Web3与AI的融合：打造去中心化的智能未来

在最近的世界政府峰会上，一位科技领袖提出了"主权AI"的概念。这引发了人们思考：如何构建一个能够符合加密社区利益和诉求的AI系统？答案可能就在Web3与AI的结合之中。

以太坊创始人在一篇文章中阐述了加密技术与AI的协同效应：加密的去中心化可以平衡AI的中心化倾向；加密带来的透明性可以弥补AI的不透明；而区块链则有利于AI所需数据的存储和追踪。这种协同作用贯穿于Web3+AI的整个产业生态中。

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来解决Web3应用中的某些难题。Web3+AI的产业图景主要体现在以下四个方面：

1. 算力层：算力资产化

近年来，AI大模型训练所需的算力呈指数级增长，远超摩尔定律的预期。这导致AI算力供需失衡，GPU等硬件价格飙升，算力成本高企。然而，市场上存在大量闲置的中低端算力硬件。通过Web3方式构建分布式算力网络，可以整合这些闲置资源，打造去中心化的计算资源网络，满足多样化的AI应用需求，同时显著降低成本。

算力层细分包括：

• 通用去中心化算力
• AI训练专用去中心化算力
• AI推理专用去中心化算力
• 3D渲染专用去中心化算力

Web3+AI的算力资产化优势在于，结合代币激励可以快速扩展网络规模，提供高性价比的算力资源，满足中低端算力需求。

2. 数据层：数据资产化

数据是AI发展的关键资源。传统模式下，只有大型科技公司才能获取海量用户数据，普通创业公司难以获得广泛的数据支持。通过Web3+AI的方式，可以实现数据收集、标注和分布式存储等流程的低成本、高透明度操作，同时让用户从中受益。

数据层项目主要包括：

• 数据收集类项目
• 数据交易类项目
• 数据标注类项目
• 区块链数据源类项目
• 去中心化存储类项目

这类项目在设计代币经济模型时面临更大挑战，因为数据的标准化难度高于算力。

3. 平台层：平台价值资产化

平台类项目旨在整合AI行业各类资源，聚合数据、算力、模型、AI开发者和区块链等多方资源，为用户提供一站式解决方案。例如，有些项目专注于构建zkML运营平台，通过密码学技术验证模型推理的正确性，提高AI的可信度和透明度。

还有一些项目致力于打造AI专用的区块链网络，通过提供通用组件和SDK，帮助Web3+AI应用快速构建和发展。此外，Agent Network类平台则为各种应用场景提供AI Agent构建服务。

平台类项目主要通过代币捕获平台价值，激励各方参与共建。这对初创项目从0到1的发展过程特别有帮助，可以降低寻找合作伙伴的难度。

4. 应用层：AI价值资产化

应用层项目主要聚焦于利用AI解决Web3应用中的具体问题。值得关注的方向包括：

1. AI作为Web3参与者：例如在Web3游戏中，AI可以作为玩家快速理解规则并高效完成任务；在去中心化交易所中，AI已在套利交易中发挥重要作用；在预测市场中，AI Agent可以通过分析大量数据，为用户提供模型化的事件预测服务。

2. 创建可扩展的去中心化私人AI：通过Web3的方式，让社区对AI拥有分布式治理权，增加用户对AI系统的信任度，解决黑盒问题和潜在偏见问题。

尽管Web3+AI应用层尚未出现突破性的项目，但这个领域的潜力巨大。

结语

Web3+AI的融合仍处于早期阶段，业内对其发展前景存在不同看法。然而，这一领域有望创造出比中心化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。通过更深入地参与和治理AI，人类或许能在与AI的互动中找到平衡，既保持敬畏之心，又不至于过分恐惧。