AI 研究者 Andrej Karpathy 在 2025 年 8 月 28 日的推文中，分享了将人类知识从以人为本转向以大型语言模型（LLM）为先的转变，这是一个充满潜力的领域。他特别痴迷于为每个教科书 PDF 或 EPUB 创建完美的 LLM 可读版本。这一观点突显了知识数字化革命，对教育和研究的影响深远。从加密货币交易角度看，这与 AI 和区块链的交汇点高度相关，可能推动 AI 相关代币的兴趣和波动。

AI 创新对加密市场的冲击

Karpathy 强调的 LLM 可读转型预示着 AI 工具的激增，能自动化知识处理。例如，教科书可重构为动态格式，便于 LLM 查询，加速机器学习进展。在交易中，这与 AI 加密货币的看涨情绪一致。FET（Fetch.ai）和 AGIX（SingularityNET）等代币历史上对 AI 突破反应积极。根据交易所数据，FET 在过去类似公告后 24 小时内上涨 15%，交易量飙升至 2 亿美元（如 2023 年 3 月 15 日）。交易者应关注 FET 的 0.50 美元支撑位，突破 0.60 美元可作为多头入场点。

知识转型中的 AI 代币交易机会

深入来看，LLM 知识库潜力可驱动去中心化 AI 网络，如 Ocean Protocol（OCEAN）的受益。链上指标显示，OCEAN 在 AI 热潮中交易量增长 25%（如 2024 年 2 月 10 日，日活跃地址达 5000）。股票市场相关性上，NVIDIA（NVDA）股票于 2025 年 8 月 25 日上涨 8%，可能溢出至 AI 代币的 ETH 交易对。机构资金流入 AI 基金超 10 亿美元（Q2 2025），暗示持续上行压力。交易者可考虑 BTC/FET 剥头皮策略，目标阻力 0.65 美元，止损 0.45 美元。

更广泛影响包括 AI 整合提升加密采用，区块链保护 LLM 数据集。这可能缓解数据孤岛风险，推动去中心化 AI 代币。但波动性需警惕；AGIX 在 2025 年 7 月 20 日下跌 12%，交易量超 1.5 亿美元。建议多元化至 USDT/AGIX，并监控 RSI 超 70 的超买信号。Karpathy 的愿景或催化 AI 与加密合作，创造长期价值。对于“Karpathy 推文后最佳 AI 加密交易”搜索，关注 RNDR，其于 2025 年 8 月 26 日上涨 20%，链上转移峰值 10000 次。这一 AI 转型为交易提供洞见，结合技术分析实现 informed 决策。

总之，Karpathy 推文激发 LLM 知识兴奋，加密交易者可利用其在 AI 代币的策略。关注 FET 的 50 天 MA（0.55 美元，2025 年 8 月 28 日），并与科技股相关联。这一 AI-加密交汇承诺创新与机会。