Web3与AI的融合：打造去中心化智能未来

近期，在迪拜举行的世界政府峰会上，一位科技领袖提出了"主权AI"的概念。这引发了我们思考：如何构建一个能够满足加密货币社区利益和诉求的AI系统？答案可能lies in Web3和AI的结合。

以太坊创始人在一篇文章中阐述了加密货币与AI的协同效应：加密货币的去中心化可以平衡AI的中心化趋势；加密货币带来的透明性可以弥补AI的不透明性；而区块链技术则有利于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产业生态主要涵盖以下几个方面：

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，远超摩尔定律的预测。这导致AI算力供需失衡，GPU等硬件价格飙升，抬高了算力成本。然而，市场上存在大量闲置的中低端算力资源。通过Web3方式建立分布式算力网络，可以有效整合这些资源，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的算力资产化核心优势在于，去中心化算力项目可以通过代币激励快速扩展网络规模，提供高性价比的算力资源，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，而普通创业公司难以获得广泛的数据资源。通过Web3+AI的方式，可以实现数据收集、标注和分布式存储等过程的低成本、高透明度，同时让用户从中受益。

数据类项目主要包括：

• 数据收集类
• 数据交易类
• 数据标注类
• 区块链数据源类
• 去中心化存储类

这类项目在设计代币经济模型时面临更大挑战，因为数据较算力更难标准化。

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，构建连接数据、算力、模型、开发者和区块链等各种资源的生态系统。例如，有些项目专注于构建zkML运营平台，旨在提高机器学习推理的可信度和透明度。还有一些项目致力于开发专门服务于AI的公链或Layer 2解决方案。

这类平台通过代币捕获平台价值，激励各方参与者共同建设生态。对于初创项目而言，这种模式可以降低寻找算力、数据、开发者社区和节点等合作方的难度。

4. 应用层：AI价值资产化

应用层项目主要聚焦于利用AI解决Web3应用中的具体问题。值得关注的两个方向是：

1. AI作为Web3参与者：例如在区块链游戏中担任玩家角色，在去中心化交易所中进行套利交易，或在预测市场中提供分析预测服务。

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、偏见和潜在欺诈等问题的担忧。

目前，Web3+AI应用层尚未出现突破性的项目，但潜力巨大。

展望

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的结合能够创造出比中心化AI更有价值的产品，摆脱"巨头控制"和"垄断"的标签，实现更加社区化的"共治AI"模式。也许在更深入参与和治理的过程中，人类对AI会产生更多敬畏，减少恐惧。