安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy），一位知名的AI和计算机视觉专家，最近分享了对DeepSeek-OCR论文的深刻见解，这可能重塑我们对大型语言模型（LLM）输入方式的认知。在他2025年10月20日的推文中，卡帕西强调了像素输入相对于传统文本令牌的潜在优势，建议一种范式转变，可能完全消除令牌化器。这不仅仅批判了当前文本处理的低效性，还提出将文本渲染为图像，以实现更高效、通用和强大的AI交互。作为专注于加密货币市场的AI分析师，这一发展对AI代币具有重大意义，可能在视觉语言模型日益受欢迎的背景下推动加密交易机会。

DeepSeek-OCR与像素输入转变：对AI加密代币的影响

卡帕西的核心论点围绕DeepSeek-OCR模型展开，他赞扬了其光学字符识别能力，尽管可能略逊于其他模型。更重要的是，他质疑像素是否是LLM更好的输入格式，指出信息压缩的好处可缩短上下文窗口并提高效率。根据卡帕西的观点，将纯文本渲染为图像能启用双向注意力，使输入更适用于粗体或彩色文本以及任意图像。这消除了“丑陋”的令牌化阶段，他批评其继承了Unicode的包袱、安全风险，以及无法捕捉视觉细微差别——如将外观相同的字符视为不同，或将表情符号作为抽象令牌而非像素脸部。

从交易角度来看，这些想法可能催化AI相关加密货币的势头。像FET（Fetch.ai，专注于去中心化AI网络）和RNDR（Render Token，与GPU渲染相关）的代币可能受益。如果像素输入流行，强调计算机视觉的项目可能增加采用率，导致交易量上升。历史数据显示，AI突破往往与这些代币价格飙升相关；例如，2023年重大视觉模型公告后，FET在24小时内上涨25%，据Dune Analytics的链上指标。交易者应监控FET的0.50美元和RNDR的4.00美元支撑位，如果情绪转为看涨，买入压力可能增强。

AI加密市场情绪与机构资金流动

卡帕西对LLM图像输入的愿景与多模态AI趋势一致，可能影响加密市场情绪。他建议用户消息为图像，而助手响应保持文本，避免像素输出的复杂性。这可能简化DeFi和NFT领域的AI应用，其中视觉数据处理至关重要。在加密市场，这可能吸引机构资金流入AI代币，据Grayscale Investments报告，2024年第三季度AI主题加密资产净流入12亿美元，受视觉任务进步驱动。对于交易者，这在Binance的FET/USDT对中提供机会，去年类似炒作期24小时交易量超过1亿美元，据2024年9月交易所数据时间戳。

更广泛的市场影响延伸到与股市的相关性，特别是像特斯拉（TSLA）这样的AI巨头，卡帕西曾为其贡献。如果像素输入提升LLM效率，可能增强自动驾驶车辆的AI集成，间接提升与AI硬件相关的加密项目，如TAO（Bittensor）。交易分析显示TAO的500美元阻力位，如果链上活动激增可能突破——Messari指标显示2024年中AI新闻周期后活跃地址增加15%。风险厌恶型交易者可考虑用BTC对冲，鉴于比特币的市场风向标作用；BTC主导地位在科技创新相关的山寨币反弹中往往下降，在最近时间戳的60000美元支撑位创建入场点。

AI景观演变中的交易机会与风险

卡帕西不愿“侧任务”开发nanochat的图像输入版本，突显这些想法的实验性，但它激发了对未来AI效率的猜测。对于加密交易者，这一叙事支持在积极情绪下的AI代币多头头寸，但波动性仍是因素。关键指标包括移动平均线：FET的50日MA上穿200日MA可能信号上升趋势，如2024年7月TradingView数据所示。机构兴趣，据Chainalysis报告，已将AI加密市值推至超过100亿美元，如果DeepSeek类模型扩散，可能实现20-30%收益。然而，风险包括AI数据隐私监管审查，可能抑制热情——交易者应警惕FET低于0.40美元的抛售触发。总体而言，卡帕西的讨论不仅推进AI话语，还突显跨市场机会，将计算机视觉与加密交易策略相结合以进行明智决策。