AI 加密專案需要嚴格的上線前評估，因為根據產業分析引用的研究，約 98.6% 在 AI 代理（agent）平台上推出的代幣會失敗。Electric Capital 報告稱，AI 加密專案中的開發者實際活躍建置在年增 55%。同時，在 2025 年投資於加密公司的每一美元風險投資中，有 40 美分流向同時在建置 AI 產品的公司，且相較一年前的 18 美分，增幅超過一倍。像 Bittensor、NEAR Protocol 與 Chainlink 這類可信的基礎設施專案與打著 AI 品牌的投機型代幣之間的落差已擴大，因為該領域的市值規模已達數十億美元，使得建立結構化的盡職調查框架對於區分真正的效用與敘事驅動的投機至關重要。
AI 加密基礎設施層級需要分別評估的方式
AI 加密專案跨越不同的基礎設施層級，因此需要採用不同的評估標準。像 Render、Akash 與 io.net 這樣的運算網路會彙整 AI 工作負載所需的 GPU 資源。像 Bittensor 這樣的模型市場（model marketplaces）會形成競爭環境，讓礦工產出 AI 輸出，而驗證者評估品質。像 Ocean Protocol 這樣的資料協定（data protocols）則可在 AI 訓練中啟用保護隱私的資料貨幣化。像 Virtuals Protocol 以及 Fetch.ai 生態系這樣的代理平台（agent platforms）會部署在鏈上進行交易的自主代理（autonomous agents）。
運算網路的評估指標最清晰：派送的 GPU 工作數、供應商上線時間（uptime）、相較於 AWS 與 Google Cloud 等集中式替代方案的定價，以及企業採用數量。模型市場則需要理解排放（emission）時程、驗證者激勵，以及輸出是否有可衡量的外部需求。代理平台最難評估，因為多數屬於早期階段，且以投機性的效用主張為主。
五個上線前研究問題用來定義專案的可信度
矽谷銀行（Silicon Valley Bank）的加密報告發現，風險投資每一美元中有 40 美分投向了整合 AI 的專案。SVB 的加密部高級副總裁 Anthony Vassallo 對 CoinDesk 表示，機構採用正推動更大額的風險投資支票，而投資人會將優先順序放在更高品質的專案上。評估框架圍繞五個問題：該專案是否能透過付費用戶、工作負載、開發活動、費用與整合，展現出代幣激勵之外的可衡量需求；團隊可驗證的過往紀錄包含什麼；代幣在協定中實際如何運作；排放與解鎖時程（unlock schedule）包括哪些內容；以及該專案是否面臨集中式競爭者，可能會複製其提供的方案。
Bittensor 由前 Google 工程師 Jacob Steeves 創立，並獲得 Polychain Capital 支持，該公司投資超過 2 億美元。技術可信度與機構背書的組合，提供了可信度的基準。即便技術主張再怎麼樣，擁有匿名創辦人且沒有機構投資人的專案仍承擔更高的實質風險。Bittensor 設有 21 million 代幣的硬上限，反映比特幣的稀缺模型；而其他專案則維持不設上限的通膨。
常見的研究失誤與警示指標
估計到 2025 年，有 170 億美元因加密詐騙與欺詐而損失。針對 AI 加密，主導的兩大威脅途徑如下：資料投毒攻擊會鎖定去中心化的 AI 訓練管線，透過將遭損毀的資料餵入學習模型來進行破壞；提示注入（prompt injection）則利用漏洞操縱 AI 代理，使其執行未經授權的交易。依據產業風險評估，這兩類風險會在那些在完成足夠的資安測試之前就急著上線的專案中被進一步放大。
常見的研究失誤包括：把市值當作作品質指標、把高度的社群媒體互動誤認為真實的產品採用、以及忽略 AI 作為核心功能與 AI 作為行銷標籤之間的差異。若一個專案只是將 AI 加入名稱中，而不改變其底層功能，則值得保持懷疑。開發活動的指標，特別是 Electric Capital 所報導的 GitHub 提交（commits）與貢獻者人數，能比代幣價格或社群追蹤數更可靠地反映是否確實在持續建置。
監管框架處理 AI 與加密的交集
AI 與加密面臨彼此獨立的監管審查，而現有框架對其交集仍大多未加以明確處理。未來監管可能要求去中心化運算供應商取得執照，或施加資料處理要求，這些要求可能與開放網路架構相衝突。美國證券交易委員會（SEC）的「Reg Crypto」框架可能在某些情況下，將符合投資契約（investment contracts）功能的 AI 代幣歸類為證券。Grayscale 為將 TAO 轉換為 ETF 所提交的 S-1 文件顯示，該產業的監管整合正在加速，且已朝向領先專案推進。
機構動態顯示市場正在成熟
NVIDIA 在 3 月份的 GTC 主題演講中預估，至 2027 年晶片需求將達 1,000 億美元。Grayscale 與 Bitwise 針對 Bittensor 的 TAO 仍有待審的現貨 ETF 申請，這可能為 AI 加密領域開啟傳統資本流入。ASI Alliance 目標是在 2026 年底前推出 ASI Chain 主網，以便將去中心化 AI 服務整合到同一個基礎設施層。Chainlink 支援 Swift 的多銀行代幣化試點，而 Render 則承接 Apple 與 Meta 的運算工作負載。
常見問答
問：在平台上推出的 AI 代理（agent）代幣中，最終失敗的比例是多少？
產業分析師引用的研究指出，約 98.6% 在 AI 代理平台推出的代幣會失敗，因此，上線前進行詳盡研究對風險管理至關重要。
問：2025 年有多少風險資本投資於整合 AI 的加密專案？
2025 年投資於加密公司的每一美元風險資本中，有 40 美分流向同時在建置 AI 產品的公司，且相較一年前的 18 美分，增幅超過一倍。
問：Bittensor 受到哪些機構背書？
Bittensor（TAO）獲得 Polychain Capital 支持，背書金額超過 2 億美元，並由前 Google 工程師 Jacob Steeves 創立；同時，Grayscale 已為 TAO 轉換為 ETF 提交了 S-1 文件。
