Web3與AI的融合：構建未來互聯網生態

Web3作爲一種去中心化、開放、透明的新型互聯網範式,與人工智能技術有着天然的契合點。在傳統的中心化架構下,AI的計算和數據資源受到嚴格限制,面臨算力瓶頸、隱私問題、算法不透明等多重挑戰。而Web3基於分布式技術,可通過共享算力網路、開放數據交易、隱私計算等方式,爲AI的發展提供新動力。同時,AI也能爲Web3帶來諸多增益,如智能合約優化、反作弊機制等,助力其生態建設。因此,探索Web3和AI的結合對於打造下一代互聯網基礎設施、釋放數據和算力價值具有重要意義。

數據驅動：AI與Web3的基石

數據是推動AI發展的核心動力,猶如引擎的燃料。AI模型需要消化海量高質量數據,才能獲得深刻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,中小企業難以承擔
• 數據資源被大型科技公司壟斷,形成數據孤島
• 個人數據隱私面臨泄露和濫用風險

Web3能以新的去中心化數據範式解決傳統模式的痛點:

• 用戶可出售閒置網路資源給AI公司,去中心化地採集網路數據,經清理轉化後爲AI模型訓練提供真實、高質量的數據
• 採用"標注即賺取"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,真實世界的數據獲取也存在一些問題,如數據質量參差不齊、處理難度大、多樣性和代表性不足等。合成數據可能是Web3數據領域未來的亮點。基於生成式AI技術和模擬,合成數據能模擬真實數據特徵,作爲有效補充,提高數據利用效率。在自動駕駛、金融交易、遊戲開發等領域,合成數據已展現出成熟的應用前景。

隱私保護：全同態加密在Web3中的應用

在數據驅動時代,隱私保護已成爲全球關注焦點,歐盟GDPR等法規的出臺反映了對個人隱私的嚴格保護。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模型的潛力和推理能力。

全同態加密(FHE)允許在加密數據上直接進行計算,無需解密數據,且計算結果與明文數據計算結果一致。FHE爲AI隱私計算提供了堅實保護,使GPU算力能在不接觸原始數據的情況下執行模型訓練和推理。這爲AI公司帶來巨大優勢,可在保護商業機密的同時安全開放API服務。

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。通過這種方式,FHEML強化了數據隱私,爲AI應用提供安全計算框架。

FHEML是對ZKML的補充,ZKML證明機器學習的正確執行,而FHEML則強調對加密數據進行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系統計算復雜度每3個月翻倍,導致算力需求激增,遠超現有計算資源供應。例如,某大型語言模型訓練需要巨大算力,相當於單個設備355年的訓練時間。這種算力短缺不僅限制了AI技術進步,還讓高級AI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%,加之微處理器性能提升放緩,以及供應鏈和地緣政治因素導致的芯片短缺,使算力供應問題更加嚴峻。AI從業者面臨兩難:要麼自購硬件,要麼租賃雲資源,他們迫切需要一種按需、經濟高效的計算服務方式。

去中心化AI算力網路通過聚合全球範圍內的閒置GPU資源,爲AI公司提供經濟易得的算力市場。算力需求方可在網路上發布計算任務,智能合約將任務分配給貢獻算力的節點,節點執行任務並提交結果,經驗證後獲得獎勵。這種方案提高資源利用效率,有助於解決AI等領域的算力瓶頸問題。

除通用去中心化算力網路外,還有專注於AI訓練和推理的專用算力平台。這些去中心化算力網路提供公平透明的算力市場,打破壟斷,降低應用門檻,提高算力利用效率。在Web3生態中,去中心化算力網路將發揮關鍵作用,吸引更多創新型去中心化應用加入,共同推動AI技術發展和應用。

物聯網設備：Web3賦能邊緣AI

設想你的手機、智能手表、甚至家中智能設備都具備運行AI的能力——這就是邊緣AI的魅力所在。它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。邊緣AI技術已應用於自動駕駛等關鍵領域。

在Web3領域,我們稱之爲去中心化物理基礎設施網路。Web3強調去中心化和用戶數據主權,這種網路通過本地處理數據,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,構建可持續生態系統。

目前這類網路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。該公鏈的高吞吐量、低交易費用以及技術創新爲相關項目提供強大支持。目前,該公鏈上的此類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,由於缺乏收益分享機制,AI模型開發者難以從模型後續使用中獲得持續收益,尤其是當模型被整合進其他產品和服務後,原始創造者難以追蹤使用情況和獲取收益。且AI模型性能和效果往往缺乏透明度,潛在投資者和使用者難以評估其真正價值,限制了模型的市場認可和商業潛力。

IMO爲開源AI模型提供全新的資金支持和價值共享方式,投資者可購買IMO代幣,分享模型後續產生的收益。某協議使用特定ERC標準,結合AI預言機和鏈上機器學習技術確保AI模型真實性和代幣持有者能夠分享收益。

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。IMO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：交互體驗的新紀元

AI智能體能感知環境,進行獨立思考,並採取相應行動以實現既定目標。在大語言模型支持下,AI智能體不僅能理解自然語言,還能規劃決策,執行復雜任務。它們可作爲虛擬助手,通過與用戶互動學習偏好,提供個性化解決方案。在無明確指令情況下,AI智能體也能自主解決問題,提高效率,創造新價值。

某開放式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、聲音以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。該平台訓練了專門大語言模型,使角色扮演更人性化;語音複製技術可加速AI產品個性化交互,將語音合成成本降低99%,語音複製僅需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。

在Web3與AI融合方面,當前更多是對基礎設施層的探索,如何獲取高質量數據、保護數據隱私,如何在鏈上托管模型,如何提高去中心化算力的高效使用,如何驗證大語言模型等關鍵問題。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。