Web3与AI的融合：构建去中心化的智能未来

在近期的世界政府峰会上，一位科技巨头提出了"主权AI"这一概念。这引发了一个思考:如何构建一个能够满足加密社区利益和诉求的AI系统?答案可能在Web3与AI的结合中找到。

以太坊创始人在一篇文章中探讨了加密技术与AI的协同效应。他指出,加密技术的去中心化特性可以平衡AI的中心化倾向;区块链的透明性可以增强AI的可信度;而区块链还有利于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。

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,少数项目则运用AI来优化Web3应用。Web3+AI产业主要涵盖以下四个方面:

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,算力成本水涨船高。与此同时,市场上存在大量闲置的中低端算力硬件。Web3技术可以通过建立分布式算力网络,实现算力租赁和共享,从而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AI算力成本。

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,去中心化算力项目结合代币激励可以轻松扩展网络规模,提供高性价比的计算资源,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,只有大型企业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,用户数据的价值也未能有效反馈给用户本身。Web3+AI的融合可以实现更低成本、更透明、更有利于用户的数据收集、标注和分布式存储流程。

通过Web3技术,结合适当的代币激励机制,可以采用众包方式以较低成本获取高质量且广泛的数据。数据类项目主要包括:

• 数据收集
• 数据交易
• 数据标注
• 区块链数据源
• 去中心化存储

这类项目在设计代币经济模型时面临更大挑战,因为数据比算力更难标准化。

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,建立连接数据、算力、模型、AI开发者和区块链等资源的中心平台,以便捷地解决各种需求。例如,有项目致力于构建全面的zkML运营平台,旨在通过密码学技术验证模型推理的正确执行,提高AI的可信度和透明度。

还有一些项目专注于构建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。另外,一些平台致力于构建AI Agent网络,为各种应用场景提供支持。

这类平台项目主要通过代币来捕获平台价值,激励各方参与者共同建设,对初创项目的发展尤其有帮助。

4. 应用层:AI价值资产化

应用层项目主要利用AI技术解决Web3应用中的具体问题。以太坊创始人提出了两个有意义的方向:

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可以通过分析大量数据来协助用户进行预测。

2. 创建可扩展的去中心化私人AI:通过Web3技术,让社区对AI拥有分布式治理权,增加用户对AI的信任度和接受度。

目前,Web3+AI应用层尚未出现具有高增长潜力的明星项目。

结语

Web3+AI领域仍处于早期阶段,业内对其发展前景存在不同看法。我们期待Web3与AI的结合能创造出比中心化AI更有价值的产品,让AI摆脱"巨头控制"和"垄断"的标签,以更加社区化的方式实现"共治AI"。也许通过更深入地参与和治理AI,人类能对AI产生更多敬畏,减少恐惧。