與 AI 相關的加密貨幣總市值過去兩年暴增四倍，目前市值接近 200 億美元。
雖然只佔總加密貨幣市值 3.55 兆美元中的 0.67%，但其增長反映了市場對去中心化 AI 基礎設施、可編程貨幣以及建立於穩定幣上的支付系統的升高期望。
根據 Grayscale Investments 表示，AI 加密貨幣領域目前規模較小，是因其尚處於發展初期，與去中心化金融或金融服務代幣等主流領域相比仍有落差，但該機構認為，隨著 AI 原生模式趨於成熟、機構應用場景逐漸明朗，這種差距有望縮小。
截至 2025 年 5 月底，AI 加密貨幣領域約有 20 種代幣，流通市值最大的是 Bittensor 去中心化機器學習協議的原生資產 TAO。雖然整個加密市場今年保持強勢，但 AI 代幣板塊個別表現差異極大，例如 TAO 今年來上漲 2%，而 ElizaOS 卻下跌 80%，反映該板塊的高波動性與早期階段特性。
儘管如此，整體趨勢持續向上。2023 年時，AI 加密貨幣總市值僅 45 億美元，如今已逼近 200 億美元，顯示市場對 AI 原生基礎設施、去中心化訓練與區塊鏈智能代理協作的投資熱情正在加速。
穩定幣成為 AI 代理關鍵推手
一大新興趨勢是 AI 與穩定幣基礎設施的融合。Grayscale 最近一份由研究主任 Zach Pandl 和 Will Ogden Moore 發布的報告指出，穩定幣作為區塊鏈上的數位美元，將成為 AI 代理進行快速、無國界和可編程支付的重要工具。
AI 應用與穩定幣整合正獲主要金融科技及科技企業關注。Stripe 近期已將穩定幣支付擴展至 150 多個國家；Meta 正在測試區塊鏈支付通道，美國大型銀行據報也在探索支援 AI 工具的代幣化存款架構。
此外，Coinbase 推出 “智能錢包” 及可編程支付堆疊，讓 AI 與物聯網代理能以穩定幣執行微支付。這些發展受到監管推進影響，例如美國加密貨幣市場結構法案與聚焦於法幣穩定幣監管的 GENIUS 法案。如果相關法案通過，將為 AI 驅動的支付流程提供明確法律基礎。
Bittensor：減半、子網與去中心化運算
Bittensor 至今仍是發展最完善的去中心化 AI 協議。TAO 如比特幣設有 2100 萬枚上限，每四年舉行一次減半，首次減半預計今年稍晚進行，屆時將減少發行量，可能影響代幣供應動態。
今年二月，Bittensor 推出 dTAO 升級，支援成立可投資的子網，這些客製化小型網絡專為特殊機器學習任務設計。自發佈起，已有超過 7% 的 TAO 流通供應量投入子網，顯示越來越多開發者投入去中心化訓練環境。
子網結合經濟與技術兩大基礎，可讓參與者資助、管理並從獨立治理的神經網絡中擷取價值。Grayscale 分析師認為這種模組化架構對無需依賴亞馬遜雲服務等中心化運算供應商下，實現 AI 規模化至關重要。
分散訓練及 GPU 市場
Bittensor 之外，其他主打 AI 的加密協議亦正積極探索分散式訓練模式。例如 Prime Intellect 就利用全球用戶閒置的 GPU，成功訓練超過 300 億參數的模型。
若此方法可擴展，將顯著降低中心化 AI 訓練高昂成本、減少對大型科技基礎設施的依賴。
Gensyn 與 Nous Research 等項目也正打造去中心化 GPU 市場，預計今年稍後將推出代幣。這些平台希望促成在非企業集中的環境下，工作者以貢獻運算或數據獲加密幣獎勵，推動 AI 模型發展。
數據變現與非金融應用崛起
AI 與加密貨幣另一新興應用是數據變現。Grass 協議專門收集並銷售網頁數據予 AI 實驗室，據報年化營收已達數千萬美元，且未發行任何代幣。這顯示去中心化網絡可滿足 AI 開發者現有需求，同時從非傳統金融領域賺取現實收入。
隨著 AI 系統需大量多元且持續更新的訓練數據，數據經濟地位日益凸顯。Grass 的成長軌跡證明了加密原生的數據獲取與變現工具可與傳統數據經紀並存，開放零售用戶參與 AI 訓練產業的新市場。
類似地，Virtuals 提供面向 AI 代理的代幣化存取平台，年化交易量已逾 3000 萬美元。這類案例展現數位代幣智能代理自主參與商業活動的初步需求。
總結
儘管市場氛圍樂觀，該領域同樣面臨明確風險，包括監管不定、技術執行及過度宣傳等挑戰。目前許多市值仍屬炒作，反映對協議發展或代幣價值的未來預期。
然而，AI、加密貨幣與可編程貨幣融合顯然與科技長期發展趨勢緊密相扣。如果如 GENIUS 法案或最終版加密貨幣市場結構法案等監管新制能帶來更明確的政策標準，機構採用將有望跟進。
就現階段而言，AI 加密貨幣領域仍處於早期且波動階段，但其能見度逐步提升。隨著現實應用增多與基礎設施成熟，下一階段有機會從利基市場轉型為加密與 AI 生態系中的關鍵組成部分。