# Web3與AI的融合：構建新一代互聯網基礎設施Web3作爲去中心化、開放、透明的互聯網新範式，與AI存在天然的融合機會。傳統集中式架構下的AI面臨算力瓶頸、隱私泄露、算法不透明等挑戰，而Web3基於分布式技術，能通過共享算力網路、開放數據市場、隱私計算等方式爲AI注入新動力。同時，AI也能爲Web3帶來諸多賦能，如智能合約優化和反作弊算法等。探索二者結合對構建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的根基數據是推動AI發展的核心動力。AI模型需要大量高質量數據才能獲得深入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幾個主要問題:- 數據獲取成本高昂，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漏和濫用風險Web3的去中心化數據範式可以解決這些痛點:- 用戶可以出售閒置網路資源給AI公司，去中心化地抓取網路數據，經過清理和轉化，爲AI模型訓練提供真實、高質量的數據- 採用"label to earn"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盡管如此，真實世界的數據獲取也存在一些問題，如數據質量不一、處理難度大、多樣性和代表性不足等。合成數據可能是Web3數據賽道未來的明星。基於生成式AI技術和模擬，合成數據能模擬真實數據屬性，作爲有效補充提高數據使用效率。在自動駕駛、金融市場交易、遊戲開發等領域，合成數據已顯示出成熟的應用潛力。## 隱私保護：FHE在Web3中的應用數據驅動時代，隱私保護已成爲全球關注焦點，一些法規的出臺反映了對個人隱私的嚴格守護。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模型的潛能和推理能力。FHE即全同態加密，允許在加密數據上直接進行計算操作，無需對數據解密，且計算結果與明文數據上進行相同計算的結果一致。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環境中執行模型訓練和推理任務。這爲AI公司帶來巨大優勢，可以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應用提供安全的計算框架。FHEML是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系統計算復雜性每3個月翻一番，導致算力需求激增，遠超現有計算資源供應。例如，某知名AI模型訓練需要巨大算力，相當於單個設備上355年的訓練時間。這樣的算力短缺不僅限制AI技術進步，更讓高級AI模型對大多數研究者和開發者變得遙不可及。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，讓算力供應問題更加嚴重。AI從業者陷入兩難：要麼自購硬件，要麼租賃雲資源，他們急需一種按需、經濟高效的計算服務方式。一些去中心化AI算力網路通過聚合全球範圍內的閒置GPU資源，爲AI公司提供經濟易用的算力市場。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礦工節點，礦工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。除了通用的去中心化算力網路，還有專注於AI訓練的平台，以及專注於AI推理的專用算力網路。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生態系統中，去中心化算力網路將發揮關鍵作用，吸引更多創新型dapp加入，共同推動AI技術發展和應用。## DePIN：Web3賦能Edge AI想象一下，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Edge 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，Edge AI技術已應用於自動駕駛等關鍵領域。在Web3領域，我們有個更熟悉的名字——DePIN。Web3強調去中心化和用戶數據主權，DePIN通過本地處理數據，可以增強用戶隱私保護，減少數據泄露風險；Web3原生的Token經濟機制可激勵DePIN節點提供計算資源,構建可持續的生態系統。目前DePIN在某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TPS、低交易費用以及技術創新爲DePIN項目提供強大支持。目前，該公鏈上的DePIN項目市值超過100億美元，一些知名項目已取得顯著進展。## IMO：AI模型發布新範式IMO概念由某協議首先提出，將AI模型代幣化。傳統模式下，由於收益分享機制缺失，AI模型開發者往往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，原始創造者很難追蹤使用情況，更不用說從中獲得收益。並且AI模型的性能和效果往往缺乏透明度，這讓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模型提供了全新的資金支持和價值共享方式，投資者可以購買IMO代幣，分享模型後續產生的收益。某協議使用兩個ERC標準，結合AI預言機和OPML技術來確保AI模型的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，並爲AI技術的可持續發展注入動力。IMO目前還處於初期嘗試階段，但隨着市場接受度提升和參與範圍擴大，它的創新性和潛在價值值得期待。## AI Agent：交互體驗的新紀元AI Agent能夠感知環境，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 Agent不僅能理解自然語言，還能規劃決策，執行復雜任務。它們可以作爲虛擬助手，通過與用戶互動學習其偏好，並提供個性化解決方案。在沒有明確指令的情況下，AI Agent也能自主解決問題，提高效率，創造新價值。某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，致力於打造公平開放的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。該平台訓練了專門的大語言模型，使角色扮演更人性化；語音複製技術可以加速AI產品個性化交互，把語音合成成本降低99%，語音複製僅需1分鍾即可實現。利用該平台定制的AI Agent，目前可應用於視頻聊天、語言學習、圖像生成等多領域。在Web3與AI的融合上，當前更多的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。
Web3與AI融合：構建去中心化數據和算力生態系統
