📢 Gate廣場 #创作者活动第一期# 火熱開啓,助力 PUMP 公募上線!
Solana 爆火項目 Pump.Fun($PUMP)現已登入 Gate 平台開啓公開發售!
參與 Gate廣場創作者活動,釋放內容力量,贏取獎勵!
📅 活動時間:7月11日 18:00 - 7月15日 22:00(UTC+8)
🎁 活動總獎池:$500 USDT 等值代幣獎勵
✅ 活動一:創作廣場貼文,贏取優質內容獎勵
📅 活動時間:2025年7月12日 22:00 - 7月15日 22:00(UTC+8)
📌 參與方式:在 Gate 廣場發布與 PUMP 項目相關的原創貼文
內容不少於 100 字
必須帶上話題標籤: #创作者活动第一期# #PumpFun#
🏆 獎勵設置:
一等獎(1名):$100
二等獎(2名):$50
三等獎(10名):$10
📋 評選維度:Gate平台相關性、內容質量、互動量(點讚+評論)等綜合指標;參與認購的截圖的截圖、經驗分享優先;
✅ 活動二:發推同步傳播,贏傳播力獎勵
📌 參與方式:在 X(推特)上發布與 PUMP 項目相關內容
內容不少於 100 字
使用標籤: #PumpFun # Gate
發布後填寫登記表登記回鏈 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6874
🏆 獎勵設置:傳播影響力前 10 名用戶,瓜分 $2
Web3與AI融合:解鎖去中心化數據、算力與隱私新價值
Web3與人工智能的融合:開創互聯網新紀元
Web3作爲新一代互聯網範式,其去中心化、開放和透明的特性與人工智能有着天然的契合點。傳統的中心化架構在AI發展中面臨諸多挑戰,如算力瓶頸、隱私泄露和算法不透明等問題。而Web3基於分布式技術,可通過共享算力網路、開放數據市場和隱私計算等方式爲AI注入新動力。同時,AI也能爲Web3生態賦能,如優化智能合約和反作弊算法等。探索二者的結合對構建下一代互聯網基礎設施和釋放數據與算力價值具有重要意義。
數據:AI與Web3的根基
數據是推動AI發展的核心動力。高質量的大規模數據是AI模型獲得深入理解和強大推理能力的基礎,直接決定了模型的準確性和可靠性。
傳統中心化的AI數據獲取和使用模式存在以下問題:
Web3提出了新的去中心化數據範式來解決這些痛點:
盡管如此,真實世界的數據獲取仍面臨質量參差不齊、處理難度大等問題。合成數據可能成爲未來的重要補充。基於生成式AI技術,合成數據能模擬真實數據屬性,在自動駕駛、金融交易、遊戲開發等領域已顯示出應用潛力。
隱私保護:同態加密的重要性
數據驅動時代,隱私保護成爲全球關注焦點。然而,過度保護也導致一些敏感數據無法充分利用,限制了AI模型的潛能。
全同態加密(FHE)允許在加密數據上直接計算,無需解密即可獲得與明文計算相同的結果。這爲AI隱私計算提供了有力保障,使GPU能在不接觸原始數據的情況下執行模型訓練和推理。
FHEML支持在整個機器學習週期內對數據和模型進行加密處理,確保敏感信息安全,防止數據泄露風險。FHEML是對零知識機器學習的補充,後者證明機器學習的正確執行,而前者則側重於對加密數據的計算以維護隱私。
算力革命:去中心化AI計算網路
當前AI系統計算復雜度每季度翻倍,導致算力需求激增,遠超現有資源供應。例如,某知名AI模型訓練需要相當於單設備355年的算力。這種短缺不僅限制了AI技術進步,也使高級模型對多數研究者和開發者難以企及。
同時,全球GPU利用率不足40%,加之芯片性能提升放緩和供應鏈問題,使算力供應更加緊張。AI從業者面臨自購硬件或租賃雲資源的兩難選擇,亟需一種按需、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公司提供經濟易得的算力市場。需求方可在網路上發布任務,智能合約將其分配給礦工節點,礦工執行並提交結果,驗證後獲得獎勵。這種方案提高了資源利用效率,有助於解決AI等領域的算力瓶頸。
除通用算力網路外,還有專注於AI訓練和推理的專用平台。去中心化算力網路提供公平透明的市場,打破壟斷,降低門檻,提高效率,將在Web3生態中發揮關鍵作用。
邊緣AI:Web3賦能智能設備
想象一下,手機、智能手表甚至家用設備都具備運行AI的能力,這就是邊緣AI的魅力所在。它將計算移至數據源頭,實現低延遲、實時處理,同時保護用戶隱私。邊緣AI技術已應用於自動駕駛等關鍵領域。
在Web3領域,去中心化物理基礎設施網路(DePIN)與邊緣AI有相似之處。Web3強調去中心化和用戶數據主權,DePIN通過本地處理數據增強隱私保護;Web3原生的代幣經濟機制可激勵節點提供計算資源,構建可持續生態。
目前DePIN在某高性能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,該鏈上DePIN項目市值已超百億美元,多個知名項目取得顯著進展。
初始模型發行:AI模型發布新範式
初始模型發行(IMO)概念由某協議首次提出,將AI模型代幣化。傳統模式下,AI模型開發者難以從後續使用中獲得持續收益,模型性能和效果也缺乏透明度,限制了市場認可和商業潛力。
IMO爲開源AI模型提供了新的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。通過結合特定技術標準、AI預言機和鏈上機器學習,確保AI模型真實性和代幣持有者收益分享。
IMO模式增強了透明度和信任,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。盡管目前處於初期嘗試階段,但隨着市場接受度提升和參與範圍擴大,其創新性和潛在價值值得期待。
AI智能體:交互體驗新紀元
AI智能體能感知環境,獨立思考,並採取行動實現目標。在大語言模型支持下,它們不僅理解自然語言,還能規劃決策,執行復雜任務。AI智能體可作爲虛擬助手,通過互動學習用戶偏好,提供個性化解決方案。即使沒有明確指令,它們也能自主解決問題,提高效率,創造價值。
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。該平台訓練了專門大語言模型,使角色扮演更人性化;其語音複製技術將語音合成成本降低99%,僅需1分鍾即可實現。利用該平台定制的AI智能體,目前可應用於視頻聊天、語言學習、圖像生成等多個領域。
當前Web3與AI融合更多聚焦於基礎設施層面的探索,如高質量數據獲取、數據隱私保護、鏈上模型托管、去中心化算力高效使用、大語言模型驗證等關鍵問題。隨着這些基礎設施逐步完善,我們有理由相信,Web3與AI的融合將孕育出一系列創新的商業模式和服務。