AI與Web3的融合：現狀分析與發展前景

一、引言：AI+Web3的發展

近年來，人工智能（AI）和Web3技術的快速發展引起了全球範圍內的廣泛關注。AI作爲一種模擬和模仿人類智能的技術，在人臉識別、自然語言處理、機器學習等領域取得了重大突破，爲各行各業帶來了巨大的變革和創新。

2023年，AI行業的市場規模達到2000億美元，OpenAI、Character.AI、Midjourney等優秀企業迅速崛起，引領了AI熱潮。同時，Web3作爲新興的網路模式，正在改變人們對互聯網的認知和使用方式。Web3以去中心化的區塊鏈技術爲基礎，通過智能合約、分布式存儲和去中心化身份驗證等功能，實現了數據的共享與可控、用戶的自治和信任機制的建立。

目前Web3行業的市值達到了25萬億，Bitcoin、Ethereum、Solana等項目以及應用層的Uniswap、Stepn等不斷湧現新的敘事和場景，吸引着越來越多人加入Web3行業。AI與Web3的結合成爲東西方開發者和投資者都十分關注的領域，如何將兩者很好地融合是一個值得探索的問題。

本文將重點探討AI+Web3的發展現狀，分析當前AI+Web3項目的情況，並深入討論它們所面臨的局限性和挑戰。通過這樣的研究，我們期望能夠爲投資者和相關行業的從業者提供有價值的參考和洞察。

二、AI與Web3交互的方式

AI和Web3的發展就像天平的兩側，AI帶來了生產力的提升，而Web3帶來了生產關係的變革。那麼AI和Web3能碰撞出什麼樣的火花呢？我們接下來會先來分析AI和Web3行業各自面臨的困境和提升空間，然後再探討彼此是怎麼樣幫助解決這些困境。

2.1 AI行業面臨的困境

AI行業的核心離不開三個要素：算力、算法和數據。

1. 算力：AI任務通常需要處理大量的數據和進行復雜的計算，例如訓練深度神經網路模型。高強度的計算能力可以加速模型訓練和推理過程，提高AI系統的性能和效率。近年來，隨着硬件技術的發展，如圖形處理器（GPU）和專用AI芯片（如TPU），算力的提升對於AI行業的發展起到了重要的推動作用。

2. 算法：AI系統的核心組成部分，它們是用於解決問題和實現任務的數學和統計方法。AI算法可以分爲傳統機器學習算法和深度學習算法，其中深度學習算法在近年來取得了重大突破。算法的選擇和設計對於AI系統的性能和效果至關重要。

3. 數據：AI系統的核心任務是通過學習和訓練來提取數據中的模式和規律。數據是訓練和優化模型的基礎，通過大規模的數據樣本，AI系統可以學習到更準確、更智能的模型。豐富的數據集能夠提供更全面、多樣化的信息，使得模型可以更好地泛化到未見過的數據上。

AI行業面臨的主要困境包括：

• 算力方面：獲取和管理大規模的算力是一個昂貴和復雜的挑戰。高性能計算設備的成本、能耗和維護都是問題。

• 算法方面：訓練深度神經網路需要大量的數據和計算資源，模型的解釋性和可解釋性可能不足。算法的魯棒性和泛化能力也是一個重要問題。

• 數據方面：獲取高質量、多樣化的數據仍然是一個挑戰。數據的質量、準確性和標注也是問題，不完整或有偏見的數據可能導致模型的錯誤行爲或偏差。

• 可解釋性和透明度：AI模型的黑盒特性是一個公衆關注的問題。對於某些應用，如金融、醫療和司法等，模型的決策過程需要可解釋和可追溯。

• 商業模式：很多AI項目創業的商業模式不清晰，這讓許多AI創業者感到迷茫。

2.2 Web3行業面臨的困境

Web3行業也存在很多不同方面的困境需要解決，包括：

• Web3的數據分析
• Web3產品較差的用戶體驗
• 智能合約代碼漏洞與黑客攻擊的問題

AI作爲提高生產力的工具，在這些方面也有很多潛在的發揮空間：

1. 數據分析與預測能力：AI技術可以幫助Web3平台從海量數據中提取有價值的信息，並進行更準確的預測和決策。這對於去中心化金融（DeFi）領域中的風險評估、市場預測和資產管理等方面具有重要意義。

2. 用戶體驗和個性化服務：AI技術可以幫助Web3平台提供更好的用戶體驗和個性化服務，提高用戶參與度和滿意度。

3. 安全性和隱私保護：AI技術可以用於檢測和防御網絡攻擊、識別異常行爲，並提供更強大的安全保障。同時，AI還可以應用於數據隱私保護，通過數據加密和隱私計算等技術，保護用戶在Web3平台上的個人信息。

4. 智能合約審計：AI技術可以用於自動化合約審計和漏洞檢測，提高合約的安全性和可靠性。

三、AI+Web3項目現狀分析

AI+Web3項目主要從兩個大的方面入手：利用區塊鏈技術提升AI項目的表現，以及利用AI技術來服務於Web3項目的提升。

3.1 Web3助力AI

3.1.1 去中心化算力

隨着AI的快速發展，GPU需求大幅增加，出現了供不應求的情況。一些Web3項目開始嘗試通過去中心化的方式提供算力服務，如Akash、Render、Gensyn等。這類項目通過代幣激勵廣大用戶提供閒置的GPU算力，成爲算力的供給側，爲AI客戶提供算力支持。

