AI+Web3：塔樓與廣場

在人工智能和區塊鏈技術迅速發展的背景下，AI 和 Web3 的結合正成爲科技界的熱點話題。本文將探討這兩大技術領域的交叉融合所帶來的機遇與挑戰。

Web3 在 AI 領域的機會

基礎層：算力與數據的共享經濟

算力

AI 訓練和推理的高昂成本推動了去中心化算力共享平台的興起。這些平台允許閒置 GPU 資源的所有者以去中心化方式貢獻算力,通過類似 Airbnb 的在線市場提高資源利用率。代表項目包括 io.net、Aethir 和 Akash 等。

這種模式主要聚焦於 AI 算力的長尾市場,更適合推理步驟而非大規模訓練。去中心化所有權確保資源提供者保留對資源的控制權。

數據

數據是 AI 的根基。Web3 在數據領域的解決方案包括:

1. 數據收集:通過激勵機制獲取更私密、有價值的用戶數據。如 Grass、Vana 等項目。

2. 數據預處理:利用去中心化激勵機制進行數據標注等任務。如 Synesis、Sapien 等。

3. 數據隱私與安全:運用 TEE、FHE、ZK 等技術保護敏感數據。

4. 數據存儲:解決鏈上存儲 AI 數據的吞吐量問題。如 0g.AI 等。

中間件：模型訓練與推理

開源模型去中心化市場

Web3 提出了去中心化開源模型市場的構想,通過代幣化爲團隊保留收益,激勵開發。代表項目包括 Bittensor、ORA、Sentient 等。

可驗證推理

Web3 技術如 zkML、opML、TeeML 等致力於解決 AI 推理過程的"黑盒"問題,提高透明度和可信度。

應用層：AI Agent

Web3 爲 AI Agent 帶來去中心化和冷啓動方案。如 Virtual Protocol、Spectral 等項目探索 AI Agent 的代幣發行和融資模式。

AI 賦能 Web3 的方向

鏈上金融

AI Agent 有望成爲鏈上金融的未來,在信息收集、資產管理、用戶體驗等方面發揮作用。Bitte、Wayfinder 等項目正在嘗試開發 AI 驅動的鏈上操作工具。

AI 還可用於增強鏈上交易安全,如 SeQure、AI-powered Sentinel 等安全平台。

鏈上基礎設施

AI 在鏈上數據分析、開發輔助和智能合約審計等方面發揮重要作用。如 Web3 Analytics、MinMax AI、Kaito 等數據分析工具,以及 Spectral、Fuzzland 等開發與審計平台。

Web3 新敘事

AI 爲 NFT、GameFi、DAO 等 Web3 領域帶來新的可能性,如生成式 NFT、AI 驅動的遊戲內容、智能化 DAO 治理等。

AI+Web3 結合的意義

AI 和 Web3 的結合猶如"塔樓與廣場"的關係。AI 代表高度集中的技術能力,而 Web3 則致力於構建去中心化的生態系統。兩者的融合有望在保持技術創新的同時,實現更加公平、透明的分配機制。

Web3 的固有屬性可以增強 AI 系統,如通過智能合約實現透明執行、通過代幣經濟協調參與者行爲、通過去中心化治理防止偏見和操縱。同時,AI 也爲 Web3 帶來新的活力,降低使用門檻,拓展應用場景。

雖然 AI 和 Web3 有着不同的發展軌跡,但它們的終極目標都是更好地服務人類。我們期待看到 AI+Web3 的協同發展爲科技和社會帶來的深遠影響。