Web3與AI的融合：構建去中心化的智能未來

在近期的世界政府峯會上，一位科技行業領袖提出了"主權AI"的概念。這引發了一個問題：如何構建一個能夠滿足加密社區利益和訴求的AI系統？答案可能lies在Web3和AI的結合之中。

以太坊創始人在一篇文章中探討了加密技術與AI的協同效應。他指出，加密技術的去中心化特性可以平衡AI的中心化趨勢；區塊鏈的透明性可以彌補AI的不透明性；而區塊鏈技術也有利於AI所需數據的存儲和追蹤。這種協同作用貫穿於Web3+AI的整個產業生態中。

目前，大多數Web3+AI項目致力於利用區塊鏈技術解決AI行業基礎設施建設問題，少數項目則專注於用AI解決Web3應用的特定挑戰。Web3+AI產業主要涉及以下四個方面：

1. 算力層：算力資產化

隨着AI大模型訓練對算力需求的指數級增長，市場上出現了算力供需失衡的情況。Web3技術爲此提供了一種解決方案：通過建立分布式算力網路，整合閒置的中低端硬件資源，以租賃或共享的方式提供去中心化的計算資源。這不僅可以滿足多種AI應用需求，還能顯著降低AI算力成本。

算力層細分包括通用去中心化算力、AI訓練專用算力、AI推理算力以及3D渲染算力等。這些去中心化算力項目通過代幣激勵機制可以快速擴展網路規模，爲中低端算力需求提供高性價比的解決方案。

2. 數據層：數據資產化

數據作爲AI的核心資源，其獲取和管理一直是行業面臨的主要挑戰。Web3+AI的結合爲數據的收集、標注和存儲提供了更加透明、低成本且有利於用戶的解決方案。通過分布式網路和代幣激勵機制，可以以衆包方式獲取高質量、廣泛的數據。

數據層項目主要包括數據收集、數據交易、數據標注、區塊鏈數據源以及去中心化存儲等類別。這些項目在設計代幣經濟模型時面臨更大挑戰，因爲數據比算力更難標準化。

3. 平台層：平台價值資產化

平台類項目旨在整合AI行業的各類資源，包括數據、算力、模型、AI開發者和區塊鏈等。一些項目專注於構建zkML運營平台，以提高機器學習推理的可信度和透明度。還有一些項目致力於開發專注AI的區塊鏈網路，爲Web3+AI應用提供快速構建和發展的基礎設施。

這類項目通過代幣捕獲平台價值，激勵各方參與者共同建設，對初創項目的發展尤爲有利。

4. 應用層：AI價值資產化

應用層項目主要關注如何利用AI解決Web3應用中的具體問題。其中兩個值得關注的方向是：

1. AI作爲Web3參與者：例如在Web3遊戲中擔任玩家角色，或在去中心化交易所中進行套利交易。

2. 創建可擴展的去中心化私人AI：通過賦予社區對AI系統的分布式治理權，解決用戶對AI黑盒問題的擔憂。

盡管目前Web3+AI應用層尚未出現突破性項目，但這一領域仍充滿潛力。

展望

Web3+AI的融合仍處於早期階段，業內對其發展前景存在不同看法。然而，這種結合有望創造出比中心化AI更有價值的產品，擺脫"巨頭控制"和"壟斷"的標籤，實現更加社區化的"共治AI"模式。通過更密切地參與AI的開發和治理過程，人類可能會對AI產生更多敬畏，減少恐懼。這種融合不僅代表了技術的進步，更是人類與AI關係的一次重要探索。