AI和Web3融合：基礎設施與應用的新時代

近年來，AI和Web3被視爲驅動人類進入下一個技術增長期的雙引擎。隨着ChatGPT帶來革命性的AI體驗，鏈上AI也從概念迅速發展成爲基礎設施，成爲Web3從業者眼中最有潛力持續爆發的新領域。

在最近結束的香港共識大會上，AI與Web3的融合成爲熱門話題，引發了廣泛討論。通過深入了解，我們發現了許多極具潛力的AI項目，現在爲大家分享這些前沿信息。

一、AI 基礎設施

1. AI Agent發射平台和框架

今年初以來，AI Agent的發射平台和框架類AI基礎設施建設十分活躍。這些項目爲開發者和普通用戶提供了低門檻擁有和使用AI Agent的平台，是本輪AI項目的重點方向之一。

• 一個去中心化人工智能操作系統項目通過構建AI專有的Layer 1，連接計算資源、數據和模型，打造分布式AI開發生態系統。

• 另一個專注於去中心化AI Agent的創新平台致力於推動多代理技術的發展，用戶可以創建、管理和協調AI Agent網路。

• 還有一個去中心化的基礎架構棧旨在實現安全、自主的人機協作。用戶可以創建專屬AI智能體，這些智能體能夠自主行動。

• 一個去中心化的AI基礎設施平台支持AI Agent和應用的分布式開發與運行，通過區塊鏈技術整合分布式存儲、計算和數據驗證。

• 另有一個去中心化的多AI Agent組成的網路，用戶只需描述需求，AI代理網路即可自主完成任務。

2. 去中心化AI

去中心化AI是鏈上AI的終極目標。目前許多項目在算力、數據、模型等方向爲此努力，希望通過去中心化方式打破大公司對LLM的壟斷，幫助大衆獲得對數據和模型的所有權。

• 一個項目致力於構建去中心化的用戶數據主權平台，讓個人數據變成金融資產。

• 另一個開放訪問的AI雲平台整合全球計算資源，爲用戶提供經濟實惠、可擴展的GPU資源和AI服務。

• 還有一個專注於AI和區塊鏈的下一代網路，提供去中心化的經濟基礎設施，支持開發者獲取高質量數據、微調專用語言模型並將其部署爲可付費服務。

• 一個去中心化的計算平台提供按需訪問GPU和CPU集羣的服務，旨在消除用戶對昂貴硬件或基礎設施的需求。

• 另有一家專注於提供分布式雲計算基礎設施的創新平台，爲AI計算任務和遊戲行業提供優化的GPU雲服務。

• 一個去中心化的自治AI智能體網路運行在用戶設備上，用於從互聯網實時挖掘數據。

• 還有項目致力於AI和高性能計算領域的經濟層解決方案，通過金融化和代幣化GPU資源，創建全新的資產類別和經濟體系。

3. 可驗證的AI

AI發展面臨的重要挑戰之一是訓練過程的不透明，以及無法保證AI輸出結果的準確性。目前有許多項目希望通過ZKP、TEE等技術實現對AI訓練過程的可驗證性，保證AI輸出結果的可靠性。

• 一個去中心化雲計算平台爲鏈上應用提供可信的隱私計算和AI推理服務。

• 另一個去中心化計算引擎定位於提供可驗證的鏈下AI和區塊鏈計算，結合零知識證明提升隱私與效率。

• 還有一個專注於去中心化數據驗證與可信AI的創新平台，幫助開發者驗證數據來源，確保訓練數據的真實性和完整性。

二、AI用例：潛力與期待

相較於豐富的AI基礎設施，目前出彩的AI實際用例項目仍相對較少。一些項目展示了AI Agent在旅行訂票、體育解說、金融交易等領域的應用潛力。

• 某公鏈上的Gamefi AI Agent平台能夠利用AI引擎生成實時動態敘事內容，與玩家交互、推動故事發展。

• 一個AI驅動的旅行助手可以通過聊天方式幫助用戶自動定制旅行計劃，並提供訂購和比價服務。

• 一個專注於籃球領域的體育解說AI Agent能爲比賽提供實時分析和預測性見解。

• 還有一個專注於金融和交易領域的AI Agent平台，目標是創建由AI Agent自主運行的去中心化多策略對沖基金。

三、傳統項目向AI轉型

許多傳統Web3項目也紛紛擁抱AI，宣布了各自的AI轉向計劃。

一些老牌公鏈積極參與AI相關會議，表示AI Agent的出現對簡化復雜的區塊鏈交互流程有重要幫助，能將更多用戶引入Web3世界。這些公鏈紛紛表示了AI先行的發展目標，將從底層架構、帳戶創新等方面全面支持AI發展。

一些原本專注於其他服務的項目也開始構建去中心化的信任層，爲AI的訓練和推理、預測等鏈下運算提供鏈上證明，助力可驗證AI Agent的發展。

四、挑戰與未來

盡管對鏈上AI的發展充滿希望，但當前仍面臨諸多挑戰，包括模型可靠性不足、提示詞意圖的模糊性、存儲和硬件限制，以及隱私安全等問題。這些挑戰不僅帶來技術難題，也孕育着巨大的創新機會。

長遠來看，業內人士期待通過基礎設施的進一步完善、用例創新和社區協作，共同推動AI與Web3的融合與繁榮。