AI與Web3的融合：現狀、挑戰與未來展望

人工智能和Web3技術的快速發展引起了全球範圍內的廣泛關注。AI作爲模擬和模仿人類智能的技術,在人臉識別、自然語言處理、機器學習等領域取得了重大突破。Web3作爲新興的網路模式,正在改變人們對互聯網的認知和使用方式。

AI行業的市場規模在2023年達到2000億美元,OpenAI、Character.AI、Midjourney等行業巨頭和優秀玩家如雨後春筍般湧現。Web3行業的市值達到25萬億,Bitcoin、Ethereum、Solana等項目層出不窮。AI與Web3的結合成爲東西方builder和VC關注的焦點。

本文將探討AI+Web3的發展現狀,分析當前項目的情況,並深入討論面臨的局限性和挑戰,爲投資者和從業者提供參考和洞察。

AI與Web3交互的方式

AI和Web3的發展就像天平的兩側,AI帶來生產力的提升,Web3帶來生產關係的變革。我們首先分析AI和Web3行業各自面臨的困境和提升空間,然後探討如何相互幫助解決這些困境。

AI行業面臨的困境

AI行業的核心要素包括算力、算法和數據。

1. 算力:AI任務需要大量計算資源進行模型訓練和推理。獲取和管理大規模算力是昂貴且復雜的挑戰,尤其對初創企業和個人開發者而言。

2. 算法:深度學習算法雖取得巨大成功,但仍存在一些困境。訓練深度神經網路需要大量數據和計算資源,模型的解釋性和可解釋性不足。算法的魯棒性和泛化能力也是重要問題。

3. 數據:獲取高質量、多樣化的數據仍然是一個挑戰。某些領域的數據難以獲得,如醫療健康數據。數據的質量、準確性和標注也存在問題。保護數據隱私和安全也是重要考慮因素。

此外,AI模型的可解釋性和透明度,以及AI項目的商業模式不清晰等問題也需要解決。

Web3行業面臨的困境

Web3行業在數據分析、用戶體驗、智能合約安全等方面存在提升空間。AI作爲提高生產力的工具,在這些方面有很多潛在發揮空間。

1. 數據分析與預測:AI技術可以從海量數據中提取有價值信息,進行更準確的預測和決策,對DeFi領域的風險評估、市場預測和資產管理等具有重要意義。

2. 用戶體驗和個性化服務:AI技術可以提供個性化推薦、定制化服務和智能化交互體驗,提高用戶參與度和滿意度。

3. 安全性和隱私保護:AI技術可用於檢測和防御網絡攻擊、識別異常行爲,提供更強大的安全保障。同時,AI還可應用於數據隱私保護,保護用戶個人信息。

4. 智能合約審計:AI技術可用於自動化合約審計和漏洞檢測,提高合約的安全性和可靠性。

AI+Web3項目現狀分析

AI+Web3項目主要從兩個方面入手:利用區塊鏈技術提升AI項目表現,以及利用AI技術服務於Web3項目的提升。

Web3助力AI

去中心化算力

隨着AI的興起,GPU需求激增,導致供應短缺。爲解決這一問題,一些Web3項目開始提供去中心化的算力服務,如Akash、Render、Gensyn等。這些項目通過代幣激勵用戶提供閒置GPU算力,爲AI客戶提供算力支持。

供給側主要包括雲服務商、加密貨幣礦工和企業。去中心化算力項目大致分爲兩類:用於AI推理和用於AI訓練。前者如Render、Akash、Aethir等,後者如io.net、Gensyn。

io.net作爲代表性項目,目前GPU數量超過50萬個,已集成Render和FIL的算力。Gensyn則通過智能合約促進機器學習任務分配和獎勵,實現AI訓練。

去中心化算法模型

去中心化算法模型網路如Bittensor,通過代幣激勵機制創建一個去中心化的AI算法服務市場。這種模式有潛力在未來AI發展中發揮重要作用。

去中心化數據收集

一些項目如PublicAI通過代幣激勵方式,實現去中心化的數據收集。用戶可以貢獻數據或參與數據驗證,獲得代幣獎勵。這種方式促進了數據貢獻者與AI產業開發之間的共贏關係。

ZK保護AI中的用戶隱私

零知識證明技術可以在保護隱私的同時實現信息驗證。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)允許在不泄露原始數據的情況下進行機器學習模型的訓練和推理。BasedAI等項目正在探索這一領域。

AI助力Web3

數據分析與預測

許多Web3項目開始集成AI服務或自研AI,爲用戶提供數據分析和預測服務。如Pond通過AI算法預測有價值的alpha token,BullBear AI根據歷史數據和市場走勢預測價格走勢。

Numerai作爲投資競賽平台,參賽者基於AI和大語言模型預測股票市場。Arkham等鏈上數據分析平台也結合AI提供服務。

個性化服務

Web3項目通過集成AI優化用戶體驗。如Dune推出Wand工具,借助大型語言模型編寫SQL查詢。Followin、IQ.wiki等平台集成ChatGPT進行內容總結。NFPrompt等項目則通過AI降低用戶創作成本。

AI審計智能合約

AI在智能合約審計方面也發揮作用。如0x0.ai提供人工智能智能合約審計器,使用先進算法分析智能合約並識別潛在漏洞或問題。

AI+Web3項目的局限性和挑戰現狀

去中心化算力方面存在的現實阻礙

1. 性能和穩定性:去中心化算力產品依賴全球分布的節點,可能存在延遲和不穩定性。

2. 可用性:受供需匹配程度影響,可能導致資源不足或無法滿足用戶需求。

3. 技術復雜性:用戶可能需要了解分布式網路、智能合約等知識,使用成本較高。

4. 訓練難度:目前去中心化算力主要用於AI推理,而非AI訓練。原因在於大模型訓練需要極大數據量和高速通信帶寬,難以在分布式環境中實現。

AI+Web3的結合較爲粗糙,沒有實現1+1>2

1. 表面化應用:許多項目僅是簡單利用AI提升效率和進行分析,未展現AI與加密貨幣間的原生融合和創新性解決方案。

2. 營銷導向:一些Web3團隊僅在有限領域運用AI技術,過度宣傳AI趨勢,缺乏真正的創新。

代幣經濟學成爲AI項目敘事的緩衝之劑

許多AI+Web3項目將代幣經濟學作爲融資和用戶參與的手段,但代幣經濟學是否真正有助於解決實際需求仍有待觀察。目前大部分項目還未達到實用階段,需要更多踏實有想法的團隊真正滿足實際需求場景。

總結

AI+Web3的融合爲未來科技創新和經濟發展提供了無限可能。AI技術可爲Web3提供更高效、智能的應用場景,如數據分析、智能合約審計、個性化服務等。同時,Web3的去中心化和可編程性也爲AI技術發展提供新機遇,如去中心化算力、算法共享和數據收集等。

盡管目前AI+Web3項目仍處於早期,面臨諸多挑戰,但也帶來了一些優勢。例如,去中心化算力和數據收集可以減少對中心化機構的依賴,提高透明度和可審計性,促進更廣泛的參與和創新。

未來,通過將AI的智能分析和決策能力與Web3的去中心化和用戶自治相結合,有望構建更智能、更開放、更公正的經濟乃至社會系統。隨着研究的深入和技術的進步,我們期待看到更多原生且有意義的AI+Web3解決方案在金融、去中心化自治組織、預測市場和NFT等領域湧現。