Web3与AI的协同发展：构建去中心化智能生态

在一次全球性会议上，某科技巨头高管提出了"主权AI"的概念。这引发了一个思考：如何构建一个符合加密社区利益和诉求的AI系统？答案可能lies在Web3与AI的融合之中。

以太坊创始人在一篇文章中阐述了加密技术与AI的协同效应：加密技术的去中心化可以平衡AI的中心化趋势；加密技术的透明性可以弥补AI的不透明性；而区块链则有助于AI所需数据的存储和追踪。这种协同效应贯穿于整个Web3+AI生态系统。

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，少数项目则聚焦于利用AI解决Web3应用中的特定问题。Web3+AI产业主要涵盖以下四个方面：

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，导致算力供需严重失衡，GPU等硬件价格飙升。然而，市场上同时存在大量闲置的中低端算力资源。通过Web3技术，可以构建分布式算力网络，通过租赁和共享方式，打造去中心化的计算资源池，满足多样化的AI应用需求，同时显著降低成本。

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

这些去中心化算力项目的核心优势在于，借助代币激励机制可以快速扩展网络规模，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发展的基石。传统模式下，大量用户数据往往集中在少数科技巨头手中，普通创业公司难以获取广泛的数据资源。通过Web3+AI的方式，可以实现数据收集、标注和分布式存储等流程的低成本化、透明化，并更好地惠及用户。

数据层项目主要包括：

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

这些项目在设计代币经济模型时面临较大挑战，因为数据比算力更难标准化。

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，聚合数据、算力、模型、AI开发者和区块链等多方资源。一些项目专注于构建可信透明的机器学习推理平台，通过密码学技术验证模型推理的正确性。还有项目致力于开发专注AI的公链或层2解决方案，为Web3+AI应用提供快速构建和发展的基础设施。

平台类项目主要通过代币捕获平台价值，激励各方参与共建。这对初创项目从0到1的过程提供了重要支持，降低了项目方寻找各类资源和合作伙伴的难度。

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。值得关注的方向包括：

1. AI作为Web3参与者：例如在Web3游戏中担任玩家角色，在DEX中进行套利交易，或在预测市场中提供分析预测能力。

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黑盒问题的担忧，增加透明度和信任度。

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融合仍处于早期阶段，业内对其发展前景存在不同看法。我们期待这一融合能够创造出比中心化AI更具价值的产品，使AI摆脱"巨头控制"和"垄断"的标签，以更加社区化的方式实现"共治AI"。在更深入参与和治理AI的过程中，人类或许能够对AI保持适度的敬畏，同时减少不必要的恐惧。