WEEX 唯客博客， 作者： IOBC Capital 黃仁勛在迪拜的 WGS 上演講時，提出了一個詞「主權AI」。那麼，哪個主權的 AI 能符合 Crypto 社區的利益和訴求呢？ 也許需要以 Web3 + AI 的形式構建。Vitalik 在「The promise and challenges of crypto + AI applications」一文中講述了 AI 與 Crypto 的協同效應：Crypto的去中心化可以平衡AI的中心化；AI是不透明的，Crypto帶來透明；AI需要數據，區塊鏈有利於數據的存儲和追蹤。這種協同，貫穿在Web3+AI的整個產業圖景中。 大多數Web3 + AI的項目是在利用區塊鏈技術解決AI行業基礎設施項目的建設問題，少數項目是利用AI解決Web3應用的某些問題。 Web3 + AI產業圖景大體如下： AI的生產和工作流程大致如下： 在這些環節中，Web3與AI的結合主要體現在四個方面： 1、算力層：算力資產化 近兩年來，用於訓練AI大模型的算力呈指數級增長，基本每個季度就會翻一倍，以遠超摩爾定律的速度瘋狂增長。這種情況導致AI算力供需長期失衡，GPU等硬體價格快速上漲，進而抬高了算力成本。 但與此同時，市場上也存在大量的中低端算力硬體閑置，可能這部分中低端硬體的單體算力無法滿足高性能需求。但若通過Web3的方式建設成分散式算力網路，通過算力租賃、共享的方式，打造去中心化的計算資源網路，仍可滿足諸多AI應用需求。由於是利用分散式的閑置算力，可顯著降低AI算力的成本。 算力層細分包括： 通用的去中心化算力（例如 Arkash 、 Io . net 等）； 用於 AI 訓練的去中心化算力（例如 Gensyn 、 Flock . io 等）； 用於 AI 推理的去中心化算力（例如 Fetch . ai 、 Hyperbolic 等）； 用於 3D 渲染的去中心化算力（例如 The Render Network 等）。 Web3+AI的算力資產化，核心優勢在於 去中心化算力類項目，結合代幣激勵很容易擴展網路規模，而且其計算資源成本低，具有高性價比，可滿足部分中低端的算力需求。 2、數據層：數據資產化 數據是AI的石油、血液。如果不依賴Web3，一般只有巨頭企業手中才有大量的用戶數據，普通的創業公司很難獲取廣泛的數據，用戶數據在AI行業的價值也並沒有反饋給用戶。通過Web3+AI，可以讓數據收集、數據標註、數據分散式存儲等流程更低成本、更透明、更有利於用戶。 收集高質量數據是AI模型訓練的前置條件，通過Web3的方式，可以利用分散式網路，結合適當的Token激勵機制，採用眾包收集的方法，以較低成本獲取高質量且廣泛的數據。 根據項目用途，數據類項目主要包括以下幾類： 數據收集類項目（例如 Grass 等）； 數據交易類項目（例如 Ocean Protocol 等）； 數據標註類項目（例如 Taida 、 Alaya 等）； 區塊鏈數據源類項目（例如 Spice AI 、 Space and time 等）； 去中心化存儲類項目（例如 Filecoin 、 Arweave 等）。 數據類Web3+AI項目，在設計Token經濟模型的過程中更有挑戰性，因為數據比算力更難標準化。 3、平台層：平台價值資產化 平台類項目大多數會對標Hugging Face，以整合AI行業各類資源為核心。建立一個平台，聚合數據、算力、模型、AI開發者、區塊鏈等各種資源和角色的鏈接，以平台為中心，更便捷地解決各種需求。比如Giza，專註於構建全面的zkML運營平台，旨在使機器學習的推理變得可信和透明，因為數據和模型黑盒是目前AI中普遍存在的問題，通過Web3的方式採用ZK、FHE等密碼學技術來驗證模型的推理確實有正確執行，是遲早會被行業內呼籲的。 也有做Focus AI的layer1/ layer2，例如Nuroblocks、Janction等。核心敘事是連接了各類算力、數據、模型、AI開發者、節點等資源，通過包裝通用組件、通用SDK的方式，幫助Web3+AI類應用實現快速構建和發展。 還有Agent Network類的平台，基於這類平台可以為各種應用場景構建AI Agent，例如Olas、ChainML等。 平台類的Web3+AI項目，主要以Token捕獲平台價值的方式，激勵平台各參與方共建。對於初創項目從0-1的過程比較有幫助，可以減少項目方尋找算力、數據、AI開發者社區、節點等合作方的難度。 4、應用層： AI 價值資產化 前面的基礎設施類的項目，多數是利用區塊鏈技術解決AI行業基礎設施項目建設的問題。應用層項目則更多是利用AI解決Web3應用存在的問題。 比如Vitalik在文章中提到兩個方向，我覺得很有意義。 一是AI作為Web3參與者。比如：Web3 Games中，AI可以作為一個遊戲玩家，它可以快速理解遊戲規則，並最高效地完成遊戲任務；DEX中，AI已經在套利交易中發揮作用很多年了；Prediction markets（預測市場）中，AI Agent可以通過廣泛接受大量數據、知識庫和信息，訓練其模型的分析預測能力，併產品化提供給用戶，幫助用戶以模型推理的方式對特定事件作出預測，比如體育賽事、總統大選等。 二是創建可擴展的去中心化的私人AI。因為許多用戶擔心AI的黑盒問題，擔心繫統存在偏見；或擔心存在某些dApps通過AI技術欺騙用戶來獲利。本質上是因為用戶對AI的模型訓練和推理過程沒有審查許可權和治理許可權。但是如果創建一個Web3的AI，像Web3項目一樣，社區對這個AI有分散式治理權，可能會更容易被接受。 截至目前，在Web3+AI應用層尚未出現天花板很高的白馬項目。 總結 Web3 + AI還很早期，業內對這個賽道的發展前景也是有分歧的，我們會對這個賽道持續關注。我們希望Web3 與AI的結合能夠創造出比中心化AI更有價值的產品，讓AI擺脫「巨頭控制」、「壟斷」這些標籤，以更加社區化的方式來「共治AI」。也許在更近距離地參與、治理過程中，人類對AI會多一分「敬畏」、少一分「恐懼」。 WEEX唯客交易所官網：weex.com
