# Web3與AI的融合:構建去中心化智能生態系統近日,在迪拜世界政府峯會上,一位知名科技領袖提出了"主權AI"的概念。這引發了人們思考:如何構建一個符合加密社區利益和訴求的AI系統?答案可能lie在Web3與AI的結合之中。以太坊創始人在一篇文章中闡述了加密技術與AI的協同效應:加密的去中心化可以平衡AI的中心化趨勢;加密技術的透明性可以彌補AI的不透明;而區塊鏈則有利於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。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,少數項目則嘗試利用AI解決Web3應用中的特定問題。Web3+AI產業主要涉及以下四個方面:## 1. 算力層:算力資產化近年來,AI大模型訓練所需算力呈指數級增長,導致供需失衡和成本漲。Web3技術可以通過建立分布式算力網路,利用閒置的中低端硬件資源,以租賃和共享的方式滿足AI應用需求,同時顯著降低成本。算力層細分包括:- 通用去中心化算力- AI訓練專用去中心化算力- AI推理專用去中心化算力- 3D渲染專用去中心化算力去中心化算力項目的核心優勢在於利用代幣激勵快速擴展網路規模,提供高性價比的算力資源。## 2. 數據層:數據資產化數據是AI的基礎資源。Web3+AI可以通過去中心化方式,讓數據收集、標注和存儲過程更加透明、低成本,同時讓普通用戶也能從中受益。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- 去中心化存儲這類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行業各類資源,包括數據、算力、模型和開發者等。一些項目專注於構建可信的機器學習推理平台,利用零知識證明等密碼學技術驗證模型推理的正確性。還有一些項目致力於開發專門服務於AI的區塊鏈網路,或構建AI代理網路平台。這些平台通過代幣激勵各方參與共建,有助於初創項目快速發展。## 4. 應用層:AI價值資產化應用層項目主要探索AI在Web3環境中的具體應用。比如:- AI作爲Web3參與者:在區塊鏈遊戲、去中心化交易所和預測市場中發揮作用。- 創建去中心化私人AI:通過社區治理,提高AI系統的透明度和可信度。目前,Web3+AI應用層尚未出現突破性項目,但潛力巨大。## 結語Web3+AI仍處於早期階段,業內對其發展前景存在不同看法。我們期待這一融合能創造出比中心化AI更有價值的產品,使AI擺脫"巨頭控制"的標籤,實現更加社區化的"共治AI"模式。在參與和治理過程中,人類或許能對AI產生更多理解,減少恐懼,增加敬畏。
Web3與AI融合: 構建去中心化智能生態系統的四大層面
Web3與AI的融合:構建去中心化智能生態系統
近日,在迪拜世界政府峯會上,一位知名科技領袖提出了"主權AI"的概念。這引發了人們思考:如何構建一個符合加密社區利益和訴求的AI系統?答案可能lie在Web3與AI的結合之中。
以太坊創始人在一篇文章中闡述了加密技術與AI的協同效應:加密的去中心化可以平衡AI的中心化趨勢;加密技術的透明性可以彌補AI的不透明;而區塊鏈則有利於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。
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,少數項目則嘗試利用AI解決Web3應用中的特定問題。Web3+AI產業主要涉及以下四個方面:
1. 算力層:算力資產化
近年來,AI大模型訓練所需算力呈指數級增長,導致供需失衡和成本漲。Web3技術可以通過建立分布式算力網路,利用閒置的中低端硬件資源,以租賃和共享的方式滿足AI應用需求,同時顯著降低成本。
算力層細分包括:
去中心化算力項目的核心優勢在於利用代幣激勵快速擴展網路規模,提供高性價比的算力資源。
2. 數據層:數據資產化
數據是AI的基礎資源。Web3+AI可以通過去中心化方式,讓數據收集、標注和存儲過程更加透明、低成本,同時讓普通用戶也能從中受益。
數據層項目主要包括:
這類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行業各類資源,包括數據、算力、模型和開發者等。一些項目專注於構建可信的機器學習推理平台,利用零知識證明等密碼學技術驗證模型推理的正確性。
還有一些項目致力於開發專門服務於AI的區塊鏈網路,或構建AI代理網路平台。這些平台通過代幣激勵各方參與共建,有助於初創項目快速發展。
4. 應用層:AI價值資產化
應用層項目主要探索AI在Web3環境中的具體應用。比如:
目前,Web3+AI應用層尚未出現突破性項目,但潛力巨大。
結語
Web3+AI仍處於早期階段,業內對其發展前景存在不同看法。我們期待這一融合能創造出比中心化AI更有價值的產品,使AI擺脫"巨頭控制"的標籤,實現更加社區化的"共治AI"模式。在參與和治理過程中,人類或許能對AI產生更多理解,減少恐懼,增加敬畏。