AI与Web3的融合：现状、挑战与未来展望

一、引言：AI+Web3的发展

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作为一种模拟和模仿人类智能的技术，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。

AI行业的市场规模在2023年达到了2000亿美元，OpenAI、Character.AI、Midjourney等行业巨头和优秀玩家如雨后春笋般涌现，引领了AI热潮。

同时，Web3作为一种新兴的网络模式，正在逐步改变我们对互联网的认知和使用方式。Web3以去中心化的区块链技术为基础，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的权威机构手中解放出来，赋予用户对数据的控制权和数据价值的分享权。

目前Web3行业的市值达到了25万亿，无论是Bitcoin、Ethereum、Solana还是应用层的Uniswap、Stepn等玩家，新的叙事和场景也层出不穷地涌现，吸引着越来越多人加入Web3行业。

AI与Web3的结合是东西方的builder和VC都十分关注的领域，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，探索这种融合所带来的潜在价值和影响。我们将首先介绍AI和Web3的基本概念和特点，然后探讨它们之间的相互关系。随后，我们将分析当前AI+Web3项目的现状，并深入讨论它们所面临的局限性和挑战。通过这样的研究，我们期望能够为投资者和相关行业的从业者提供有价值的参考和洞察。

二、AI与Web3交互的方式

AI和Web3的发展就像天平的两侧，AI带来了生产力的提升，而Web3带来了生产关系的变革。那么AI和Web3能碰撞出什么样的火花呢？我们接下来会先来分析AI和Web3行业各自面临的困境和提升空间，然后再探讨彼此是怎么样帮助解决这些困境。

2.1 AI行业面临的困境

要想探究AI行业面临的困境，我们首先来看看AI行业的本质。AI行业的核心离不开三个要素：算力、算法和数据。

1. 算力：算力指的是进行大规模计算和处理的能力。AI任务通常需要处理大量的数据和进行复杂的计算，例如训练深度神经网络模型。高强度的计算能力可以加速模型训练和推理过程，提高AI系统的性能和效率。近年来，随着硬件技术的发展，如图形处理器（GPU）和专用AI芯片（如TPU），算力的提升对于AI行业的发展起到了重要的推动作用。近年股票疯涨的Nvidia就是作为GPU的提供商占据了大量的市场份额，赚取了高额的利润。

2. 算法：算法是AI系统的核心组成部分，它们是用于解决问题和实现任务的数学和统计方法。AI算法可以分为传统机器学习算法和深度学习算法，其中深度学习算法在近年来取得了重大突破。算法的选择和设计对于AI系统的性能和效果至关重要。不断改进和创新的算法可以提高AI系统的准确性、鲁棒性和泛化能力。不同的算法会有不同的效果，所以算法的提升对于完成任务的效果来说也是至关重要的。

3. 数据：AI系统的核心任务是通过学习和训练来提取数据中的模式和规律。数据是训练和优化模型的基础，通过大规模的数据样本，AI系统可以学习到更准确、更智能的模型。丰富的数据集能够提供更全面、多样化的信息，使得模型可以更好地泛化到未见过的数据上，帮助AI系统更好地理解和解决现实世界的问题。

了解当前AI的核心三要素之后，让我们来看看AI在这三方面遇到的困境和挑战：

1. 算力方面：AI任务通常需要大量的计算资源来进行模型训练和推理，特别是对于深度学习模型而言。然而，获取和管理大规模的算力是一个昂贵和复杂的挑战。高性能计算设备的成本、能耗和维护都是问题。尤其是对于初创企业和个人开发者来说，获得足够的算力可能是困难的。

2. 算法方面：尽管深度学习算法在许多领域取得了巨大的成功，但仍然存在一些困境和挑战。例如，训练深度神经网络需要大量的数据和计算资源，而且对于某些任务，模型的解释性和可解释性可能不足。此外，算法的鲁棒性和泛化能力也是一个重要问题，模型在未见过的数据上的表现可能不稳定。在众多的算法中，如何找到最好的算法提供最好的服务，是一个需要不断探索的过程。

3. 数据方面：数据是AI的驱动力，但获取高质量、多样化的数据仍然是一个挑战。有些领域的数据可能很难获得，例如医疗领域的敏感健康数据。此外，数据的质量、准确性和标注也是问题，不完整或有偏见的数据可能导致模型的错误行为或偏差。同时，保护数据的隐私和安全也是一个重要的考虑因素。

此外，还存在着可解释性和透明度等问题，AI模型的黑盒特性是一个公众关注的问题。对于某些应用，如金融、医疗和司法等，模型的决策过程需要可解释和可追溯，而现有的深度学习模型往往缺乏透明度。解释模型的决策过程和提供可信赖的解释仍然是一个挑战。

