Web3与AI的融合：构建去中心化的智能未来

近期，人工智能(AI)领域的发展引发了广泛讨论。一些专家提出了"主权AI"的概念，但对于加密货币社区而言，更适合的可能是Web3与AI相结合的形式。以太坊创始人Vitalik Buterin在一篇文章中探讨了AI与加密技术的协同效应：加密技术的去中心化可以平衡AI的中心化趋势；加密技术的透明性可以弥补AI的不透明性；而区块链则有利于AI所需数据的存储和追踪。这种协同效应贯穿于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解决Web3应用中的特定问题。Web3+AI产业生态主要涉及以下四个方面：

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，导致算力供需失衡，GPU等硬件价格快速上涨。然而，市场上存在大量闲置的中低端算力硬件。通过Web3技术，可以建立分布式算力网络，通过租赁和共享方式，打造去中心化的计算资源网络，满足多种AI应用需求，同时降低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，结合代币激励机制，易于扩展网络规模，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的核心资源。传统模式下，只有大型企业才能获取大量用户数据，而普通创业公司难以获得广泛的数据资源。通过Web3+AI，可以实现更低成本、更透明的数据收集、标注和分布式存储，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，因为数据难以标准化。

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，聚合数据、算力、模型、AI开发者和区块链等资源，以平台为中心解决各种需求。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开发专注AI的区块链层，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类平台也在兴起，为各种应用场景构建AI Agent。

平台类Web3+AI项目主要通过代币捕获平台价值，激励各方参与共建。这对初创项目的发展特别有帮助，可以减少寻找合作伙伴的难度。

4. 应用层：AI价值资产化

应用层项目主要利用AI解决Web3应用中的问题。Vitalik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 Agent可以通过分析大量数据，为用户提供事件预测服务。

2. 创建可扩展的去中心化私人AI：通过赋予社区对AI的分布式治理权，解决用户对AI黑盒、偏见和潜在欺骗行为的担忧。

目前，Web3+AI应用层尚未出现突出的领先项目。

结语

Web3+AI领域仍处于早期阶段，业内对其发展前景存在分歧。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，摆脱"巨头控制"和"垄断"的标签，以更社区化的方式实现"共治AI"。也许通过更深入地参与和治理，人类对AI的态度会从"恐惧"转变为"敬畏"。