AI与Web3的融合发展:现状、挑战与未来展望

近年来,人工智能(AI)和Web3技术的快速发展引起了全球范围内的广泛关注。AI在人脸识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大突破,为各行各业带来了巨大的变革和创新。2023年,AI行业的市场规模达到了2000亿美元,OpenAI、Character.AI、Midjourney等企业引领了AI热潮。

同时,Web3作为新兴的互联网模式,正在改变人们对互联网的认知和使用方式。Web3以区块链技术为基础,通过智能合约、分布式存储和去中心化身份验证等功能,实现了数据的共享与可控、用户的自治和信任机制的建立。Web3的核心理念是将数据从中心化机构手中解放出来,赋予用户对数据的控制权和价值分享权。目前Web3行业的市值已达25万亿,Bitcoin、Ethereum、Solana等项目层出不穷。

AI与Web3的结合成为备受关注的领域,如何将两者很好地融合是一个值得探索的问题。本文将重点探讨AI+Web3的发展现状,分析当前项目面临的局限性和挑战,并展望未来发展方向。

AI与Web3交互的方式

AI行业面临的困境

AI行业的核心离不开算力、算法和数据三个要素。在算力方面,AI任务需要大量计算资源,但获取和管理大规模算力成本高昂,特别是对初创企业和个人开发者而言。在算法方面,尽管深度学习取得了巨大成功,但模型的解释性、鲁棒性和泛化能力仍存在问题。在数据方面,获取高质量、多样化的数据仍是一大挑战,同时还要考虑数据隐私和安全问题。此外,AI项目的商业模式不清晰也让许多创业者感到迷茫。

Web3行业面临的困境

Web3行业在数据分析、用户体验、智能合约安全等方面存在提升空间。AI作为提高生产力的工具,在这些方面有很大的发挥空间。例如,AI可以提升Web3的数据分析与预测能力,改进用户体验和个性化服务,加强安全性和隐私保护等。

AI+Web3项目现状分析

Web3助力AI

去中心化算力

随着AI需求激增,GPU供不应求成为行业痛点。一些Web3项目尝试通过代币激励方式提供去中心化算力服务,如Akash、Render、Gensyn等。这些项目通过代币激励用户提供闲置GPU算力,为AI客户提供算力支持。

供给侧主要包括云服务商、加密货币矿工和企业。项目大致分为两类:一类用于AI推理,如Render、Akash等;另一类用于AI训练,如io.net、Gensyn等。

io.net作为去中心化算力网络,目前GPU数量超过50万个,表现突出。Gensyn则通过智能合约促进机器学习任务分配和奖励,实现AI训练。

去中心化算法模型

去中心化算法模型网络是一个去中心化的AI算法服务市场,链接了多个AI模型。当用户提问时,市场会选择最适合的AI模型来回答。代表性项目如Bittensor,其算法模型供给者将机器学习模型贡献给网络,并获得代币奖励。

去中心化数据收集

一些项目结合Web3通过代币激励方式实现去中心化数据收集。以PublicAI为例,用户可以作为数据提供者或验证者参与,获得代币激励。此外还有Ocean、Hivemapper、Dimo等项目通过不同方式收集数据。

ZK保护AI中的用户隐私

零知识证明技术可以在保护隐私的同时实现信息验证。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)通过零知识证明技术,允许在不泄露原始数据的情况下进行机器学习模型的训练和推理。BasedAI等项目正在这一领域进行探索。

AI助力Web3

数据分析与预测

许多Web3项目开始集成AI服务或自研AI技术,为用户提供数据分析和预测服务。例如Pond通过AI算法预测有价值的代币,BullBear AI根据历史数据预测价格走势。Numerai等投资竞赛平台也利用AI预测市场。Arkham等链上数据分析平台也结合AI提供服务。

个性化服务

一些Web3项目通过集成AI来优化用户体验。例如Dune推出Wand工具,利用大型语言模型编写SQL查询。Web3媒体平台Followin、IQ.wiki等集成ChatGPT进行内容总结。NFPrompt等项目则利用AI降低NFT创作成本。

AI审计智能合约

AI可以更高效准确地识别智能合约代码中的漏洞。例如0x0.ai提供人工智能智能合约审计器,使用机器学习技术识别代码中的潜在问题。

AI+Web3项目的局限性和挑战

去中心化算力面临的现实阻碍

去中心化算力产品在性能、稳定性、可用性和使用复杂度等方面存在一些挑战。目前去中心化算力主要用于AI推理而非训练,原因在于大模型训练对数据量和带宽要求极高。

去中心化算力难以进行大模型训练的核心原因是:

1. 大模型训练需要极高的稳定性,中断将导致巨大损失
2. 多卡并联通信受物理距离限制,分散算力难以形成算力集群

因此,去中心化算力目前更适合AI推理或特定场景的中小型模型训练。

AI+Web3结合较为粗糙

目前许多AI+Web3项目仍停留在表面应用,没有展现出AI与加密货币的深度融合和创新。一些项目仅在营销层面利用AI概念,实际创新有限。未来需要更深入的研究来实现AI与加密货币的紧密结合。

代币经济学成为AI项目叙事的缓冲剂

由于大模型逐渐开源,许多AI项目难以在Web2发展,转而叠加Web3叙事和代币经济学。但代币经济学是否真正有助于解决实际需求,还是单纯的短期炒作,值得深思。当前大部分AI+Web3项目还未达到实用阶段,需要更多踏实有想法的团队真正满足实际需求场景。

总结与展望

AI+Web3的融合为未来科技创新和经济发展提供了无限可能。AI可为Web3提供更智能的应用场景,如数据分析、智能合约审计、个性化服务等。Web3则为AI提供了去中心化算力、数据共享等新机遇。

尽管目前AI+Web3项目仍处于早期,面临诸多挑战,但也带来了一些优势。例如去中心化算力和数据收集可以降低对中心化机构的依赖,提高透明度和创新性。未来需要权衡利弊,采取相应措施克服挑战。

总的来说,AI+Web3的融合有望构建更智能、开放、公正的经济和社会系统。通过将AI的智能分析决策能力与Web3的去中心化和用户自治相结合,未来发展前景广阔。关键是要踏实推进,真正满足实际需求,而不是停留在概念炒作层面。