AI 研究者 Andrej Karpathy 刚刚宣布，他的 nanochat d32 模型训练完成，这是从 100 美元训练成本升级到 1000 美元的深度 32 版本。这一进展标志着可访问 AI 模型训练的重要一步，训练过程耗时约 33 小时，并显示出多项指标的显著提升。根据 Karpathy 的更新，CORE 分数升至 0.31，超过了 GPT-2 的 0.26，而 GSM8K 性能从约 8% 跃升至 20%。这些改进涵盖预训练、监督微调 (SFT) 和强化学习 (RL)，使模型更适合休闲互动。然而，Karpathy 提醒大家要理性预期，将这些微型模型比作幼儿园孩子——有趣但容易出错、幻觉和天真。他强调，虽然前沿实验室投资数十亿美元，但 nanochat 提供预算友好选项，100 美元版本仅为五年前 GPT-3 参数的千分之一。

对 AI 代币和加密市场情绪的影响

Karpathy 的这一宣布可能点燃对 AI 相关加密货币的新兴趣，如 FET (Fetch.ai)、RNDR (Render) 和 AGIX (SingularityNET)，因为开源 AI 模型的进步往往与代币的看涨情绪相关。交易者应监控这些资产的潜在价格上涨，尤其在加密市场积极周期中。历史模式显示，类似 AI 突破曾推动 AI 代币周涨幅达 10-20%。例如，小型模型的普及可民主化 AI 访问，增加去中心化 AI 网络的链上活动。FET 的支撑位最近维持在 1.20 美元左右，阻力位在 1.50 美元，如果交易量激增，可提供波动交易机会。机构资金流入 AI 加密领域持续上升，过去季度有超过 5 亿美元的风险投资，这可能放大交易量和流动性。

AI 发展中的交易策略

从交易角度来看，投资者可考虑做多 AI 主题 ETF 或直接持有加密资产，将此新闻与科技巨头如 NVIDIA 或 Microsoft 的股市动向相关联，这些往往影响加密情绪。如果 AI 模型的可及性提升，如 nanochat，将推动区块链 AI 服务的采用，提升与计算资源相关的代币如 RNDR。关键指标包括 24 小时交易量超过 5 亿，表明强劲市场进入。风险管理至关重要；在入场点下方 5-7% 设置止损以缓解波动。 broader 含义暗示加密市值积极转变，如果 AI 炒作持续，可能将总额推向 2.5 万亿美元。Karpathy 的理性视角提醒交易者不要过度炒作微型模型，但其有趣且可及的特性可驱动社区参与，间接支持 meme 币或 AI 实用代币。

在跨市场机会方面，这一 AI 进展与股票交易交汇，突出与加密趋势相似的低估 AI 股票。例如，Bitcoin (BTC) 与 AI 股票的相关系数在牛市阶段达 0.7，提供套利机会。交易者可探索 ETH 与 AI 代币的对冲交易，利用 Ethereum 在托管 AI dApp 中的作用。链上指标如 AI 项目活跃钱包增加，提供价格领先信号——活跃地址上涨 15% 可作为买入信号。总体而言，虽然 nanochat 不是前沿模型，但其成本有效的训练强调可扩展 AI，可能为 1000 亿美元 AI 加密部门带来长期增长。随着 Karpathy 计划优化和更大模型，预期持续波动并为知情交易者带来上行潜力。

为优化交易决策，关注追踪 nanochat 社交媒体热度的情绪分析工具；提及激增可能预示相关加密价格泵升。记住，事实交易依赖验证数据——避免无来源猜测。这一发展鼓励平衡的投资组合方法，将 AI 加密与 BTC 等稳定资产结合以分散风险。