AI+Web3：塔楼与广场

引言

近两年，AI的发展像被按了加速键，这场由Chatgpt煽动的蝴蝶效应，不仅打开了生成式人工智能的新世界，同样在Web3领域掀起了热潮。

在AI概念的加持下，加密市场融资明显提振。2024年上半年就有64个Web3+AI项目完成融资，其中基于人工智能的操作系统Zyber365在A轮实现1亿美元融资。

二级市场更为繁荣，AI赛道总市值已达485亿美元，24小时交易量接近86亿美元。OpenAI的Sora文本转视频模型发布后，AI板块平均价格上涨151%。AI效应同样辐射至Meme币，首个AI Agent概念的MemeCoin GOAT迅速走红并获14亿美金估值。

关于AI+Web3的研究和话题同样火热，从AI+Depin到AI Memecoin再到当前的AI Agent和AI DAO，新叙事不断涌现。

AI+Web3这个充满热钱和未来想象的组合，难免被视作资本撮合的包办婚姻。我们很难分辨是投机者的主场，还是新技术爆发的前夜。要回答这个问题，关键在于思考双方能否从对方模式中受益。本文试图审视Web3如何在AI技术堆栈各环节发挥作用，以及AI能给Web3带来什么新生机。

AI堆栈下Web3的机会

在展开这个话题前，我们需要了解AI大模型的技术堆栈:

• 数据收集和预处理
• 模型训练和微调
• 推理应用

针对AI在各堆栈的痛点，Web3初步形成了多层次、相互连接的生态系统:

基础层:算力与数据的共享经济

算力方面:

• Web3项目如io.net、Aethir等允许个人贡献闲置GPU资源，形成类似Uber的算力共享市场
• 更适合AI推理等长尾市场需求
• 去中心化所有权让资源提供者保留控制权并获得收益

数据方面:

• 项目如Grass、Vana等让用户参与数据价值创造
• PublicAI等实现低成本获取私密数据
• Synesis等项目游戏化数据标注任务
• 隐私技术如TEE、FHE、ZK等保护敏感数据

数据存储:

• 0g.AI等项目针对AI高性能需求设计存储解决方案

中间件:模型训练与推理

开源模型去中心化市场:

• Bittensor等建立开源模型P2P市场
• ORA引入初始模型发行(IMO)概念
• Spectral Nova等聚焦AI模型创建与应用

可验证推理:

• zkML、opML、TeeML等技术保证链下AI计算的可验证性

应用层:AI Agent

• Web3的去中心化特性可使Agent系统更分散自治
• 代币发行等机制帮助AI Agent项目获取早期融资

AI如何赋能Web3

AI与链上金融

• AI Agent可自主执行链上交易,如信息收集预测、资产管理等
• AI提升链上交易安全性,如交易监控、风险分析等

AI与链上基础设施

• AI助力链上数据分析,如Web3 Analytics等
• AI辅助智能合约开发和审计,降低开发门槛

AI与Web3新叙事

• AI为NFT注入创造力
• AI赋能GameFi内容生产
• AI应用于DAO治理等场景

结语

AI与Web3犹如塔楼与广场,各有优势。AI带来技术突破,Web3追求去中心化。两者结合有望带来新的可能性,让机器更好地服务人类。我们期待看到AI+Web3的未来发展。