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Web3+AI融合:构建去中心化智能生态的四大层次
Web3与AI的融合:构建去中心化的智能生态系统
近期,AI领域的一个热点话题是"主权AI"的概念。这引发了人们思考,如何构建一个既能满足加密社区需求,又能平衡去中心化与智能化的AI系统。一个可能的答案是通过Web3+AI的方式来实现。
以太坊创始人Vitalik Buterin曾在一篇文章中探讨了加密技术与AI的协同效应。他指出,加密技术的去中心化特性可以平衡AI的中心化趋势;区块链的透明性能够弥补AI的不透明性;而区块链技术也有利于AI所需数据的存储和追踪。这种协同作用贯穿了整个Web3+AI产业生态。
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,少数项目则尝试用AI解决Web3应用中的特定问题。Web3+AI产业生态主要涉及以下四个方面:
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,导致算力供需失衡,GPU等硬件价格飙升。与此同时,市场上存在大量闲置的中低端算力资源。Web3技术可以通过建立分布式算力网络,实现算力租赁和共享,从而满足多样化的AI应用需求,同时显著降低成本。
算力层细分包括:
Web3+AI的算力资产化主要优势在于,通过代币激励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发展的关键资源。传统模式下,大量用户数据集中在少数巨头企业手中,普通创业公司难以获取广泛的数据资源。Web3+AI的融合可以让数据收集、标注和分布式存储等过程更加低成本、透明,并让用户从中受益。
数据层项目主要包括:
这类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,包括数据、算力、模型、AI开发者和区块链等。它们为各种需求提供便捷解决方案,如构建zkML运营平台,以提高机器学习推理的可信度和透明度。
一些项目专注于开发AI专用的区块链层,通过提供通用组件和SDK,帮助Web3+AI应用快速构建和发展。还有一些项目致力于构建Agent Network平台,为各种场景提供AI Agent构建服务。
这类项目主要通过代币来捕获平台价值,激励各方参与者共同建设生态系统。
4. 应用层:AI价值资产化
应用层项目主要探索如何利用AI解决Web3应用中的具体问题。Vitalik Buterin提出了两个有意义的方向:
AI作为Web3参与者:例如在Web3游戏中,AI可以作为玩家快速理解规则并高效完成任务;在DEX中,AI已广泛应用于套利交易;在预测市场中,AI Agent可以利用大量数据和知识进行分析预测。
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、偏见和潜在欺骗行为的担忧。
目前,Web3+AI应用层尚未出现影响力巨大的项目,但潜力巨大。
结语
Web3+AI的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创造出比中心化AI更有价值的产品,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"。通过更深入地参与和治理,人类或许能对AI产生更多敬畏,减少恐惧。