Web3與AI的協同發展：構建去中心化智能生態

在一次全球性會議上，某科技巨頭高管提出了"主權AI"的概念。這引發了一個思考：如何構建一個符合加密社區利益和訴求的AI系統？答案可能lies在Web3與AI的融合之中。

以太坊創始人在一篇文章中闡述了加密技術與AI的協同效應：加密技術的去中心化可以平衡AI的中心化趨勢；加密技術的透明性可以彌補AI的不透明性；而區塊鏈則有助於AI所需數據的存儲和追蹤。這種協同效應貫穿於整個Web3+AI生態系統。

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，少數項目則聚焦於利用AI解決Web3應用中的特定問題。Web3+AI產業主要涵蓋以下四個方面：

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，可以構建分布式算力網路，通過租賃和共享方式，打造去中心化的計算資源池，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

這些去中心化算力項目的核心優勢在於，借助代幣激勵機制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發展的基石。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，可以實現數據收集、標注和分布式存儲等流程的低成本化、透明化，並更好地惠及用戶。

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，聚合數據、算力、模型、AI開發者和區塊鏈等多方資源。一些項目專注於構建可信透明的機器學習推理平台，通過密碼學技術驗證模型推理的正確性。還有項目致力於開發專注AI的公鏈或層2解決方案，爲Web3+AI應用提供快速構建和發展的基礎設施。

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。這對初創項目從0到1的過程提供了重要支持，降低了項目方尋找各類資源和合作夥伴的難度。

4. 應用層：AI價值資產化

應用層項目主要聚焦於利用AI解決Web3應用中的具體問題。值得關注的方向包括：

1. AI作爲Web3參與者：例如在Web3遊戲中擔任玩家角色，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黑盒問題的擔憂，增加透明度和信任度。

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夠創造出比中心化AI更具價值的產品，使AI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"。在更深入參與和治理AI的過程中，人類或許能夠對AI保持適度的敬畏，同時減少不必要的恐懼。