AI+Web3：塔樓與廣場

摘要

1. AI概念的Web3項目在一二級市場成爲吸金標的。

2. Web3在AI行業的機會體現在:利用分布式激勵協調長尾供應,涵蓋數據、存儲和計算;同時建立開源模型和AI Agent的去中心化市場。

3. AI在Web3行業主要應用於鏈上金融(加密支付、交易、數據分析)以及輔助開發。

4. AI+Web3的效用體現在互補性:Web3有望對抗AI集中化,AI有望幫助Web3破圈。

引言

近兩年,AI發展迅速,ChatGPT掀起了生成式AI的熱潮,同時也影響了Web3領域。在AI概念的加持下,Web3項目融資明顯提振。2024上半年就有64個Web3+AI項目完成融資,其中Zyber365獲得1億美元A輪融資。二級市場更爲繁榮,AI賽道總市值已達485億美元。

AI+Web3這個充滿熱錢、風口和未來幻想的組合,難免被視爲一場資本撮合的聯姻。本文試圖審視這一格局:Web3如何在AI技術堆棧中發揮作用,AI又能給Web3帶來什麼新機遇?

一、AI堆棧下Web3的機會

1. 基礎層:算力與數據的Airbnb

算力

AI的高昂成本之一是訓練和推理所需的算力與能源。Web3的DePin(去中心化物理基礎設施網路)項目試圖解決這一問題,如io.net、Aethir等。其邏輯是允許閒置GPU資源的貢獻者以去中心化方式提供算力,形成類似Airbnb的市場。

特點:

• 聚集閒置GPU資源
• 面向AI算力的長尾市場
• 去中心化所有權

數據

數據是AI的基礎。Web3針對AI數據需求的解決方案包括:

• 數據收集:如Grass、Vana等項目讓用戶參與數據價值創造
• 數據預處理:如Grass、OpenLayer考慮加入數據標注環節
• 數據隱私與安全:如Super Protocol(TEE)、BasedAI(FHE)、Reclaim Protocol(zk)等
• 數據存儲:如0g.AI針對AI高性能需求設計存儲解決方案

2. 中間件:模型的訓練與推理

開源模型去中心化市場

Web3提出去中心化開源模型市場的可能性,如Bittensor、ORA等項目。

可驗證推理

Web3針對AI推理"黑盒"問題的解決方案包括zkML、opML、TeeML等。

3. 應用層:AI Agent

Web3爲AI Agent帶來的機會:

• 去中心化:如GaiaNet、Theoriq等項目
• 冷啓動:如Virtual Protocol、Spectral等幫助AI Agent項目獲取早期融資

二、AI如何賦能Web3

1. AI與鏈上金融

AI Agent在鏈上金融的潛在應用:

• 信息收集與預測
• 資產管理
• 優化金融體驗

AI在鏈上交易安全方面的應用,如SeQure、AI-powered Sentinel等。

2. AI與鏈上基礎設施

AI在鏈上數據分析方面的應用,如Web3 Analytics、MinMax AI等。

AI輔助Web3開發,如Clanker、Spectral等一鍵部署平台。

AI在智能合約審計方面的應用,如Fuzzland。

3. AI與Web3新敘事

AI爲NFT、GameFi、DAO等Web3領域帶來新可能。

三、AI+Web3結合的意義:塔樓與廣場

AI與Web3的結合,如同塔樓與廣場的關係。AI的集中化趨勢構建了高塔,而Web3試圖在廣場上創造新的可能。Web3的固有屬性可增強AI系統:

• 智能合約實現透明規則執行
• 代幣經濟協調參與者行爲
• 去中心化治理促進信息審查

AI也爲Web3帶來新活力,降低使用門檻,吸引更多用戶。

AI+Web3雖起點不同,但終點都是讓機器更好地服務人類。我們期待看到二者結合帶來的未來。