AI與Web3的融合發展:現狀、挑戰與未來展望

近年來,人工智能(AI)和Web3技術的快速發展引起了全球範圍內的廣泛關注。AI在人臉識別、自然語言處理、機器學習等領域取得了重大突破,爲各行各業帶來了巨大的變革和創新。2023年,AI行業的市場規模達到了2000億美元,OpenAI、Character.AI、Midjourney等企業引領了AI熱潮。

同時,Web3作爲新興的互聯網模式,正在改變人們對互聯網的認知和使用方式。Web3以區塊鏈技術爲基礎,通過智能合約、分布式存儲和去中心化身份驗證等功能,實現了數據的共享與可控、用戶的自治和信任機制的建立。Web3的核心理念是將數據從中心化機構手中解放出來,賦予用戶對數據的控制權和價值分享權。目前Web3行業的市值已達25萬億,Bitcoin、Ethereum、Solana等項目層出不窮。

AI與Web3的結合成爲備受關注的領域,如何將兩者很好地融合是一個值得探索的問題。本文將重點探討AI+Web3的發展現狀,分析當前項目面臨的局限性和挑戰,並展望未來發展方向。

AI與Web3交互的方式

AI行業面臨的困境

AI行業的核心離不開算力、算法和數據三個要素。在算力方面,AI任務需要大量計算資源,但獲取和管理大規模算力成本高昂,特別是對初創企業和個人開發者而言。在算法方面,盡管深度學習取得了巨大成功,但模型的解釋性、魯棒性和泛化能力仍存在問題。在數據方面,獲取高質量、多樣化的數據仍是一大挑戰,同時還要考慮數據隱私和安全問題。此外,AI項目的商業模式不清晰也讓許多創業者感到迷茫。

Web3行業面臨的困境

Web3行業在數據分析、用戶體驗、智能合約安全等方面存在提升空間。AI作爲提高生產力的工具,在這些方面有很大的發揮空間。例如,AI可以提升Web3的數據分析與預測能力,改進用戶體驗和個性化服務,加強安全性和隱私保護等。

AI+Web3項目現狀分析

Web3助力AI

去中心化算力

隨着AI需求激增,GPU供不應求成爲行業痛點。一些Web3項目嘗試通過代幣激勵方式提供去中心化算力服務,如Akash、Render、Gensyn等。這些項目通過代幣激勵用戶提供閒置GPU算力,爲AI客戶提供算力支持。

供給側主要包括雲服務商、加密貨幣礦工和企業。項目大致分爲兩類:一類用於AI推理,如Render、Akash等;另一類用於AI訓練,如io.net、Gensyn等。

io.net作爲去中心化算力網路,目前GPU數量超過50萬個,表現突出。Gensyn則通過智能合約促進機器學習任務分配和獎勵,實現AI訓練。

去中心化算法模型

去中心化算法模型網路是一個去中心化的AI算法服務市場,連結了多個AI模型。當用戶提問時,市場會選擇最適合的AI模型來回答。代表性項目如Bittensor,其算法模型供給者將機器學習模型貢獻給網路,並獲得代幣獎勵。

去中心化數據收集

一些項目結合Web3通過代幣激勵方式實現去中心化數據收集。以PublicAI爲例,用戶可以作爲數據提供者或驗證者參與,獲得代幣激勵。此外還有Ocean、Hivemapper、Dimo等項目通過不同方式收集數據。

ZK保護AI中的用戶隱私

零知識證明技術可以在保護隱私的同時實現信息驗證。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)通過零知識證明技術,允許在不泄露原始數據的情況下進行機器學習模型的訓練和推理。BasedAI等項目正在這一領域進行探索。

AI助力Web3

數據分析與預測

許多Web3項目開始集成AI服務或自研AI技術,爲用戶提供數據分析和預測服務。例如Pond通過AI算法預測有價值的代幣,BullBear AI根據歷史數據預測價格走勢。Numerai等投資競賽平台也利用AI預測市場。Arkham等鏈上數據分析平台也結合AI提供服務。

個性化服務

一些Web3項目通過集成AI來優化用戶體驗。例如Dune推出Wand工具,利用大型語言模型編寫SQL查詢。Web3媒體平台Followin、IQ.wiki等集成ChatGPT進行內容總結。NFPrompt等項目則利用AI降低NFT創作成本。

AI審計智能合約

AI可以更高效準確地識別智能合約代碼中的漏洞。例如0x0.ai提供人工智能智能合約審計器,使用機器學習技術識別代碼中的潛在問題。

AI+Web3項目的局限性和挑戰

去中心化算力面臨的現實阻礙

去中心化算力產品在性能、穩定性、可用性和使用復雜度等方面存在一些挑戰。目前去中心化算力主要用於AI推理而非訓練,原因在於大模型訓練對數據量和帶寬要求極高。

去中心化算力難以進行大模型訓練的核心原因是:

1. 大模型訓練需要極高的穩定性,中斷將導致巨大損失
2. 多卡並聯通信受物理距離限制,分散算力難以形成算力集羣

因此,去中心化算力目前更適合AI推理或特定場景的中小型模型訓練。

AI+Web3結合較爲粗糙

目前許多AI+Web3項目仍停留在表面應用,沒有展現出AI與加密貨幣的深度融合和創新。一些項目僅在營銷層面利用AI概念,實際創新有限。未來需要更深入的研究來實現AI與加密貨幣的緊密結合。

代幣經濟學成爲AI項目敘事的緩衝劑

由於大模型逐漸開源,許多AI項目難以在Web2發展,轉而疊加Web3敘事和代幣經濟學。但代幣經濟學是否真正有助於解決實際需求,還是單純的短期炒作,值得深思。當前大部分AI+Web3項目還未達到實用階段,需要更多踏實有想法的團隊真正滿足實際需求場景。

總結與展望

AI+Web3的融合爲未來科技創新和經濟發展提供了無限可能。AI可爲Web3提供更智能的應用場景,如數據分析、智能合約審計、個性化服務等。Web3則爲AI提供了去中心化算力、數據共享等新機遇。

盡管目前AI+Web3項目仍處於早期,面臨諸多挑戰,但也帶來了一些優勢。例如去中心化算力和數據收集可以降低對中心化機構的依賴,提高透明度和創新性。未來需要權衡利弊,採取相應措施克服挑戰。

總的來說,AI+Web3的融合有望構建更智能、開放、公正的經濟和社會系統。通過將AI的智能分析決策能力與Web3的去中心化和用戶自治相結合,未來發展前景廣闊。關鍵是要踏實推進,真正滿足實際需求,而不是停留在概念炒作層面。