Web3與AI的融合：構建下一代互聯網基礎設施

Web3作爲去中心化、開放、透明的新型互聯網模式，與AI有着天然的結合機會。傳統集中式架構下，AI面臨算力瓶頸、隱私泄露、算法黑箱等挑戰。Web3基於分布式技術，可通過共享算力網路、開放數據市場、隱私計算等方式，爲AI發展提供新動力。同時，AI也能爲Web3帶來諸多賦能，如智能合約優化、反作弊算法等，促進其生態建設。探索二者結合對構建下一代互聯網基礎設施、釋放數據和算力價值至關重要。

數據驅動：AI與Web3的堅實基礎

數據是驅動AI發展的核心動力。AI模型需要消化大量高質量數據才能獲得深入理解和強大推理能力，數據不僅爲機器學習模型提供訓練基礎，還決定了模型的準確性和可靠性。

傳統中心化AI數據獲取和利用模式存在以下主要問題:

• 數據獲取成本高昂，中小企業難以承擔
• 數據資源被科技巨頭壟斷，形成數據孤島
• 個人數據隱私面臨泄漏和濫用風險

Web3能以新的去中心化數據範式解決傳統模式痛點：

• 用戶可出售閒置網路給AI公司，去中心化抓取網路數據，爲AI模型訓練提供真實、高質量數據
• 採用"label to earn"模式，通過代幣激勵全球工作者參與數據標注，匯聚全球專業知識，增強數據分析能力
• 區塊鏈數據交易平台爲數據供需雙方提供公開透明的交易環境，激勵數據創新和共享

然而，真實世界數據獲取也存在質量不一、處理難度大、多樣性和代表性不足等問題。合成數據可能是Web3數據賽道未來的明星。基於生成式AI技術和模擬，合成數據能模擬真實數據屬性，作爲有效補充，提高數據使用效率。在自動駕駛、金融市場交易、遊戲開發等領域，合成數據已顯示出成熟應用潛力。

隱私保護：FHE在Web3中的作用

數據驅動時代，隱私保護成爲全球焦點。然而，這也帶來挑戰：部分敏感數據因隱私風險無法充分利用，限制了AI模型潛能和推理能力。

FHE（全同態加密）允許在加密數據上直接計算，無需解密，且結果與明文數據計算一致。FHE爲AI隱私計算提供堅實保護，使GPU算力能在不觸及原始數據環境中執行模型訓練和推理。這爲AI公司帶來巨大優勢，可在保護商業機密同時安全開放API服務。

FHEML支持整個機器學習週期內對數據和模型加密處理，確保敏感信息安全，防止數據泄露。FHEML強化數據隱私，爲AI應用提供安全計算框架。

FHEML是ZKML補充，ZKML證明機器學習正確執行，FHEML則強調對加密數據計算以維護數據隱私。

算力革命：去中心化網路中的AI計算

當前AI系統計算復雜性每3個月翻倍，導致算力需求激增，遠超現有計算資源供應。這不僅限制AI技術進步，也讓高級AI模型對多數研究者和開發者遙不可及。

全球GPU利用率不足40%，加之微處理器性能提升放緩，以及供應鏈和地緣政治因素導致芯片短缺，使算力供應問題更加嚴重。AI從業者面臨自購硬件或租賃雲資源的兩難，急需按需、經濟高效的計算服務。

去中心化AI算力網路通過聚合全球閒置GPU資源，爲AI公司提供經濟易訪問的算力市場。需求方可發布計算任務，智能合約分配任務給礦工節點，礦工執行並提交結果，驗證後獲得獎勵。這種方案提高資源利用效率，有助解決AI等領域算力瓶頸問題。

除通用去中心化算力網路外，還有專注AI訓練和推理的專用算力網路。去中心化算力網路提供公平透明的市場，打破壟斷，降低應用門檻，提高算力利用效率。在web3生態中，它將發揮關鍵作用，吸引更多創新型dapp加入，推動AI技術發展和應用。

DePIN：Web3賦能Edge AI

Edge AI讓計算發生在數據產生源頭，實現低延遲、實時處理，同時保護用戶隱私。它已應用於自動駕駛等關鍵領域。

在Web3領域，DePIN通過本地處理數據增強用戶隱私保護，減少數據泄露風險。Web3原生Token經濟機制可激勵DePIN節點提供計算資源，構建可持續生態系統。

目前DePIN在某公鏈生態中發展迅速，成爲項目部署首選平台之一。該公鏈的高TPS、低交易費用和技術創新爲DePIN項目提供強大支持。目前，該公鏈上DePIN項目市值超100億美元，部分知名項目已取得顯著進展。

IMO：AI模型發布新範式

IMO概念由某協議首先提出，將AI模型代幣化。傳統模式下，開發者難從模型後續使用中獲持續收益，模型性能和效果缺乏透明度，限制市場認可和商業潛力。

IMO爲開源AI模型提供全新資金支持和價值共享方式，投資者可購買IMO代幣，分享模型後續收益。某協議使用特定ERC標準，結合AI預言機和OPML技術確保AI模型真實性和代幣持有者能分享收益。

IMO模式增強透明度和信任，鼓勵開源協作，適應加密市場趨勢，爲AI技術可持續發展注入動力。IMO目前處於初期嘗試階段，但其創新性和潛在價值值得期待。

AI Agent：交互體驗的新紀元

AI Agent能感知環境，獨立思考，並採取行動實現目標。在大語言模型支持下，AI Agent不僅理解自然語言，還能規劃決策，執行復雜任務。它們可作爲虛擬助手，通過互動學習用戶偏好，提供個性化解決方案。在無明確指令情況下，AI Agent也能自主解決問題，提高效率，創造新價值。

某開放AI原生應用平台提供全面易用的創作工具集，支持用戶配置機器人功能、外觀、聲音及連接外部知識庫等，致力打造公平開放的AI內容生態系統，利用生成式AI技術賦能個人成爲超級創作者。該平台訓練專門大語言模型使角色扮演更人性化；語音複製技術加速AI產品個性化交互，把語音合成成本降低99%，語音複製僅需1分鍾實現。利用該平台定制的AI Agent可應用於視頻聊天、語言學習、圖像生成等多領域。

Web3與AI融合目前更多探索基礎設施層，如獲取高質量數據、保護數據隱私，鏈上托管模型，提高去中心化算力高效使用，驗證大語言模型等關鍵問題。隨着這些基礎設施逐步完善，Web3與AI融合將孕育出一系列創新商業模式和服務。