AI+Web3：塔樓與廣場

近兩年，AI的發展像被按了加速鍵，這場由Chatgpt煽動的蝴蝶效應，不僅打開了生成式人工智能的新世界，同樣在Web3領域掀起了巨大浪潮。

在AI概念加持下，相較放緩的加密市場融資出現明顯提振。據統計，2024年上半年就有64個Web3+AI項目完成融資，其中基於人工智能的操作系統Zyber365在A輪融資1億美元。

二級市場更爲繁榮，Coingecko數據顯示，短短一年多時間，AI賽道總市值已達485億美元，24小時交易量接近86億美元。主流AI技術進展帶來明顯利好，OpenAI的Sora文本轉視頻模型發布後，AI板塊平均價格漲151%。AI效應同樣輻射至加密貨幣吸金板塊Meme：首個AI Agent概念的MemeCoin - GOAT迅速走紅並獲14億美金估值，掀起AI Meme熱潮。

關於AI+Web3的研究和話題同樣火熱，從AI+Depin到AI Memecoin再到當前的AI Agent和AI DAO，新敘事輪換速度令人目不暇接。

AI+Web3這個充滿熱錢、風口和未來幻想的概念組合，難免被視作一場資本撮合的包辦婚姻。我們很難分辨在這華麗外表下，是投機者的主場，還是變革爆發的前夜。

要回答這個問題，一個關鍵思考是:有對方它會變得更好嗎？是否能從對方的模式中受益？本文試圖站在前人肩膀上審視這一格局:Web3如何在AI技術棧的各環節發揮作用，AI又能給Web3帶來什麼新的生機？

AI堆棧下Web3有何機會？

在展開這個話題前，我們需要了解AI大模型的技術堆棧:

1. 基礎層:算力與數據的共享平台

算力方面，當前AI最高成本之一是訓練模型與推理所需的算力與能源。例如Meta的LLAMA3需要16000個NVIDIA H100GPU 30天才能完成訓練,硬件投資需4-7億美元,每月訓練消耗16億千瓦時電力,能源支出近2000萬美元。

這正是Web3最早與AI交叉的領域 - DePin(去中心化物理基礎設施網路)。其主要邏輯是:平台允許閒置GPU資源所有者以無需許可的去中心化方式貢獻計算能力,通過類似Uber或Airbnb的在線市場,提高GPU資源利用率,用戶獲得更低成本的高效計算資源。

數據方面,Web3的解決方案體現在數據收集、預處理、隱私與安全、存儲等方面。如Grass是一個去中心化數據層和網路,用戶可通過運行節點貢獻帶寬捕獲互聯網實時數據並獲取獎勵。Vana引入數據流動性池概念,用戶可將私人數據上傳至特定池並靈活授權給第三方使用。

2. 中間件:模型的訓練與推理

Web3提出去中心化開源模型市場的可能性,即對模型本身進行代幣化,爲團隊保留一定比例代幣,並將部分未來收入流向代幣持有者。如Bittensor協議建立開源模型P2P市場,由多個"子網"組成,資源提供者相互競爭以滿足特定子網目標。

3. 應用層:AI Agent

當前AI發展重點從模型能力過渡至AI Agent。Web3的去中心化特性可使Agent系統更加分散和自治,通過PoS、DPoS等機制建立針對質押者、委托者的激勵懲罰機制,促進Agent系統民主化。

AI如何賦能Web3?

1. AI與鏈上金融

AI Agent被視爲鏈上金融的未來,潛在場景包括:信息收集與預測、資產管理、金融體驗優化等。如Bitte、Wayfinder等AI錢包試圖讓用戶通過類似ChatGPT的界面命令Agent完成各種鏈上操作。

2. AI與鏈上基礎設施

AI技術在鏈上數據收集和分析方面發揮重要作用,如Web3 Analytics、MinMax AI等提供基於AI的鏈上數據分析工具。在開發方面,AI可輔助智能合約生成、驗證和測試,降低編程門檻。如Clanker允許用戶在社交平台上一鍵啓動代幣。

3. AI與Web3新敘事

生成式AI爲Web3新敘事帶來全新可能。如NFT領域,AI可生成獨特藝術品和角色;GameFi方面,AI有望提高遊戲內容生產效率;DAO方面,AI可幫助跟蹤社區互動、記錄貢獻等。

AI+Web3結合的意義:塔樓與廣場

AI本質上是規模化與集中化的產業,這場技術變革將科技企業推向更高點。當塔樓越來越高,幕後決策者愈發收縮,AI集中化帶來諸多隱患,正是Web3期冀解決的問題。

區塊鏈的固有屬性增強了AI系統並帶來新可能:通過智能合約實現透明自動執行規則;通過代幣機制協調參與者行爲;去中心化治理促使質疑信息來源,培育更知情賦權的社會。

AI的發展也爲Web3帶來新活力。當Web3被質疑爲小衆自嗨時,AI的加入爲其帶來可預見的未來:更穩定規模的用戶羣體、更具創新的商業模式與服務。

我們生存在"塔樓與廣場"共存的世界,AI與Web3雖有不同起點,但終點都是讓機器更好服務人類。我們期待看到AI+Web3的未來。