AI相關加密貨幣的總市值在過去兩年飆升四倍，目前逼近200億美元。
雖然佔據整體3.55萬億美元加密市場的比例仍然不大（僅為0.67%），但其增長反映了市場對去中心化AI基礎設施、可編程貨幣以及以穩定幣為基礎的支付系統角色的預期上升。
根據Grayscale Investments的資料，AI加密板塊尚屬初期，解釋了其規模相比於去中心化金融和金融服務代幣等主流板塊仍較小；但該公司認為，隨著AI原生加密模式成熟及機構應用場景明朗化，雙方的差距有望收窄。
截至2025年5月底，AI加密市場約涉及20種代幣。以流通市值計，最大的為去中心化機器學習協議Bittensor的原生資產TAO。儘管今年整體加密市況強勁，AI代幣領域表現卻各異——TAO年初至今上升2%，但ElizaOS大跌80%，反映該行業波幅大且仍處初期階段。
整體走勢仍明顯向上：2023年AI加密總市值僅為45億美元，現時接近200億美元，顯示投資者對AI原生基礎設施、去中心化訓練及區塊鏈代理協作的興趣日漸增加。
穩定幣成AI代理關鍵推動力
AI與穩定幣基礎設施融合成為重要新趨勢。Grayscale研究負責人Zach Pandl及Will Ogden Moore早前發表報告指出，穩定幣—即區塊鏈上的數字美元—可成為為需要快速、無國界及可編程支付系統的AI代理打基礎。
隨著大型金融科技與科技企業興趣上升，穩定幣加速整合至AI應用場景。例如，Stripe最近將穩定幣支付擴展至150多個國家。Meta正試驗區塊鏈支付平台，美國大型銀行亦據悉考慮開發與AI工具相容的代幣化存款。
同時，Coinbase推出「智能錢包」和可編程付款方案，目標讓AI及物聯網代理可用穩定幣進行微交易。這些發展受監管進展影響，包括美國加密市場結構法案及提出中的GENIUS法案—聚焦法幣支持穩定幣的牌照及治理。如獲通過，此類法規可為AI驅動支付流程提供更明確法律基礎。
Bittensor：減半、子網、去中心化運算
Bittensor目前為最成熟的去中心化AI協議，運作模式與比特幣類似，TAO代幣總發行量設上限為2100萬，每四年減半一次，首次減半預計於今年稍後進行，將減少發行，或影響供應動態。
二月，Bittensor升級dTAO，允許建立針對特定機器學習任務的可投資子網。自推出以來，已有超過7%的TAO流通供應投放於子網，顯示開發者參與去中心化訓練環境增加。
子網同時具經濟及技術功能，容許參與者資助、策劃及獨立管理神經網絡，從中提取價值。Grayscale分析師認為，這種模組化架構將有助AI於去中心化系統擴展，無需依賴如亞馬遜雲等中心化運算供應商。
分布式訓練及GPU市場
除Bittensor外，亦有多個AI加密協議探索分布式訓練方案。例子如Prime Intellect，已透過全球參與者閑置GPU，訓練超過300億參數的AI模型。
若這種模式可擴展，有機會降低中心化AI訓練成本，減少對大型科技基礎設施的依賴。
其他項目如Gensyn與Nous Research亦致力去中心化GPU市場，並可能於今年稍後推出代幣。這些平台希望讓AI模型於「以算力或數據換加密貨幣獎勵」的環境下成長，無需依賴中心化企業基建。
數據變現與非金融應用
AI-加密交匯的另一熱點是數據變現。Grass協議聚合並售賣網絡數據予AI實驗室，年化收入據報已達數千萬美元——全無發行代幣。這示範了去中心化網絡如何切入AI開發者需求，同時由非金融來源創造現實收入。
隨著AI對大量、多元及定期更新的數據集需求日增，數據經濟變得更重要。Grass的成長顯示，原生加密數據來源與變現工具有潛力與傳統數據仲介並存，甚至開創零售參與AI訓練循環的新市場。
同樣地，提供AI代理代幣化存取權的平台 Virtuals，一年內交易費達3,000萬美元。這反映早期市場對代理經濟需求，AI模型可自主運作，以數字代幣進行交易。
總結
儘管前景樂觀，行業仍面臨監管不確定性、技術落實困難及過份炒作等風險，目前市值很大程度上仍是投機性質，寄望協議發展及代幣未來用途。
然而，AI、加密與可編程貨幣的結合，長期看來與科技發展趨勢一致。若GENIUS法案或加密市場結構法案等新監管框架為AI–加密融合提供明確指引，機構採用或將隨之而來。
就目前而言，AI加密領域仍屬實驗性與波動性高，但其可見度持續增強。隨現實應用增多及基礎設施成熟，未來或有望由細分市場變為加密與AI生態系統的整合部分。