Web3與AI的融合：打造去中心化的智能未來

在最近的世界政府峯會上，一位科技領袖提出了"主權AI"的概念。這引發了人們思考：如何構建一個能夠符合加密社區利益和訴求的AI系統？答案可能就在Web3與AI的結合之中。

以太坊創始人在一篇文章中闡述了加密技術與AI的協同效應：加密的去中心化可以平衡AI的中心化傾向；加密帶來的透明性可以彌補AI的不透明；而區塊鏈則有利於AI所需數據的存儲和追蹤。這種協同作用貫穿於Web3+AI的整個產業生態中。

目前，大多數Web3+AI項目致力於利用區塊鏈技術解決AI行業基礎設施建設問題，少數項目則嘗試用AI來解決Web3應用中的某些難題。Web3+AI的產業圖景主要體現在以下四個方面：

1. 算力層：算力資產化

近年來，AI大模型訓練所需的算力呈指數級增長，遠超摩爾定律的預期。這導致AI算力供需失衡，GPU等硬件價格飆升，算力成本高企。然而，市場上存在大量閒置的中低端算力硬件。通過Web3方式構建分布式算力網路，可以整合這些閒置資源，打造去中心化的計算資源網路，滿足多樣化的AI應用需求，同時顯著降低成本。

算力層細分包括：

• 通用去中心化算力
• AI訓練專用去中心化算力
• AI推理專用去中心化算力
• 3D渲染專用去中心化算力

Web3+AI的算力資產化優勢在於，結合代幣激勵可以快速擴展網路規模，提供高性價比的算力資源，滿足中低端算力需求。

2. 數據層：數據資產化

數據是AI發展的關鍵資源。傳統模式下，只有大型科技公司才能獲取海量用戶數據，普通創業公司難以獲得廣泛的數據支持。通過Web3+AI的方式，可以實現數據收集、標注和分布式存儲等流程的低成本、高透明度操作，同時讓用戶從中受益。

數據層項目主要包括：

• 數據收集類項目
• 數據交易類項目
• 數據標注類項目
• 區塊鏈數據源類項目
• 去中心化存儲類項目

這類項目在設計代幣經濟模型時面臨更大挑戰，因爲數據的標準化難度高於算力。

3. 平台層：平台價值資產化

平台類項目旨在整合AI行業各類資源，聚合數據、算力、模型、AI開發者和區塊鏈等多方資源，爲用戶提供一站式解決方案。例如，有些項目專注於構建zkML運營平台，通過密碼學技術驗證模型推理的正確性，提高AI的可信度和透明度。

還有一些項目致力於打造AI專用的區塊鏈網路，通過提供通用組件和SDK，幫助Web3+AI應用快速構建和發展。此外，Agent Network類平台則爲各種應用場景提供AI Agent構建服務。

平台類項目主要通過代幣捕獲平台價值，激勵各方參與共建。這對初創項目從0到1的發展過程特別有幫助，可以降低尋找合作夥伴的難度。

4. 應用層：AI價值資產化

應用層項目主要聚焦於利用AI解決Web3應用中的具體問題。值得關注的方向包括：

1. AI作爲Web3參與者：例如在Web3遊戲中，AI可以作爲玩家快速理解規則並高效完成任務；在去中心化交易所中，AI已在套利交易中發揮重要作用；在預測市場中，AI Agent可以通過分析大量數據，爲用戶提供模型化的事件預測服務。

2. 創建可擴展的去中心化私人AI：通過Web3的方式，讓社區對AI擁有分布式治理權，增加用戶對AI系統的信任度，解決黑盒問題和潛在偏見問題。

盡管Web3+AI應用層尚未出現突破性的項目，但這個領域的潛力巨大。

結語

Web3+AI的融合仍處於早期階段，業內對其發展前景存在不同看法。然而，這一領域有望創造出比中心化AI更具價值的產品，擺脫"巨頭控制"和"壟斷"的標籤，實現更加社區化的"共治AI"模式。通過更深入地參與和治理AI，人類或許能在與AI的互動中找到平衡，既保持敬畏之心，又不至於過分恐懼。