供給側主要包括雲服務商、加密貨幣礦工和大型企業。目前賽道的玩家大致分爲兩類：一類是將去中心化算力用於AI的推理，另一類是將去中心化算力用作AI訓練。

去中心化算力項目的核心在於通過代幣激勵機制吸引供給者，然後吸引用戶使用，從而實現項目的冷啓動和核心運轉機制。在這種循環之下，供給側有了更多更有價值的代幣回報，需求側有了更便宜性價比更高的服務。

3.1.2 去中心化算法模型

一些項目嘗試建立去中心化的AI算法服務市場，連結許多不同的AI模型。當用戶提出問題時，市場會挑選出最適合回答問題的AI模型來提供答案。

以Bittensor爲例，算法模型的供給側（礦工）將他們的機器學習模型貢獻給網路。模型供給者會因其貢獻而獲得加密貨幣代幣TAO作爲獎勵。爲了保證問題答案的質量，Bittensor使用獨特的共識機制來確保網路就最佳答案達成一致。

3.1.3 去中心化數據收集

一些項目結合Web3通過代幣激勵的方式，來實現去中心化的數據收集。例如PublicAI允許用戶在社交媒體上分享有價值的內容，並獲得代幣激勵。這種方式促進了數據的貢獻者與人工智能產業開發之間的合作關係。

3.1.4 ZK保護AI中的用戶隱私

零知識證明技術可以幫助解決隱私保護和數據共享之間的衝突。ZKML（Zero-Knowledge Machine Learning）通過使用零知識證明技術，允許在不泄露原始數據的情況下進行機器學習模型的訓練和推理。

3.2 AI助力web3

3.2.1 數據分析與預測

許多Web3項目開始集成現有的AI服務或自研AI工具來爲用戶提供數據分析和預測類的服務。這些服務涵蓋投資策略、鏈上分析、價格與市場預測等多個方面。

例如，Pond通過AI圖算法來預測未來的有價值的alpha token；BullBear AI根據用戶的歷史數據和價格線歷史以及市場走勢進行訓練，以提供準確的價格走勢預測；Numerai是一個投資競賽平台，參賽者基於AI與大語言模型來預測股票市場。

3.2.2 個性化服務

一些Web3項目通過集成AI來優化用戶體驗。例如，數據分析平台Dune推出了Wand工具，用於借助大型語言模型編寫SQL查詢；Web3媒體平台Followin集成了ChatGPT來總結某一賽道的觀點和最新近況；Web3百科全書平台IQ.wiki集成了GPT-4來總結wiki文章。

3.2.3 AI審計智能合約

一些項目利用AI來實現智能合約代碼的審計，以更高效準確地識別和找出代碼中的漏洞。例如，0x0.ai項目提供了人工智能智能合約審計器，使用先進算法分析智能合約並識別潛在的漏洞或問題。

四、AI+Web3項目的局限性和挑戰現狀

4.1 去中心化算力方面存在的現實阻礙

去中心化算力產品面臨以下挑戰：

1. 性能和穩定性可能較中心化算力產品差。
2. 可用性受到供應和需求之間的匹配程度的影響。
3. 用戶使用成本較高，需要了解更多技術細節。
4. 目前主要局限於AI推理而非AI訓練。

大模型AI訓練需要極大的數據量和高速通信帶寬，目前去中心化算力難以滿足這些要求。相比之下，AI推理對數據和帶寬的需求較小，實現可能性更大。

4.2 AI+Web3的結合較爲粗糙，沒有實現1+1＞2

目前AI與Web3的結合主要體現在以下兩個方面：

1. 許多項目僅僅是簡單地利用AI提升效率和進行分析，沒有展現出AI與加密貨幣之間的原生融合和創新性解決方案。

2. 一些Web3團隊主要在營銷層面利用AI的概念，但在真正的創新方面還存在很大的空白。

4.3 代幣經濟學成爲AI項目敘事的緩衝之劑

由於越來越多大模型開始逐漸開源，許多AI+Web3項目選擇疊加Web3的敘事和代幣經濟學來促進用戶參與。然而，代幣經濟學的融入是否真正有助於AI項目解決實際需求，還是單純的敘事或短期價值追求，仍需進一步觀察和驗證。

五、總結

AI+Web3的融合爲未來的科技創新和經濟發展提供了無限的可能性。AI技術可以爲Web3提供更高效、智能的應用場景，而Web3的去中心化和可編程性特點也爲AI技術的發展提供了新的機遇。

盡管目前的AI+Web3項目仍處於早期階段，面臨諸多挑戰，但它們也帶來了一些優勢。例如，去中心化算力和數據收集項目可以降低對中心化機構的依賴，提供更大的透明度和可審計性，以及實現更廣泛的參與和創新。

未來，我們期待看到更深入的研究和創新，以實現AI與Web3之間更緊密的結合，並在金融、去中