除此之外，很多AI项目创业的商业模式不是很清晰，这一点也让许多的AI创业者感到迷茫。

2.2 Web3行业面临的困境

而在Web3行业方面，目前也存在很多不同方面的困境需要解决，无论是对于Web3的数据分析，还是Web3产品较差的用户体验，亦或者是在智能合约代码漏洞与黑客攻击的问题，都有很多提升的空间。而AI作为提高生产力的工具，在这些方面也有很多潜在的发挥空间。

首先是数据分析与预测能力方面的提升：AI技术在数据分析和预测方面的应用为Web3行业带来了巨大的影响。通过AI算法的智能分析和挖掘，Web3平台可以从海量的数据中提取有价值的信息，并进行更准确的预测和决策。这对于去中心化金融（DeFi）领域中的风险评估、市场预测和资产管理等方面具有重要意义。

此外，也可以实现用户体验和个性化服务的改进：AI技术的应用使得Web3平台能够提供更好的用户体验和个性化服务。通过对用户数据的分析和建模，Web3平台可以为用户提供个性化的推荐、定制化的服务以及智能化的交互体验。这有助于提高用户参与度和满意度，促进Web3生态系统的发展，例如许多Web3协议接入ChatGPT等AI工具来更好的服务用户。

在安全性和隐私保护方面，AI的应用对Web3行业也具有深远的影响。AI技术可以用于检测和防御网络攻击、识别异常行为，并提供更强大的安全保障。同时，AI还可以应用于数据隐私保护，通过数据加密和隐私计算等技术，保护用户在Web3平台上的个人信息。在智能合约的审计方面，由于智能合约的编写和审计过程中可能存在漏洞和安全隐患，AI技术可以用于自动化合约审计和漏洞检测，提高合约的安全性和可靠性。

可以看出，对于Web3行业面临的困境和潜在的提升空间里，AI在很多方面都能够参与和给予助力。

三、AI+Web3项目现状分析

结合AI和Web3的项目主要从两个大的方面入手，利用区块链技术提升AI项目的表现，以及利用AI技术来服务于Web3项目的提升。

围绕着两个方面，涌现出了一大批项目在这条路上探索，包括Io.net、Gensyn、Ritual等各式各样的项目，接下来本文将从AI助力web3和Web3助力AI的不同子赛道分析现状和发展情况。

3.1 Web3助力AI

3.1.1 去中心化算力

从OpenAI在2022年底推出ChatGPT后，就引爆了AI的热潮，推出后5天，用户数量就达到了100万，而之前Instagram花了大约两个半月才达到100万下载量。之后，Chatgpt发力也是十分迅猛，2个月内月活用户数达到了1亿，到2023年11月，周活用户数达到了1亿。伴随着Chatgpt的问世，AI领域也迅速的从一个小众的赛道爆发成为一个备受关注的行业。

根据Trendforce的报告，ChatGPT需要30000个NVIDIA A100 GPU才能运行，而未来GPT-5将需要更多数量级的计算。这也让各个AI公司之间开启了军备竞赛，只有掌握了足够多的算力，才能够确定在AI之战中有足够的动力和优势，也因此出现了GPU短缺的现象。

在AI崛起之前，GPU的最大提供商英伟达的客户都集中在三大云服务中：AWS、Azure和GCP。随着人工智能的兴起，出现了大量新的买家，包括大科技公司Meta、甲骨文以及其他数据平台和人工智能初创公司，都加入了囤积GPU来训练人工智能模型的战争中。Meta和特斯拉等大型科技公司大量增加了定制AI模型和内部研究的购买量。Anthropic这样的基础模型公司以及Snowflake和Databricks这样的数据平台也购买了更多GPU，来帮助客户提供人工智能服务。

正如去年Semi Analysis提到的"GPU富人和GPU穷人"，少数几家公司拥有2万多A100/H100 GPU，团队成员可以为项目使用100到1000个GPU。这些公司要么是云提供商或者是自建LLM，包括OpenAI、Google、Meta、Anthropic、Inflection、Tesla、Oracle、Mistral等。

然而大部分的公司都属于GPU穷人，只能在数量少得多的GPU上挣扎，花费大量的时间和精力去做较难推动生态系统发展的事情。而且这种情况并不局限于初创公司。一些最知名的人工智能公司--Hugging Face、Databricks (MosaicML)、Together甚至Snowflake的A100/H100数量都小于20K。这些公司拥有世界一流的技术人才，却受限于GPU的供应数量，相比于大公司在人工智能中竞赛中处于劣势。

这种短缺并不局限于"GPU穷人"中，甚至在去2023年年底，AI赛道的龙头OpenAI因为无法获得足够的GPU，不得不关闭付费注册数周，同时采购更多的GPU供应。

可以看出，伴随着AI高速发展带来的GPU的需求侧和供给侧出现了严重的不匹配，供不应求的问题迫在眉睫。

为了解决这一问题，一些Web3的项目方开始尝试结合Web3的技术特点，提供去中心化的算力服务，包括Akash、Render、Gensyn等等。这类项目的共同之处在于，通过代币来激励广大用户提供闲置的GPU算力，成为了算力的供给侧，来为