AI與Web3的深度融合:機遇與挑戰

一、引言:AI+Web3的發展現狀

近年來,人工智能(AI)和Web3技術的快速發展引起了全球範圍內的廣泛關注。AI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,爲各行各業帶來了巨大的變革和創新。2023年,AI行業的市場規模達到了2000億美元,OpenAI、Character.AI、Midjourney等公司引領了AI熱潮。

同時,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。以區塊鏈爲基礎,Web3通過智能合約、分布式存儲和去中心化身份驗證等功能,實現了數據共享與可控、用戶自治和信任機制的建立。目前Web3行業的市值達到了25萬億美元,Bitcoin、Ethereum、Solana等項目不斷推陳出新,吸引着越來越多人加入這個行業。

AI與Web3的結合是東西方的開發者和投資者都十分關注的領域。本文將重點探討AI+Web3的發展現狀,分析它們的交互方式,介紹當前項目的情況,並深入討論面臨的局限性和挑戰。我們希望通過這樣的研究,爲投資者和相關行業的從業者提供有價值的參考和洞察。

二、AI與Web3交互的方式

AI和Web3的發展就像天平的兩側,AI帶來了生產力的提升,而Web3帶來了生產關係的變革。那麼AI和Web3能碰撞出什麼樣的火花呢?我們接下來會先來分析AI和Web3行業各自面臨的困境和提升空間,然後再探討彼此是怎麼樣幫助解決這些困境。

2.1 AI行業面臨的困境

AI行業的核心離不開三個要素:算力、算法和數據。

1. 算力:AI任務需要大規模的計算和處理能力。高性能計算設備的成本、能耗和維護都是挑戰,尤其是對於初創企業和個人開發者來說,獲得足夠的算力可能很困難。

2. 算法:雖然深度學習算法在許多領域取得了巨大成功,但仍存在一些困境。例如,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可能不足。此外,算法的魯棒性和泛化能力也是一個重要問題。

3. 數據:高質量、多樣化的數據獲取仍然是一個挑戰。某些領域的數據可能很難獲得,如醫療健康數據。數據的質量、準確性和標注也是問題,不完整或有偏見的數據可能導致模型的錯誤行爲。同時,保護數據的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、商業模式不清晰等問題也是AI行業面臨的挑戰。

2.2 Web3行業面臨的困境

Web3行業也存在許多需要解決的問題,包括:

1. 數據分析與預測能力不足
2. 用戶體驗較差
3. 智能合約代碼漏洞與安全風險
4. 隱私保護問題

AI作爲提高生產力的工具,在這些方面都有很大的發揮空間。例如,AI可以提升Web3的數據分析和預測能力,改善用戶體驗,檢測智能合約漏洞,加強安全保護等。

三、AI+Web3項目現狀分析

3.1 Web3助力AI

3.1.1 去中心化算力

隨着AI的快速發展,GPU等算力資源出現了供不應求的局面。爲解決這一問題,一些Web3項目開始嘗試提供去中心化的算力服務,如Akash、Render、Gensyn等。這類項目通過代幣激勵用戶提供閒置的GPU算力,爲AI客戶提供算力支持。

供給側主要包括:

• 雲服務商:如AWS、Azure、GCP等大型雲服務商,以及Coreweave、Lambda等GPU雲服務商
• 加密貨幣礦工:擁有閒置GPU算力
• 大型企業:如特斯拉、Meta等購買了大量GPU的企業

目前主要分爲兩類:

1. 用於AI推理:如Render、Akash、Aethir等
2. 用於AI訓練:如io.net、Gensyn等

以io.net爲例,其作爲去中心化算力網路,目前GPU數量超過50萬個,並已集成了Render和FIL的算力。Gensyn則通過智能合約促進機器學習任務的分配和獎勵,實現AI訓練。

3.1.2 去中心化算法模型

除了算力,一些項目也在嘗試構建去中心化的算法模型網路。以Bittensor爲例,它希望創造一個更加開放、透明的生態系統,讓AI模型可以以安全和分散的方式進行訓練、共享和利用。

