Web3與AI的融合：構建下一代互聯網基礎設施

Web3作爲一種去中心化、開放、透明的新型互聯網範式，與AI有着天然的融合機會。傳統的集中式架構下，AI計算和數據資源受到嚴格管控，存在算力瓶頸、隱私泄露、算法黑箱等諸多挑戰。而Web3基於分布式技術，可以通過共享算力網路、開放數據市場、隱私計算等方式，爲AI的發展注入新動力。同時，AI也能爲Web3帶來諸多賦能，如智能合約優化、反作弊算法等，助力其生態建設。探索Web3和AI的結合，對於構建下一代互聯網基礎設施、釋放數據和算力價值至關重要。

數據驅動：AI與Web3的堅實基礎

數據是驅動AI發展的核心動力，如同燃料之於引擎。AI模型需要消化海量高質量數據，才能獲得深入理解和強大的推理能力。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。

傳統的中心化AI數據獲取和利用模式存在以下幾個主要問題：

• 數據獲取成本高昂，中小企業難以承擔
• 數據資源被科技巨頭所壟斷，形成數據孤島
• 個人數據隱私面臨泄漏和濫用的風險

Web3能夠以新的去中心化數據範式來解決傳統模式的痛點：

• 用戶可以出售閒置網路給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，匯聚全球的專業知識，增強數據的分析能力
• 區塊鏈數據交易平台爲數據供需雙方提供了一個公開透明的交易環境，激勵數據的創新和共享

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，合成數據能夠模擬真實數據的屬性，作爲真實數據的有效補充，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，合成數據已經顯示出其成熟的應用潛力。

隱私保護：FHE在Web3中的作用

數據驅動時代，隱私保護已成爲全球關注的焦點，歐盟的通用數據保護條例（GDPR）等法規的出臺，反映了對個人隱私的嚴格守護。然而，這也帶來了挑戰：一些敏感數據因隱私風險而無法被充分利用，這無疑限制了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，而無需對數據進行解密，且計算結果與在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的保護，使得GPU算力能夠在不觸及原始數據的環境中執行模型訓練和推理任務。這爲AI公司帶來了巨大的優勢。它們可以在保護商業機密的同時，安全地開放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，確保敏感信息的安全性，防止數據泄露風險。通過這種方式，FHEML強化了數據隱私，爲AI應用提供了一個安全的計算框架。

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系統的計算復雜性每3個月翻一番，導致算力需求激增，遠超現有計算資源的供應。例如，某大型語言模型的訓練需要巨大算力，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了AI技術的進步，更讓那些高級的AI模型對於大多數研究者和開發者來說變得遙不可及。

同時，全球GPU的利用率不足40%，加之微處理器性能提升的放緩，以及供應鏈和地緣政治因素導致的芯片短缺，這些都讓算力供應問題變得更加嚴重。AI從業者們陷入了兩難：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。

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公司提供了一個既經濟又易於訪問的算力市場。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，經驗證後獲得積分獎勵。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，降低了應用門檻，提高了算力的利用效率。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的加入，共同推動AI技術的發展和應用。

DePIN：Web3賦能Edge AI

Edge AI讓計算發生在數據產生的源頭，實現了低延遲、實時處理，同時保護了用戶的隱私，Edge AI技術已經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的主權，DePIN通過在本地處理數據，可以增強用戶隱私保護，減少數據泄露的風險；Web3原生的Token經濟機制可激勵DePIN節點提供計算資源,構建一個可持續的生態系統。

目前DePIN在某高性能公鏈生態中發展迅速，成爲項目部署的首選公鏈平台之一。該公鏈的高TPS、低交易費用以及技術創新爲DePIN項目提供了強大支持。目前，該公鏈上的DePIN項目市值超過100億美元，多個知名項目已取得顯著進展。

IMO：AI模型發布新範式

IMO的概念由某協議首先提出，將AI模型代幣化。

在傳統模式下，由於收益分享機制缺失，一旦AI模型被開發出來並投入市場，開發者往往難以從模型的後續使用中獲得持續的收益，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了。並且AI模型的性能和效果往往缺乏透明度，這讓潛在的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模型提供了一種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了動力。IMO目前還處於初期嘗試階段，但隨着市場接受度的提升和參與範圍的擴大，它的創新性和潛在價值值得我們期待。

AI Agent：交互體驗的新紀元

AI Agent能夠感知環境，進行獨立思考，並採取相應的行動以實現既定目標。在大語言模型的支持下，AI Agent不僅能理解自然語言，還能規劃決策，執行復雜的任務。它們可以作爲虛擬助手，通過與用戶的互動學習其偏好，並提供個性化的解決方案。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。

某開放的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。隨着這些基礎設施的逐步完善，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。