AI與Web3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有着天然的結合點。傳統集中式架構下，AI計算和數據資源面臨諸多挑戰，如算力瓶頸、隱私泄露和算法不透明等。而Web3基於分布式技術，可通過共享算力網路、開放數據市場和隱私計算等方式，爲AI發展提供新動力。同時，AI也能爲Web3生態帶來諸多益處，如優化智能合約和完善反作弊機制等。因此，探索Web3和AI的協同發展對於打造未來互聯網基礎設施、充分發揮數據和算力價值具有重要意義。

數據驅動：AI與Web3的基石

數據是推動AI進步的關鍵，就像燃料之於引擎。AI模型需要消化海量高質量數據才能獲得深入洞察和強大推理能力。數據不僅是機器學習模型的訓練基礎，還決定了模型的準確性和可靠性。

傳統中心化AI數據獲取和使用模式存在以下主要問題：

• 數據獲取成本高，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露和濫用風險

Web3提供了新的去中心化數據範式，有望解決這些痛點：

• 用戶可以出售閒置網路資源給AI公司，實現去中心化數據採集
• 採用"標注即賺"模式，通過代幣激勵全球工作者參與數據標注
• 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

盡管如此，真實世界的數據獲取仍存在一些問題，如數據質量參差不齊、處理難度大、多樣性和代表性不足等。合成數據可能是未來Web3數據領域的一個重要方向。基於生成式AI技術和模擬，合成數據能夠模擬真實數據特性，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前景。

隱私保護：FHE在Web3中的應用

在數據驅動時代，隱私保護已成爲全球關注焦點。歐盟《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保護。然而，這也帶來了挑戰：部分敏感數據因隱私風險無法充分利用，限制了AI模型的潛力和推理能力。

全同態加密（FHE）允許在加密數據上直接進行計算，無需解密，且計算結果與明文數據計算結果一致。FHE爲AI隱私計算提供了有力保障，使GPU算力能在不接觸原始數據的情況下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，確保敏感信息安全，防止數據泄露風險。通過這種方式，FHEML增強了數據隱私保護，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則側重於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個月翻倍，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制約了AI技術進步，也使高級AI模型對大多數研究者和開發者難以企及。

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，使算力供應問題更加嚴峻。AI從業者面臨兩難：要麼自購硬件，要麼租賃雲資源，他們迫切需要一種按需、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節點，節點執行任務並提交結果，經驗證後獲得獎勵。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，還有專注於AI訓練和推理的專用算力平台。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，吸引更多創新型應用加入，共同推動AI技術發展和應用。

DePIN：Web3賦能邊緣AI

邊緣AI讓計算發生在數據產生的源頭，實現低延遲、實時處理，同時保護用戶隱私。這項技術已應用於自動駕駛等關鍵領域。

在Web3領域，我們更熟悉的名稱是DePIN。Web3強調去中心化和用戶數據主權，DePIN通過本地數據處理增強用戶隱私保護，減少數據泄露風險；Web3原生的代幣經濟機制可激勵DePIN節點提供計算資源，構建可持續的生態系統。

目前DePIN在某些公鏈生態中發展迅速，成爲項目部署的熱門選擇之一。這些公鏈的高性能、低交易費用以及技術創新爲DePIN項目提供了強大支持。部分公鏈上的DePIN項目市值已超百億美元，一些知名項目取得了顯著進展。

IMO：AI模型發布新範式

IMO概念由某協議首次提出，將AI模型代幣化。

傳統模式下，AI模型開發者難以從模型後續使用中獲得持續收益，特別是當模型被整合進其他產品和服務後。此外，AI模型的性能和效果往往缺乏透明度，限制了其市場認可和商業潛力。

IMO爲開源AI模型提供了新型資金支持和價值共享方式，投資者可購買IMO代幣，分享模型後續收益。某協議使用特定的技術標準，結合鏈上AI預言機和OPML技術確保AI模型真實性和代幣持有者收益分享。

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，爲AI技術可持續發展注入動力。雖然IMO目前處於初期嘗試階段，但隨着市場接受度提升和參與範圍擴大，其創新性和潛在價值值得期待。

AI Agent：交互體驗的新紀元

AI Agent能感知環境，獨立思考，並採取相應行動以實現目標。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。它們可作爲虛擬助手，通過與用戶互動學習偏好，提供個性化解決方案。在無明確指令情況下，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；語音複製技術可加速AI產品個性化交互，將語音合成成本降低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、圖像生成等多個領域。

在Web3與AI的融合方面，當前更多關注基礎設施層的探索，如高質量數據獲取、數據隱私保護、鏈上模型托管、提高去中心化算力使用效率、驗證大語言模型等關鍵問題。隨着這些基礎設施逐步完善，Web3與AI的融合有望孕育出一系列創新的商業模式和服務。