AI+Web3：塔楼与广场

在人工智能和区块链技术迅速发展的背景下，AI 和 Web3 的结合正成为科技界的热点话题。本文将探讨这两大技术领域的交叉融合所带来的机遇与挑战。

Web3 在 AI 领域的机会

基础层：算力与数据的共享经济

算力

AI 训练和推理的高昂成本推动了去中心化算力共享平台的兴起。这些平台允许闲置 GPU 资源的所有者以去中心化方式贡献算力,通过类似 Airbnb 的在线市场提高资源利用率。代表项目包括 io.net、Aethir 和 Akash 等。

这种模式主要聚焦于 AI 算力的长尾市场,更适合推理步骤而非大规模训练。去中心化所有权确保资源提供者保留对资源的控制权。

数据

数据是 AI 的根基。Web3 在数据领域的解决方案包括:

1. 数据收集:通过激励机制获取更私密、有价值的用户数据。如 Grass、Vana 等项目。

2. 数据预处理:利用去中心化激励机制进行数据标注等任务。如 Synesis、Sapien 等。

3. 数据隐私与安全:运用 TEE、FHE、ZK 等技术保护敏感数据。

4. 数据存储:解决链上存储 AI 数据的吞吐量问题。如 0g.AI 等。

中间件：模型训练与推理

开源模型去中心化市场

Web3 提出了去中心化开源模型市场的构想,通过代币化为团队保留收益,激励开发。代表项目包括 Bittensor、ORA、Sentient 等。

可验证推理

Web3 技术如 zkML、opML、TeeML 等致力于解决 AI 推理过程的"黑盒"问题,提高透明度和可信度。

应用层：AI Agent

Web3 为 AI Agent 带来去中心化和冷启动方案。如 Virtual Protocol、Spectral 等项目探索 AI Agent 的代币发行和融资模式。

AI 赋能 Web3 的方向

链上金融

AI Agent 有望成为链上金融的未来,在信息收集、资产管理、用户体验等方面发挥作用。Bitte、Wayfinder 等项目正在尝试开发 AI 驱动的链上操作工具。

AI 还可用于增强链上交易安全,如 SeQure、AI-powered Sentinel 等安全平台。

链上基础设施

AI 在链上数据分析、开发辅助和智能合约审计等方面发挥重要作用。如 Web3 Analytics、MinMax AI、Kaito 等数据分析工具,以及 Spectral、Fuzzland 等开发与审计平台。

Web3 新叙事

AI 为 NFT、GameFi、DAO 等 Web3 领域带来新的可能性,如生成式 NFT、AI 驱动的游戏内容、智能化 DAO 治理等。

AI+Web3 结合的意义

AI 和 Web3 的结合犹如"塔楼与广场"的关系。AI 代表高度集中的技术能力,而 Web3 则致力于构建去中心化的生态系统。两者的融合有望在保持技术创新的同时,实现更加公平、透明的分配机制。

Web3 的固有属性可以增强 AI 系统,如通过智能合约实现透明执行、通过代币经济协调参与者行为、通过去中心化治理防止偏见和操纵。同时,AI 也为 Web3 带来新的活力,降低使用门槛,拓展应用场景。

虽然 AI 和 Web3 有着不同的发展轨迹,但它们的终极目标都是更好地服务人类。我们期待看到 AI+Web3 的协同发展为科技和社会带来的深远影响。