Web3与AI融合:构建去中心化智能生态

近期，人工智能(AI)领域的快速发展引发了广泛关注。在迪拜举行的世界政府峰会上,有业内人士提出了"主权AI"的概念。这一提法引发了人们对于如何构建符合加密社区利益和诉求的AI系统的思考。

以太坊创始人曾在一篇文章中探讨了AI与加密技术的协同效应。他指出,加密技术的去中心化特性可以平衡AI的中心化趋势;区块链的透明性可以弥补AI的不透明;而区块链技术也有利于AI所需数据的存储和追踪。这种协同效应贯穿于Web3与AI融合的整个产业图景中。

目前,大多数Web3+AI项目致力于利用区块链技术解决AI行业基础设施建设问题,少数项目则尝试用AI解决Web3应用中的特定问题。Web3与AI的结合主要体现在以下四个方面:

1. 算力层:算力资产化

随着AI大模型训练对算力需求的指数级增长,算力供需长期失衡,导致硬件价格和算力成本快速上涨。Web3技术可以通过建立分布式算力网络,利用闲置的中低端硬件资源,以租赁、共享的方式打造去中心化的计算资源网络,从而降低AI算力成本。这类项目包括通用去中心化算力、AI训练算力、AI推理算力以及3D渲染算力等细分领域。

2. 数据层:数据资产化

数据是AI发展的关键资源。Web3+AI的融合可以让数据收集、标注、分布式存储等流程更加低成本、透明,并更有利于用户。通过分布式网络和代币激励机制,可以以众包方式低成本获取高质量、广泛的数据。相关项目涵盖数据收集、交易、标注、区块链数据源以及去中心化存储等多个方向。

3. 平台层:平台价值资产化

平台类项目致力于整合AI行业各类资源,包括数据、算力、模型、开发者社区等。一些项目专注于构建zkML运营平台,旨在提高机器学习推理的可信度和透明度。还有项目致力于开发专门服务于AI的公链或二层网络,以及Agent Network平台等。这些平台通过代币机制捕获价值,激励各方参与共建生态。

4. 应用层:AI价值资产化

应用层项目主要探索AI在Web3场景中的具体应用。例如,AI可以作为Web3游戏的参与者,在DEX中进行套利交易,或在预测市场中提供分析服务。另一个重要方向是创建可扩展的去中心化私人AI,通过社区治理增加AI系统的透明度和可信度。

尽管Web3+AI领域仍处于早期阶段,业内对其发展前景存在不同看法,但这一融合趋势值得持续关注。我们期待Web3与AI的结合能够创造出比中心化AI更具价值的产品,摆脱"巨头控制"和"垄断"的标签,实现更加社区化的"共治AI"模式。在更深入参与和治理AI的过程中,人类或许能对AI产生更多理性认知,在"敬畏"中减少不必要的"恐惧"。