🎉【Gate 3000万纪念】晒出我的Gate时刻,解锁限量好礼!
Gate用户突破3000万!这不仅是数字,更是我们共同的故事。
还记得第一次开通账号的激动,抢购成功的喜悦,或陪伴你的Gate周边吗?
📸 参与 #我的Gate时刻# ,在Gate广场晒出你的故事,一起见证下一个3000万!
✅ 参与方式:
1️⃣ 带话题 #我的Gate时刻# ,发布包含Gate元素的照片或视频
2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
3️⃣ 分享至Twitter(X)可参与浏览量前10额外奖励
推特回链请填表单:https://www.gate.com/questionnaire/6872
🎁 独家奖励:
🏆 创意大奖(3名):Gate × F1红牛联名赛车模型一辆
👕 共创纪念奖(10名): 国际米兰同款球员卫衣
🥇 参与奖(50名):Gate 品牌抱枕
📣 分享奖(10名):Twitter前10浏览量,送Gate × 国米小夜灯!
*海外用户红牛联名赛车折合为 $200 合约体验券,国米同款球衣折合为 $50 合约体验券,国米小夜灯折合为 $30 合约体验券,品牌抱枕折合为 $20 合约体验券发放
🧠 创意提示:不限元素内容风格,晒图带有如Gate logo、Gate色彩、周边产品、GT图案、活动纪念品、活动现场图等均可参与!
活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
3
AI与Web3深度融合 构建智能开放新生态
AI与Web3的融合:现状分析与未来展望
近年来,人工智能(AI)和Web3技术的快速发展引起了全球范围内的广泛关注。AI在人脸识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大突破,为各行各业带来了巨大变革。Web3作为新兴的网络模式,以区块链技术为基础,正在改变人们对互联网的认知和使用方式。
本文将深入探讨AI+Web3的发展现状,分析两者结合所带来的潜在价值和影响,并探讨当前面临的挑战。
AI与Web3的互动方式
AI和Web3的发展就像天平的两侧,AI提升生产力,Web3变革生产关系。两者的结合可以互相弥补彼此的不足:
AI行业面临的困境
AI行业的核心要素包括算力、算法和数据。
算力方面:AI任务需要大量计算资源,获取和管理大规模算力成本高昂。对初创企业和个人开发者而言,获得足够算力是一大挑战。
算法方面:深度学习算法虽取得巨大成功,但仍存在问题。模型训练需要大量数据和计算资源,解释性和可解释性不足,鲁棒性和泛化能力有待提高。
数据方面:获取高质量、多样化的数据仍然困难。某些领域数据难以获得,数据质量和标注也是问题。同时需要考虑数据隐私和安全。
可解释性和透明度:AI模型的黑盒特性引发公众关注,某些应用需要可解释和可追溯的决策过程。
商业模式不清晰:许多AI创业项目难以找到可持续的盈利模式。
Web3行业面临的困境
Web3行业也存在诸多挑战,包括:
AI技术有望在这些方面为Web3带来改进。
AI+Web3项目现状分析
当前AI+Web3项目主要从两个方向展开:利用区块链技术提升AI项目表现,以及利用AI技术服务于Web3项目。
Web3助力AI
去中心化算力
随着AI需求激增,GPU供不应求问题凸显。一些Web3项目尝试通过代币激励方式,提供去中心化的算力服务,如Akash、Render、Gensyn等。
这类项目通过代币激励全球用户提供闲置GPU算力,为AI客户提供算力支持。供给侧主要包括云服务商、加密货币矿工和大型企业。
目前主要分为两类:
去中心化算法模型
一些项目尝试建立去中心化的AI算法服务市场,如Bittensor。这种模式将多个AI模型连接起来,根据用户需求匹配最适合的模型。
相比单一大模型,去中心化算法网络有潜力提供更多样化的服务。
去中心化数据收集
为解决AI训练数据获取难题,一些项目通过代币激励方式实现去中心化数据收集,如PublicAI。用户可以贡献数据或参与数据验证,获得代币奖励。
零知识证明保护AI中的用户隐私
零知识证明技术可以在保护隐私的同时实现信息验证。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)允许在不泄露原始数据的情况下进行机器学习模型的训练和推理。
AI助力Web3
数据分析与预测
许多Web3项目开始集成AI服务或自研AI,为用户提供数据分析和预测服务,如投资策略、链上分析、价格预测等。
个性化服务
AI技术被应用于优化Web3项目的用户体验,如Dune的Wand工具利用大语言模型编写SQL查询,Followin集成ChatGPT总结行业动态等。
AI审计智能合约
AI技术被用于智能合约代码审计,更高效准确地识别代码漏洞。如0x0.ai提供AI智能合约审计器服务。
AI+Web3项目的局限性和挑战
去中心化算力面临的现实阻碍
目前去中心化算力主要用于AI推理而非训练,原因在于:
AI+Web3结合较为粗糙
当前许多AI+Web3项目仅是表面使用AI,未实现深度融合:
代币经济学成为AI项目叙事的缓冲剂
部分AI项目难以在Web2发展,转而叠加Web3叙事和代币经济学。但代币经济是否真正有助于解决实际需求,还有待观察。
总结
AI+Web3的融合为未来科技创新和经济发展提供了无限可能。AI可为Web3提供更智能的应用场景,Web3则为AI发展提供新机遇。虽然当前仍处早期阶段,面临诸多挑战,但两者结合也带来独特优势。
未来,随着技术发展和更多创新实践,AI与Web3有望实现更深度融合,构建更智能、开放、公正的经济和社会系统。