币圈人工智能AI板块概念币有哪些？
2024年年初AI板块的涨幅就已经表明该领域已经蓄势待发，尤其是近期一些项目动辄数倍的涨幅更吸引着投资者的目光。随着ChatGPT诞生以来，AI的突破性进展吸引了各行头部投资机构和技术人员的关注，也成为了最受欢迎的加密货币叙事板块。对于投资者来说，还是更关注当下值得投资者币圈人工智能AI板块概念币有哪些？就目前来看，主要就是EFT、AGIX、NMR、CTXC、VLX等。接下来小编为大家盘点一下常见区块链AI代币。
币圈人工智能AI板块概念币有哪些？
区块链AI板块概念币常见的有EFT、AGIX、NMR、CTXC、VLX、ORAI、DBC、MAN、AIT、CND等等，AI人工智能需要非常庞大的数据，其开发会面对数据来源、质量、隐私等问题。而区块链中的智能合约能将数据拥有方和使用方通过数据隔离来实现隐私保护，这样就有助于为AI人工智能提供更全面、更准确的数据源。下文是币种的详细介绍：
1、EFT
Fetch代币是Fetch.AI网络使用定量的可分割代币，作为任何交易或安全通讯等网络运所需的数字货币。此外，节点和代理需要抵押一定代币，换取特定的运营资格(防范恶意行为的安全机制)。
2、AGIX
SingularityNET(AGI)硬分叉和代币置换，并按照1 AGI = 1AGIX的比例分发AGIX。SingularityNET (奇点网络)是一个针对人工智能的去中心化平台，该平台为没有条件自主研发人工智能的机构或者个人提供基于区块链AI的一系列服务，涵盖了营销，宣发，游戏，VR，个人助理，无人驾驶等众多需要人工智能参与的行业领域，简单来说，SingularityNET就是一个关于AI人工智能的应用商店。
3、NMR
Numerai首先会给其交易数据加密，然后再将加密后的数据分享给数据科学家——这样一来，科学家们就没有机会照抄该基金的交易策略。不过，该公司会精细设计加密数据，让科学家能够基于数据建模，并以此在交易中获取更多的收益。Numerai从2 月 21 日起开始向 12,000 位科学家发行总计一百万个Numeraire代币。科学家的积分越高，能获得的代币也就越多。
4、CTXC
Cortex的目标是打造一个真正去中心化人工智能自治系统，在区块链上提供最先进的机器学习模型，用户可以使用cortex区块链上的智能合约来推断该模型。cortex的目标之一还包括实现一个机器学习平台，允许用户在平台上发布任务，提交aidapps。
5、VLX
VelasTM是一个自我学习和自我优化的区块链平台，它上面的交易和智能合约安全、可互操作、且高度扩容。Velas区块链采用经过AI技术优化的神经网络，来改善自己的共识算法，保证算法去中心化、高扩容和安全。VELAS是整个系统，比如交易所、多签名钱包和商业平台的主心骨。如今，已有MindAI公司已经在VELAS上开发，开发者可以将AI技术集成到项目中，公司可以像以太坊的ERC-20代币一样，将VELAS交换其他代币。
6、ORAI
Oraichain是一个数据预言平台，将人工智能API聚合并连接到智能合约和常规应用。Oraichain采用甲骨文AI技术，目前应用在yAI.Finance平台上。ORAI代币保护去中心化甲骨文网络验证器。ORAItoken可用于验证者的质押、交易费用、参与Oraichain治理。
7、DBC
深脑链成立于2017年11月，愿景是基于区块链技术构建全球最大的分布式高性能算力网络，成为AI+元宇宙时代最重要的基础设施。深脑链包含三个重要部分：高性能算力网络和区块链主网，高性能算力网络2018年年底正式上线，区块链主网于2021年5月20号上线，GPU算力主网于2021年11月正式上线。
8、MAN
MATRIX是将人工智能技术与区块链技术深度结合的公链，是新一代的区块链，是全球人工智能+区块链领域的倡导者和领军者。MATRIX能很好地利用先进的人工智能技术解决现有的各种区块链技术/平台在效率、速度、安全、易用性和灵活性上的问题和瓶颈，构建了一个具备自我优化能力的区块链网络。
9、AIT
AICHAIN旨在为更复杂的AI应用提供一个共有区块链平台，能够让数据资源方、应用开发方、运行平台资源方和用户在这个区块链上自由发布和使用各自的资源和应用，以更低的技术门槛和成本将AI应用生态建设到区块链平台之上。
10、CND
Cindicator在新型经济高度不确定的情况下创造社会-技术基础设施，做出有效决策。将大量的不同类别金融分析师和全套机器培训模型结合到统一体系，并为能有效管理传统金融和加密市场上的投资者资本而设计混合智能基础设施。
以上全部内容就是对币圈人工智能AI板块概念币有哪些这一问题的盘点解答，上述的这些项目代表了区块链与人工智能融合的一部分，它们各自在解决数据、人工智能服务、智能经济等方面具有独特的特点和应用场景。小编提醒，投资者在考虑投资这些项目时，应该充分了解项目背景、技术实现、团队背景以及市场需求等因素，并根据自己的风险偏好和投资策略进行评估和决策，而不是盲目听信进行投资。
