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AI与Web3融合新机遇:从算力共享到智能Agent
AI+Web3:塔楼与广场
近两年,AI的发展像被按了加速键,这场由Chatgpt煽动的蝴蝶效应,不仅打开了生成式人工智能的新世界,同样在Web3领域掀起了洪流之势。
在AI概念的加持下,加密市场融资明显提振。2024年上半年就有64个Web3+AI项目完成融资,其中基于人工智能的操作系统Zyber365在A轮融资1亿美元。二级市场更为繁荣,AI赛道总市值已达485亿美元,24小时交易量接近86亿美元。OpenAI的Sora文本转视频模型发布后,AI板块平均价格上涨151%。首个AI Agent概念的MemeCoin GOAT迅速走红并获得14亿美金估值,掀起AI Meme热潮。
从AI+Depin到AI Memecoin再到当前的AI Agent和AI DAO,新叙事层出不穷。AI+Web3这个充满热钱、风口和未来幻想的组合,难免被视作一场资本撮合的包办婚姻。我们很难分辨这是投机者的狂欢,还是黎明爆发的前夜。
要回答这个问题,关键在于思考双方是否能从对方模式中受益。本文将审视Web3如何在AI技术堆栈各环节发挥作用,AI又能给Web3带来什么新的生机。
AI堆栈下Web3的机会
基础层:算力与数据的Airbnb
算力
AI的最高成本之一是训练和推理模型所需的算力与能源。Meta的LLAMA3需要16000个NVIDIA H100GPU 30天才能完成训练,硬件投资4-7亿美元,每月能源支出近2000万美元。
Web3最早与AI交叉的领域是DePin(去中心化物理基础设施网络)。其逻辑是允许拥有闲置GPU资源的个人或实体以去中心化方式贡献计算能力,通过类似Uber或Airbnb的在线市场提高GPU资源利用率,降低终端用户计算成本。
DePin的特点包括:
数据
数据是AI的地基。当前AI数据需求面临数据饥渴、质量要求提高、隐私合规问题以及处理成本高昂等挑战。
Web3的解决方案包括:
数据收集:通过分布式网络与激励机制低成本获取用户更私密、更有价值的数据。
数据预处理:利用去中心化激励机制完成数据标注等任务。
数据隐私与安全:使用可信执行环境、完全同态加密、零知识技术等保护敏感数据。
数据存储:开发高性能存储解决方案支持AI应用。
中间件:模型的训练与推理
开源模型去中心化市场
Web3提出建立去中心化的开源模型市场,对模型本身进行代币化,为团队保留部分代币,并将模型部分未来收入流向代币持有者。
可验证推理
Web3针对AI推理"黑盒"难题的解决方案是对链下AI推理计算执行ZK证明,在链上对AI模型计算进行无需许可的验证。主要优点包括可扩展性、隐私保护、无需信任等。
应用层:AI Agent
Web3能为Agent带来去中心化和冷启动优势。通过PoS、DPoS等机制建立针对质押者、委托者的激励惩罚机制,促进Agent系统的民主化。同时Web3可帮助有潜力的AI Agent项目获取早期融资和冷启动。
AI如何赋能Web3
AI与链上金融
AI Agent可在链上自主执行交易,帮助投资者收集信息、预测趋势、管理资产、优化交易体验等。
AI还可用于增强链上交易安全性,实时监控异常交易活动,分析风险。
AI与链上基础设施
AI在链上数据收集分析、开发审计等方面发挥重要作用。可提供准确定价数据、自动化代码生成、智能合约验证测试等。
AI与Web3新叙事
AI为生成式NFT注入创造力,为GameFi提供内容生产效率,在DAO中辅助决策等。
AI+Web3结合的意义
AI与Web3的结合犹如塔楼与广场的关系。AI代表高度集中的塔楼,而Web3则是创新活跃的广场。二者结合可以互补优势:
虽然二者有不同的起点,但终点都是让机器更好地服务人类。我们期待看到AI+Web3激发出更多可能性。