI 能实现更复杂的收益生成机制。

虽然此类用例尚处初级阶段，RoboNet 已成为专注长尾及同质化资产市场的 AI 驱动 DeFi 协议。RoboNet 基于 Upshot 技术，可创建由机器学习模型管理的链上金库，通过自动流动性优化策略实现收益。这是 AI 驱动 DeFi 实践的现实案例，也为后续发展提供了范本。

AI 与加密结合的挑战

AI 能提升加密产品效率，但落地过程中仍面临诸多挑战，必须妥善应对以保障安全和实效。这两大新兴技术结合带来特殊风险和管理难题，开发者、监管者和用户都需高度关注。

信任与透明度问题

例如，Emmons 指出，使用 AI 构建 DeFi 协议时，模型创建者必须具备可信度，否则将引发一系列隐患。许多 AI 系统“黑箱”属性使金融应用存在潜在漏洞。他表示：

“偏见和操控风险不可忽视，因此有必要用去中心化结构重塑 AI 堆栈。多模型机制可互为制衡，减少偏见，提升智能来源的透明度。”

Emmons 还表示，零知识（ZK）证明可为机器学习模型提供密码学级验证，保障模型完整性。“Upshot 已推出相关产品，将旗舰价格预测模型的输出用 ZK 电路验证，为无许可协议提供计算和安全保证。”这为解决 AI 驱动加密应用的信任难题提供了新方案。

Marcous 补充，他认为生成式 AI 与税务专家、工程师协作可降低风险，因为有人工参与。“在 april，我们会对全产品进行严格测试，并需通过美国国税局及州监管测试后，方可上线。”他称，“人在环”流程确保 AI 产出上线前经专业人员审核，增强安全性。

监管不确定性

尽管上述措施有助于缓解风险，但 AI 应用监管空白预计仍将持续困扰加密行业。例如，AI 究竟是服务用户最佳利益，还是偏向投资者或模型开发者，难以明确。这种不透明性带来利益冲突，AI 系统对用户财务结果的影响也让责任认定更加复杂。

因此，一些国家已设立专门机构推动 AI 监管。例如，阿联酋总统、阿布扎比酋长 Sheikh Mohamed bin Zayed Al Nahyan 签署法律，设立“人工智能与先进技术委员会”。阿布扎比政府公告称，“该委员会将负责人工智能及先进技术在阿布扎比的研究、基础设施和投资相关政策与战略的制定和执行。”这是全球首批 AI 监管政府框架之一。

美国证券交易委员会（SEC）主席 Gary Gensler 也曾警告，AI 可能对传统金融体系构成威胁。由此，美国未来或将进一步明晰 AI 相关监管政策。随着监管持续推进，AI 在金融领域的合规环境预计将发生深刻变化。

未来展望

这些发展具有深远意义。Emmons 认为，AI 终将融入社会所有关键职能。在此之前，他指出加密行业或会率先采用传统金融体系已落地的 AI 技术。他解释：

“加密属于金融创新领域，这类 AI 更适合金融场景。此外，经典机器学习模型更易与可验证结构结合，相应的密码学工具可更快落地，而生成式 AI 上线速度会更慢。”

这种务实路径意味着，加密行业将优先采用传统金融领域成熟的 AI 方案，再逐步过渡到更前沿的 AI 技术。随着技术成熟与监管完善，AI 与加密的融合有望重塑数字资产的生成、交易和管理方式。

常见问题

加密企业为什么要使用 AI 技术？具体应用场景有哪些？

加密企业采用 AI 实现欺诈检测、风险管理、交易优化和市场分析。AI 通过模式识别加强安全，自动化交易监控，提高价格预测准确性，并为用户带来个性化体验。这些应用显著提升运营效率和交易量。

AI 在加密货币交易与风险管理中的应用有哪些？

AI 分析历史市场数据，用于风险预测和交易机会识别。它可实时检测异常与可疑模式，提升安全性。机器学习模型自动评估和缓释风险，优化投资组合决策，减少潜在损失。

加密企业在应用 AI 时面临哪些主要挑战和风险？

加密企业在 AI 实施中面临技术复杂度、治理与监管不确定性、数据安全隐患、市场采纳障碍及区块链与 AI 交叉人才紧缺等问题。这些因素显著延长开发周期并推高运营成本。

AI 在加密货币反欺诈与反洗钱（AML）中发挥什么作用？

AI 可实时监控交易，识别可疑活动和模式，提升欺诈检测及反洗钱合规效率。它还能自动化报告流程，减轻监管压力，提高企业运营效率。

AI 技术在加密货币交易所安全防护中起到什么作用？

AI 可实时检测和防御安全威胁，自动响应威胁，识别欺诈交易，并通过持续监控与异常检测提升交易所整体安全水平。

监管机构对加密企业使用 AI 有哪些要求和限制？

监管机构要求加密企业建立适配 AI 的合规体系用于交易与风控，强调算法透明和监督，并采取“最低有效监管”策略，以促进 AI 驱动金融服务创新。

AI 驱动的加密项目与传统项目相比有哪些优劣势？

AI 驱动的加密项目通过自动化与动态市场响应，实现更高效率和更快决策。但其面临更高技术复杂度、实施风险及 AI 算法潜在安全隐患，这些问题传统项目影响较小。

AI 在加密行业面临哪些数据隐私与合规挑战？

AI 在加密领域面临未授权数据复用导致的隐私风险、敏感信息泄露的数据安全问题，以及如 GDPR、CCPA 等法规带来的合规挑战。企业需实施严格数据治理、加密及透明用户同意管理，以保护个人数据并确保符合法规要求。