Web3與AI的融合：構建下一代互聯網生態

Web3作爲一種去中心化、開放、透明的新型互聯網模式，與AI有着天然的結合點。傳統集中式架構下，AI的計算和數據資源受到嚴格限制，面臨算力瓶頸、隱私泄露、算法不透明等多重挑戰。而Web3基於分布式技術，通過共享算力網路、開放數據市場、隱私計算等方式，爲AI的發展提供了新的動力。同時，AI也能爲Web3帶來諸多增強，如智能合約優化、反作弊算法等，促進其生態發展。因此，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具有重要意義。

數據驅動：AI與Web3的堅實基礎

數據是推動AI發展的核心動力。AI模型需要處理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。

傳統中心化AI數據獲取和利用模式存在以下主要問題：

• 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提供了新的去中心化數據範式來解決這些痛點：

• 用戶可以出售閒置網路資源給AI公司，以去中心化方式抓取網路數據，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"標注即掙錢"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，增強數據的分析能力
• 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仍存在一些問題，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數據領域未來的亮點。基於生成式AI技術和模擬，合成數據能夠模仿真實數據的屬性，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，合成數據已經展現出成熟的應用潛力。

隱私保護：FHE在Web3中的作用

在數據驅動時代，隱私保護已成爲全球關注的焦點。一些敏感數據因隱私風險而無法被充分利用，這限制了AI模型的潛能和推理能力。

全同態加密(FHE)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保護，使GPU算力能夠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公司帶來了巨大優勢，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應用提供了安全的計算框架。

FHEML是對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難以企及。

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。

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公司提供了經濟且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。這種方案提高了資源利用效率，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，還有一些專注於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在某些公鏈生態中發展迅速，成爲項目部署的首選平台之一。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項目市值已超過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。

一些開放的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。這些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，大幅降低語音合成成本，語音複製僅需1分鍾即可實現。利用這些平台定制的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。