Web3與AI的融合：打造去中心化智能未來

近期，在迪拜舉行的世界政府峯會上，一位科技領袖提出了"主權AI"的概念。這引發了我們思考：如何構建一個能夠滿足加密貨幣社區利益和訴求的AI系統？答案可能lies in Web3和AI的結合。

以太坊創始人在一篇文章中闡述了加密貨幣與AI的協同效應：加密貨幣的去中心化可以平衡AI的中心化趨勢；加密貨幣帶來的透明性可以彌補AI的不透明性；而區塊鏈技術則有利於AI所需數據的存儲和追蹤。這種協同作用貫穿於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產業生態主要涵蓋以下幾個方面：

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，遠超摩爾定律的預測。這導致AI算力供需失衡，GPU等硬件價格飆升，抬高了算力成本。然而，市場上存在大量閒置的中低端算力資源。通過Web3方式建立分布式算力網路，可以有效整合這些資源，顯著降低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的算力資產化核心優勢在於，去中心化算力項目可以通過代幣激勵快速擴展網路規模，提供高性價比的算力資源，滿足中低端算力需求。

2. 數據層：數據資產化

數據是AI發展的關鍵資源。傳統模式下，只有大型企業才能獲取海量用戶數據，而普通創業公司難以獲得廣泛的數據資源。通過Web3+AI的方式，可以實現數據收集、標注和分布式存儲等過程的低成本、高透明度，同時讓用戶從中受益。

數據類項目主要包括：

• 數據收集類
• 數據交易類
• 數據標注類
• 區塊鏈數據源類
• 去中心化存儲類

這類項目在設計代幣經濟模型時面臨更大挑戰，因爲數據較算力更難標準化。

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，構建連接數據、算力、模型、開發者和區塊鏈等各種資源的生態系統。例如，有些項目專注於構建zkML運營平台，旨在提高機器學習推理的可信度和透明度。還有一些項目致力於開發專門服務於AI的公鏈或Layer解決方案。

這類平台通過代幣捕獲平台價值，激勵各方參與者共同建設生態。對於初創項目而言，這種模式可以降低尋找算力、數據、開發者社區和節點等合作方的難度。

4. 應用層：AI價值資產化

應用層項目主要聚焦於利用AI解決Web3應用中的具體問題。值得關注的兩個方向是：

1. AI作爲Web3參與者：例如在區塊鏈遊戲中擔任玩家角色，在去中心化交易所中進行套利交易，或在預測市場中提供分析預測服務。

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、偏見和潛在欺詐等問題的擔憂。

目前，Web3+AI應用層尚未出現突破性的項目，但潛力巨大。

展望

Web3+AI領域仍處於早期階段，業內對其發展前景存在不同看法。我們期待Web3與AI的結合能夠創造出比中心化AI更有價值的產品，擺脫"巨頭控制"和"壟斷"的標籤，實現更加社區化的"共治AI"模式。也許在更深入參與和治理的過程中，人類對AI會產生更多敬畏，減少恐懼。