Web3與AI的融合：構建去中心化的人工智能生態

在近期的一次演講中，有業內人士提出了"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社區利益和訴求的AI系統？答案可能在Web3與AI的結合中找到。

著名的區塊鏈專家曾在一篇文章中探討了AI與加密技術的協同效應。他指出，加密技術的去中心化特性可以平衡AI的中心化傾向；區塊鏈的透明性可以彌補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。這種協同效應貫穿於Web3+AI的整個產業布局中。

目前，大多數Web3+AI項目都致力於利用區塊鏈技術解決AI行業基礎設施建設的問題，而少數項目則專注於利用AI解決Web3應用中的特定問題。Web3+AI的產業布局主要涉及以下幾個方面：

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，導致算力供需嚴重失衡，GPU等硬件價格飆升。然而，市場上同時存在大量閒置的中低端算力資源。通過Web3技術，可以建立分布式算力網路，實現算力租賃和共享，從而降低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

這種去中心化算力模式的核心優勢在於，結合代幣激勵機制可以快速擴展網路規模，同時提供高性價比的計算資源，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，大量用戶數據往往集中在少數科技巨頭手中，普通創業公司難以獲取廣泛的數據資源。通過Web3+AI的方式，可以實現更低成本、更透明的數據收集、標注和分布式存儲。

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

這些項目在設計代幣經濟模型時面臨更大挑戰，因爲數據較難標準化。

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，聚合數據、算力、模型、AI開發者和區塊鏈等各種資源和角色。一些項目專注於構建zkML運營平台，通過密碼學技術驗證模型推理的正確性，解決AI中普遍存在的數據和模型黑盒問題。

還有一些項目致力於建立AI專用的區塊鏈網路，通過提供通用組件和SDK，幫助Web3+AI應用快速構建和發展。此外，Agent Network類平台爲各種應用場景構建AI Agent提供支持。

平台類項目主要通過代幣捕獲平台價值，激勵各方參與共建，對初創項目的發展尤爲有利。

4. 應用層：AI價值資產化

應用層項目主要利用AI解決Web3應用中的具體問題。主要包括兩個方向：

1. AI作爲Web3參與者：例如在Web3遊戲中作爲玩家，在DEX中進行套利交易，或在預測市場中提供分析預測能力。

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黑盒問題和潛在偏見的擔憂。

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。然而，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。通過更密切地參與AI的發展和治理，人類或許能夠在對AI的理解中找到平衡，既保持敬畏，又減少恐懼。