Web3與AI的融合：構建新一代互聯網基礎設施
Web3作爲去中心化、開放、透明的互聯網新範式，與AI存在天然的融合機會。傳統集中式架構下的AI面臨算力瓶頸、隱私泄露、算法不透明等挑戰，而Web3基於分布式技術，能通過共享算力網路、開放數據市場、隱私計算等方式爲AI注入新動力。同時，AI也能爲Web3帶來諸多賦能，如智能合約優化和反作弊算法等。探索二者結合對構建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的根基
數據是推動AI發展的核心動力。AI模型需要大量高質量數據才能獲得深入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幾個主要問題:
Web3的去中心化數據範式可以解決這些痛點:
盡管如此，真實世界的數據獲取也存在一些問題，如數據質量不一、處理難度大、多樣性和代表性不足等。合成數據可能是Web3數據賽道未來的明星。基於生成式AI技術和模擬，合成數據能模擬真實數據屬性，作爲有效補充提高數據使用效率。在自動駕駛、金融市場交易、遊戲開發等領域，合成數據已顯示出成熟的應用潛力。
隱私保護：FHE在Web3中的應用
數據驅動時代，隱私保護已成爲全球關注焦點，一些法規的出臺反映了對個人隱私的嚴格守護。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模型的潛能和推理能力。
FHE即全同態加密，允許在加密數據上直接進行計算操作，無需對數據解密，且計算結果與明文數據上進行相同計算的結果一致。
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環境中執行模型訓練和推理任務。這爲AI公司帶來巨大優勢，可以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應用提供安全的計算框架。
FHEML是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系統計算復雜性每3個月翻一番，導致算力需求激增，遠超現有計算資源供應。例如，某知名AI模型訓練需要巨大算力，相當於單個設備上355年的訓練時間。這樣的算力短缺不僅限制AI技術進步，更讓高級AI模型對大多數研究者和開發者變得遙不可及。
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，讓算力供應問題更加嚴重。AI從業者陷入兩難：要麼自購硬件，要麼租賃雲資源，他們急需一種按需、經濟高效的計算服務方式。
一些去中心化AI算力網路通過聚合全球範圍內的閒置GPU資源，爲AI公司提供經濟易用的算力市場。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礦工節點，礦工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。
除了通用的去中心化算力網路，還有專注於AI訓練的平台，以及專注於AI推理的專用算力網路。
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生態系統中，去中心化算力網路將發揮關鍵作用，吸引更多創新型dapp加入，共同推動AI技術發展和應用。
DePIN：Web3賦能Edge AI
想象一下，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Edge 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，Edge AI技術已應用於自動駕駛等關鍵領域。
在Web3領域，我們有個更熟悉的名字——DePIN。Web3強調去中心化和用戶數據主權，DePIN通過本地處理數據，可以增強用戶隱私保護，減少數據泄露風險；Web3原生的Token經濟機制可激勵DePIN節點提供計算資源,構建可持續的生態系統。
目前DePIN在某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TPS、低交易費用以及技術創新爲DePIN項目提供強大支持。目前，該公鏈上的DePIN項目市值超過100億美元，一些知名項目已取得顯著進展。
IMO：AI模型發布新範式
IMO概念由某協議首先提出，將AI模型代幣化。
傳統模式下，由於收益分享機制缺失，AI模型開發者往往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，原始創造者很難追蹤使用情況，更不用說從中獲得收益。並且AI模型的性能和效果往往缺乏透明度，這讓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模型提供了全新的資金支持和價值共享方式，投資者可以購買IMO代幣，分享模型後續產生的收益。某協議使用兩個ERC標準，結合AI預言機和OPML技術來確保AI模型的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，並爲AI技術的可持續發展注入動力。IMO目前還處於初期嘗試階段，但隨着市場接受度提升和參與範圍擴大，它的創新性和潛在價值值得期待。
AI Agent：交互體驗的新紀元
AI Agent能夠感知環境，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 Agent不僅能理解自然語言，還能規劃決策，執行復雜任務。它們可以作爲虛擬助手，通過與用戶互動學習其偏好，並提供個性化解決方案。在沒有明確指令的情況下，AI Agent也能自主解決問題，提高效率，創造新價值。
某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，致力於打造公平開放的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。該平台訓練了專門的大語言模型，使角色扮演更人性化；語音複製技術可以加速AI產品個性化交互，把語音合成成本降低99%，語音複製僅需1分鍾即可實現。利用該平台定制的AI Agent，目前可應用於視頻聊天、語言學習、圖像生成等多領域。
在Web3與AI的融合上，當前更多的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。