Web3與AI的融合：構建去中心化的智能生態系統

近期，AI領域的一個熱點話題是"主權AI"的概念。這引發了人們思考，如何構建一個既能滿足加密社區需求，又能平衡去中心化與智能化的AI系統。一個可能的答案是通過Web3+AI的方式來實現。

以太坊創始人Vitalik Buterin曾在一篇文章中探討了加密技術與AI的協同效應。他指出，加密技術的去中心化特性可以平衡AI的中心化趨勢；區塊鏈的透明性能夠彌補AI的不透明性；而區塊鏈技術也有利於AI所需數據的存儲和追蹤。這種協同作用貫穿了整個Web3+AI產業生態。

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等硬件價格飆升。與此同時，市場上存在大量閒置的中低端算力資源。Web3技術可以通過建立分布式算力網路，實現算力租賃和共享，從而滿足多樣化的AI應用需求，同時顯著降低成本。

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的算力資產化主要優勢在於，通過代幣激勵可以快速擴展網路規模，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，大量用戶數據集中在少數巨頭企業手中，普通創業公司難以獲取廣泛的數據資源。Web3+AI的融合可以讓數據收集、標注和分布式存儲等過程更加低成本、透明，並讓用戶從中受益。

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較大挑戰，因爲數據比算力更難標準化。

3. 平台層：平台價值資產化

平台類項目旨在整合AI行業各類資源，包括數據、算力、模型、AI開發者和區塊鏈等。它們爲各種需求提供便捷解決方案，如構建zkML運營平台，以提高機器學習推理的可信度和透明度。

一些項目專注於開發AI專用的區塊鏈層，通過提供通用組件和SDK，幫助Web3+AI應用快速構建和發展。還有一些項目致力於構建Agent Network平台，爲各種場景提供AI Agent構建服務。

這類項目主要通過代幣來捕獲平台價值，激勵各方參與者共同建設生態系統。

4. 應用層：AI價值資產化

應用層項目主要探索如何利用AI解決Web3應用中的具體問題。Vitalik Buterin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DEX中，AI已廣泛應用於套利交易；在預測市場中，AI Agent可以利用大量數據和知識進行分析預測。

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應用層尚未出現影響力巨大的項目，但潛力巨大。

結語

Web3+AI的融合仍處於早期階段，業內對其發展前景存在不同看法。我們期待這一融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，以更加社區化的方式實現"共治AI"。通過更深入地參與和治理，人類或許能對AI產生更多敬畏，減少恐懼。