Web3与AI的融合：构建未来互联网生态

Web3作为一种去中心化、开放、透明的新型互联网范式,与人工智能技术有着天然的契合点。在传统的中心化架构下,AI的计算和数据资源受到严格限制,面临算力瓶颈、隐私问题、算法不透明等多重挑战。而Web3基于分布式技术,可通过共享算力网络、开放数据交易、隐私计算等方式,为AI的发展提供新动力。同时,AI也能为Web3带来诸多增益,如智能合约优化、反作弊机制等,助力其生态建设。因此,探索Web3和AI的结合对于打造下一代互联网基础设施、释放数据和算力价值具有重要意义。

数据驱动：AI与Web3的基石

数据是推动AI发展的核心动力,犹如引擎的燃料。AI模型需要消化海量高质量数据,才能获得深刻理解和强大推理能力。数据不仅为机器学习模型提供训练基础,还决定了模型的准确性和可靠性。

传统中心化AI数据获取和利用模式存在以下主要问题:

• 数据获取成本高,中小企业难以承担
• 数据资源被大型科技公司垄断,形成数据孤岛
• 个人数据隐私面临泄露和滥用风险

Web3能以新的去中心化数据范式解决传统模式的痛点:

• 用户可出售闲置网络资源给AI公司,去中心化地采集网络数据,经清理转化后为AI模型训练提供真实、高质量的数据
• 采用"标注即赚取"模式,通过代币激励全球工作者参与数据标注,汇聚全球专业知识,增强数据分析能力
• 区块链数据交易平台为数据供需双方提供公开透明的交易环境,激励数据创新和共享

然而,真实世界的数据获取也存在一些问题,如数据质量参差不齐、处理难度大、多样性和代表性不足等。合成数据可能是Web3数据领域未来的亮点。基于生成式AI技术和模拟,合成数据能模拟真实数据特征,作为有效补充,提高数据利用效率。在自动驾驶、金融交易、游戏开发等领域,合成数据已展现出成熟的应用前景。

隐私保护：全同态加密在Web3中的应用

在数据驱动时代,隐私保护已成为全球关注焦点,欧盟GDPR等法规的出台反映了对个人隐私的严格保护。然而,这也带来挑战:部分敏感数据因隐私风险无法充分利用,限制了AI模型的潜力和推理能力。

全同态加密(FHE)允许在加密数据上直接进行计算,无需解密数据,且计算结果与明文数据计算结果一致。FHE为AI隐私计算提供了坚实保护,使GPU算力能在不接触原始数据的情况下执行模型训练和推理。这为AI公司带来巨大优势,可在保护商业机密的同时安全开放API服务。

FHEML支持在整个机器学习周期内对数据和模型进行加密处理,确保敏感信息安全,防止数据泄露风险。通过这种方式,FHEML强化了数据隐私,为AI应用提供安全计算框架。

FHEML是对ZKML的补充,ZKML证明机器学习的正确执行,而FHEML则强调对加密数据进行计算以维护数据隐私。

算力革命：去中心化网络中的AI计算

当前AI系统计算复杂度每3个月翻倍,导致算力需求激增,远超现有计算资源供应。例如,某大型语言模型训练需要巨大算力,相当于单个设备355年的训练时间。这种算力短缺不仅限制了AI技术进步,还让高级AI模型对多数研究者和开发者难以企及。

同时,全球GPU利用率不足40%,加之微处理器性能提升放缓,以及供应链和地缘政治因素导致的芯片短缺,使算力供应问题更加严峻。AI从业者面临两难:要么自购硬件,要么租赁云资源,他们迫切需要一种按需、经济高效的计算服务方式。

去中心化AI算力网络通过聚合全球范围内的闲置GPU资源,为AI公司提供经济易得的算力市场。算力需求方可在网络上发布计算任务,智能合约将任务分配给贡献算力的节点,节点执行任务并提交结果,经验证后获得奖励。这种方案提高资源利用效率,有助于解决AI等领域的算力瓶颈问题。

除通用去中心化算力网络外,还有专注于AI训练和推理的专用算力平台。这些去中心化算力网络提供公平透明的算力市场,打破垄断,降低应用门槛,提高算力利用效率。在Web3生态中,去中心化算力网络将发挥关键作用,吸引更多创新型去中心化应用加入,共同推动AI技术发展和应用。

物联网设备：Web3赋能边缘AI

设想你的手机、智能手表、甚至家中智能设备都具备运行AI的能力——这就是边缘AI的魅力所在。它让计算发生在数据产生源头,实现低延迟、实时处理,同时保护用户隐私。边缘AI技术已应用于自动驾驶等关键领域。

在Web3领域,我们称之为去中心化物理基础设施网络。Web3强调去中心化和用户数据主权,这种网络通过本地处理数据,增强用户隐私保护,减少数据泄露风险;Web3原生的代币经济机制可激励节点提供计算资源,构建可持续生态系统。

目前这类网络在某高性能公链生态中发展迅速,成为项目部署首选平台之一。该公链的高吞吐量、低交易费用以及技术创新为相关项目提供强大支持。目前,该公链上的此类项目市值已超百亿美元,多个知名项目取得显著进展。

初始模型发行：AI模型发布新范式

初始模型发行(IMO)概念由某协议首次提出,将AI模型代币化。

传统模式下,由于缺乏收益分享机制,AI模型开发者难以从模型后续使用中获得持续收益,尤其是当模型被整合进其他产品和服务后,原始创造者难以追踪使用情况和获取收益。且AI模型性能和效果往往缺乏透明度,潜在投资者和使用者难以评估其真正价值,限制了模型的市场认可和商业潜力。

IMO为开源AI模型提供全新的资金支持和价值共享方式,投资者可购买IMO代币,分享模型后续产生的收益。某协议使用特定ERC标准,结合AI预言机和链上机器学习技术确保AI模型真实性和代币持有者能够分享收益。

IMO模式增强了透明度和信任,鼓励开源协作,适应加密市场趋势,为AI技术可持续发展注入动力。IMO目前处于初期尝试阶段,但随着市场接受度提升和参与范围扩大,其创新性和潜在价值值得期待。

AI智能体：交互体验的新纪元

AI智能体能感知环境,进行独立思考,并采取相应行动以实现既定目标。在大语言模型支持下,AI智能体不仅能理解自然语言,还能规划决策,执行复杂任务。它们可作为虚拟助手,通过与用户互动学习偏好,提供个性化解决方案。在无明确指令情况下,AI智能体也能自主解决问题,提高效率,创造新价值。

某开放式AI原生应用平台提供全面易用的创作工具集,支持用户配置机器人功能、外观、声音以及连接外部知识库等,致力打造公平开放的AI内容生态系统,利用生成式AI技术,赋能个人成为超级创作者。该平台训练了专门大语言模型,使角色扮演更人性化;语音克隆技术可加速AI产品个性化交互,将语音合成成本降低99%,语音克隆仅需1分钟即可实现。利用该平台定制的AI智能体,目前可应用于视频聊天、语言学习、图像生成等多个领域。

在Web3与AI融合方面,当前更多是对基础设施层的探索,如何获取高质量数据、保护数据隐私,如何在链上托管模型,如何提高去中心化算力的高效使用,如何验证大语言模型等关键问题。随着这些基础设施逐步完善,我们有理由相信,Web3与AI的融合将孕育出一系列创新的商业模式和服务。