在Bittensor中,算法模型的供給者(礦工)將機器學習模型貢獻給網路,並獲得代幣TAO作爲獎勵。網路使用獨特的共識機制來確保就最佳答案達成一致。

3.1.3 去中心化數據收集

對於AI模型的訓練,大量的數據供給是必不可少的。然而目前大部分的Web2公司仍將用戶的數據佔爲己有,這對AI行業的發展造成了阻礙。

一些項目結合Web3通過代幣激勵的方式,來實現去中心化的數據收集。以PublicAI爲例,用戶可以在社交平台上尋找有價值的內容並提交,或者作爲數據驗證者參與投票。用戶通過這些貢獻獲得代幣激勵,促進了數據貢獻者與AI產業開發之間的共贏。

3.1.4 ZK保護AI中的用戶隱私

零知識證明(ZK)技術可以在保護隱私的同時實現信息的驗證,這爲解決AI中的隱私保護問題提供了新的思路。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)通過使用ZK技術,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。

目前該領域仍處於早期階段,如BasedAI提出了將全同態加密(FHE)與大語言模型(LLM)集成的方法,以保護用戶數據隱私。

3.2 AI助力Web3

3.2.1 數據分析與預測

許多Web3項目開始集成AI服務或自研AI系統,爲用戶提供數據分析和預測服務。例如:

• Pond:通過AI圖算法預測未來有價值的代幣
• BullBear AI:基於歷史數據和市場走勢進行價格預測
• Numerai:AI投資競賽平台
• Arkham:結合AI的鏈上數據分析平台

3.2.2 個性化服務

一些Web3項目利用AI來優化用戶體驗,如:

• Dune:推出Wand工具,利用大語言模型編寫SQL查詢
• Followin、IQ.wiki:集成ChatGPT進行內容總結
• Kaito:基於LLM的Web3搜索引擎
• NFPrompt:利用AI生成NFT,降低創作成本

3.2.3 AI審計智能合約

利用AI技術審計智能合約代碼,可以更高效準確地識別漏洞。如0x0.ai提供了AI智能合約審計工具,使用機器學習技術識別代碼中的潛在問題。

四、AI+Web3項目的局限性和挑戰現狀

4.1 去中心化算力方面存在的現實阻礙

1. 性能和穩定性:去中心化算力產品可能存在延遲和不穩定性。

2. 可用性:受供需匹配程度影響。

3. 復雜性:用戶需要了解更多技術細節。

4. 難以用於大模型訓練:

   • 大模型訓練需要極大的數據量和高帶寬
   • 對算力的穩定性要求高
   • 英偉達的CUDA生態和NVLink多卡通信難以替代

去中心化算力目前主要適用於:

• AI推理
• 特定場景的垂類中小型模型訓練
• 邊緣計算場景(如渲染)

4.2 AI+Web3的結合較爲粗糙,沒有實現1+1＞2

目前大多數項目僅是表面上使用AI,沒有展現出AI與加密貨幣之間的原生融合和創新性解決方案。許多Web3團隊與AI的結合更多地是在營銷層面上利用AI概念,而非真正的技術創新。

4.3 代幣經濟學成爲AI項目敘事的緩衝之劑

由於大模型逐漸開源,許多AI+Web3項目選擇疊加Web3敘事和代幣經濟學來促進用戶參與。但關鍵在於代幣經濟學的融入是否真正有助於解決實際需求,而非僅僅作爲短期造勢手段。

五、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可爲Web3提供更智能的應用場景,如數據分析、智能合約審計、個性化服務等。Web3則爲AI提供了去中心化的算力、數據和算法共享平台。

雖然目前AI+Web3項目仍處於早期,面臨諸多挑戰,但其潛在優勢不容忽視。去中心化方案可能在降低依賴性、提高透明度、促進創新等方面帶來價值。未來,通過將AI的智能分析決策能力與Web3的去中心化和用戶自治相結合,有望構建更智能、開放、公正的經濟和社會系統。