Web3與AI的融合：構建去中心化的智能未來

近期，人工智能(AI)領域的發展引發了廣泛討論。一些專家提出了"主權AI"的概念，但對於加密貨幣社區而言，更適合的可能是Web3與AI相結合的形式。以太坊創始人Vitalik Buterin在一篇文章中探討了AI與加密技術的協同效應：加密技術的去中心化可以平衡AI的中心化趨勢；加密技術的透明性可以彌補AI的不透明性；而區塊鏈則有利於AI所需數據的存儲和追蹤。這種協同效應貫穿於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解決Web3應用中的特定問題。Web3+AI產業生態主要涉及以下四個方面：

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，導致算力供需失衡，GPU等硬件價格快速漲。然而，市場上存在大量閒置的中低端算力硬件。通過Web3技術，可以建立分布式算力網路，通過租賃和共享方式，打造去中心化的計算資源網路，滿足多種AI應用需求，同時降低AI算力成本。

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，結合代幣激勵機制，易於擴展網路規模，提供高性價比的計算資源，滿足中低端算力需求。

2. 數據層：數據資產化

數據是AI的核心資源。傳統模式下，只有大型企業才能獲取大量用戶數據，而普通創業公司難以獲得廣泛的數據資源。通過Web3+AI，可以實現更低成本、更透明的數據收集、標注和分布式存儲，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，因爲數據難以標準化。

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開發者和區塊鏈等資源，以平台爲中心解決各種需求。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開發專注AI的區塊鏈層，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類平台也在興起，爲各種應用場景構建AI Agent。

平台類Web3+AI項目主要通過代幣捕獲平台價值，激勵各方參與共建。這對初創項目的發展特別有幫助，可以減少尋找合作夥伴的難度。

4. 應用層：AI價值資產化

應用層項目主要利用AI解決Web3應用中的問題。Vitalik提出了兩個有意義的方向：

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，爲用戶提供事件預測服務。

2. 創建可擴展的去中心化私人AI：通過賦予社區對AI的分布式治理權，解決用戶對AI黑盒、偏見和潛在欺騙行爲的擔憂。

目前，Web3+AI應用層尚未出現突出的領先項目。

結語

Web3+AI領域仍處於早期階段，業內對其發展前景存在分歧。我們期待Web3與AI的結合能創造出比中心化AI更有價值的產品，擺脫"巨頭控制"和"壟斷"的標籤，以更社區化的方式實現"共治AI"。也許通過更深入地參與和治理，人類對AI的態度會從"恐懼"轉變爲"敬畏"。