AI+Web3：塔樓與廣場

摘要

1. AI概念的Web3項目在一二級市場成爲吸金對象。

2. Web3在AI行業的機會體現在:利用分布式激勵協調長尾潛在供應(跨數據、存儲和計算);同時建立開源模型和AI Agent的去中心化市場。

3. AI在Web3行業主要應用於鏈上金融(加密支付、交易、數據分析)以及輔助開發。

4. AI+Web3的效用體現在二者互補:Web3有望對抗AI集中化,AI有望助力Web3破圈。

引言

近兩年,AI發展如同按下加速鍵,ChatGPT引發的生成式AI熱潮也波及Web3領域。AI概念爲加密市場融資注入動力,2024上半年64個Web3+AI項目完成融資,Zyber365 A輪融資1億美元。二級市場更爲繁榮,AI賽道總市值已達485億美元,24小時交易量近86億美元。OpenAI的Sora模型發布後,AI板塊平均漲幅151%。AI效應也影響Meme幣,首個AI Agent概念的GOAT迅速走紅,估值達14億美金。

從AI+Depin到AI Memecoin再到AI Agent和AI DAO,新敘事層出不窮。AI+Web3這一熱門話題,是資本推動的泡沫還是新技術爆發的前夜?本文將探討Web3如何在AI技術棧各環節發揮作用,以及AI能爲Web3帶來哪些機遇。

AI堆棧下Web3的機會

基礎層:算力與數據的共享經濟

算力

AI訓練和推理的高昂成本催生了算力共享需求。Web3項目如io.net、Aethir等提供去中心化GPU算力市場,類似Airbnb模式整合閒置資源。這適合AI推理等中小規模算力需求,具有去中心化所有權等特點。

數據

Web3在AI數據方面的解決方案包括:

1. 數據收集:通過代幣激勵用戶貢獻有價值數據
2. 數據預處理:去中心化激勵機制適合數據標注等任務
3. 數據隱私與安全:運用TEE、FHE、ZK等技術保護敏感數據
4. 數據存儲:如0g.AI等針對AI需求設計的高性能存儲方案

中間件:模型訓練與推理

開源模型去中心化市場

Web3提出通過代幣化模型,建立開源模型P2P市場。如Bittensor、ORA等項目探索模型代幣化和激勵機制。

可驗證推理

Web3技術如zkML、opML、TeeML等,致力於解決AI推理"黑盒"問題,實現可驗證計算。

應用層:AI Agent

Web3可爲AI Agent帶來去中心化治理、融資等機遇。如Virtual Protocol、Spectral等項目探索AI Agent代幣發行等新模式。

AI如何賦能Web3

AI與鏈上金融

AI Agent有望成爲鏈上金融新主體,協助信息收集、資產管理、優化交易體驗等。如Bitte、Wayfinder等AI錢包項目正在探索。

AI還可增強鏈上交易安全,如SeQure等利用AI檢測欺詐行爲。

AI與鏈上基礎設施

AI可應用於鏈上數據分析(如Web3 Analytics)、智能合約開發(如Spectral)、代碼審計(如Fuzzland)等。

AI與Web3新敘事

AI爲NFT、GameFi、DAO等領域帶來新可能。如AI生成NFT(Bicasso)、AI驅動鏈遊(AI Hero)、AI輔助DAO決策(ai16z)等。

結語

AI與Web3的結合如同"塔樓與廣場",各有優勢又相互補充。AI爲Web3帶來新活力和更廣闊用戶羣,Web3則有望緩解AI的集中化趨勢。二者共同目標是更好地服務人類,未來發展值得期待。