Web3与AI的融合：构建下一代互联网生态

Web3作为一种去中心化、开放、透明的新型互联网模式，与AI有着天然的结合点。传统集中式架构下，AI的计算和数据资源受到严格限制，面临算力瓶颈、隐私泄露、算法不透明等多重挑战。而Web3基于分布式技术，通过共享算力网络、开放数据市场、隐私计算等方式，为AI的发展提供了新的动力。同时，AI也能为Web3带来诸多增强，如智能合约优化、反作弊算法等，促进其生态发展。因此，探索Web3和AI的结合对于构建下一代互联网基础设施、释放数据和算力价值具有重要意义。

数据驱动：AI与Web3的坚实基础

数据是推动AI发展的核心动力。AI模型需要处理海量高质量数据才能获得深入理解和强大的推理能力，数据不仅为机器学习模型提供训练基础，还决定了模型的准确性和可靠性。

传统中心化AI数据获取和利用模式存在以下主要问题：

• 数据获取成本高昂，中小企业难以承担
• 数据资源被大型科技公司垄断，形成数据孤岛
• 个人数据隐私面临泄漏和滥用风险

Web3提供了新的去中心化数据范式来解决这些痛点：

• 用户可以出售闲置网络资源给AI公司，以去中心化方式抓取网络数据，经过清理和转化，为AI模型训练提供真实、高质量的数据
• 采用"标注即挣钱"模式，通过代币激励全球工作者参与数据标注，汇聚全球专业知识，增强数据的分析能力
• 区块链数据交易平台为数据供需双方提供公开透明的交易环境，激励数据创新和共享

尽管如此，真实世界的数据获取仍存在一些问题，如数据质量不一、处理难度大、多样性和代表性不足等。合成数据可能是Web3数据领域未来的亮点。基于生成式AI技术和模拟，合成数据能够模仿真实数据的属性，作为真实数据的有效补充，提高数据使用效率。在自动驾驶、金融市场交易、游戏开发等领域，合成数据已经展现出成熟的应用潜力。

隐私保护：FHE在Web3中的作用

在数据驱动时代，隐私保护已成为全球关注的焦点。一些敏感数据因隐私风险而无法被充分利用，这限制了AI模型的潜能和推理能力。

全同态加密(FHE)允许在加密数据上直接进行计算操作，无需对数据解密，且计算结果与在明文数据上进行相同计算的结果一致。FHE为AI隐私计算提供了坚实保护，使GPU算力能够在不接触原始数据的环境中执行模型训练和推理任务。这为AI公司带来了巨大优势，它们可以在保护商业机密的同时，安全地开放API服务。

FHEML支持在整个机器学习周期内对数据和模型进行加密处理，确保敏感信息的安全性，防止数据泄露风险。通过这种方式，FHEML强化了数据隐私，为AI应用提供了安全的计算框架。

FHEML是对ZKML的补充，ZKML证明机器学习的正确执行，而FHEML则强调对加密数据进行计算以维护数据隐私。

算力革命：去中心化网络中的AI计算

当前AI系统的计算复杂性每3个月翻一番，导致算力需求激增，远超现有计算资源的供应。例如，某大型语言模型的训练需要巨大算力，相当于单个设备上355年的训练时间。这样的算力短缺不仅限制了AI技术的进步，更让那些高级的AI模型对于大多数研究者和开发者来说变得难以企及。

同时，全球GPU的利用率不足40%，加之微处理器性能提升的放缓，以及供应链和地缘政治因素导致的芯片短缺，这些都让算力供应问题变得更加严重。AI从业者们陷入了两难：要么自购硬件，要么租赁云资源，他们急需一种按需、经济高效的计算服务方式。

一些去中心化AI算力网络通过聚合全球范围内的闲置GPU资源，为AI公司提供了经济且易于访问的算力市场。算力需求方可在网络上发布计算任务，智能合约将任务分配给贡献算力的矿工节点，矿工执行任务并提交结果，经验证后获得积分奖励。这种方案提高了资源利用效率，有助于解决AI等领域的算力瓶颈问题。

除了通用的去中心化算力网络，还有一些专注于AI训练的平台，以及专注于AI推理的专用算力网络。

去中心化算力网络提供公平透明的算力市场，打破垄断，降低了应用门槛，提高了算力的利用效率。在web3生态系统中，去中心化算力网络将发挥关键作用，吸引更多创新型dapp的加入，共同推动AI技术的发展和应用。

DePIN：Web3赋能Edge AI

Edge AI让计算发生在数据产生的源头，实现了低延迟、实时处理，同时保护了用户的隐私。Edge AI技术已经应用于自动驾驶等关键领域。

在Web3领域，我们有个更熟悉的名字---DePIN。Web3强调去中心化和用户数据的主权，DePIN通过在本地处理数据，可以增强用户隐私保护，减少数据泄露的风险；Web3原生的Token经济机制可激励DePIN节点提供计算资源,构建一个可持续的生态系统。

目前DePIN在某些公链生态中发展迅速，成为项目部署的首选平台之一。高TPS、低交易费用以及技术创新为DePIN项目提供了强大支持。目前，该公链上的DePIN项目市值已超过100亿美元，一些知名项目已取得显著进展。

IMO：AI模型发布新范式

IMO的概念由某协议首先提出，将AI模型代币化。

在传统模式下，由于收益分享机制缺失，一旦AI模型被开发出来并投入市场，开发者往往难以从模型的后续使用中获得持续的收益，尤其是当模型被整合进其他产品和服务后，原始创造者很难追踪使用情况，更不用说从中获得收益了。并且AI模型的性能和效果往往缺乏透明度，这让潜在的投资者和使用者难以评估其真正价值，限制了模型的市场认可和商业潜力。

IMO为开源AI模型提供了一种全新的资金支持和价值共享方式，投资者可以购买IMO代币，分享模型后续产生的收益。某协议使用两个ERC标准，结合AI预言机和OPML技术来确保AI模型的真实性和代币持有者能够分享收益。

IMO模式增强了透明度和信任，鼓励开源协作，适应加密市场趋势，并为AI技术的可持续发展注入了动力。IMO目前还处于初期尝试阶段，但随着市场接受度的提升和参与范围的扩大，它的创新性和潜在价值值得我们期待。

AI Agent：交互体验的新纪元

AI Agent能够感知环境，进行独立思考，并采取相应的行动以实现既定目标。在大语言模型的支持下，AI Agent不仅能理解自然语言，还能规划决策，执行复杂的任务。它们可以作为虚拟助手，通过与用户的互动学习其偏好，并提供个性化的解决方案。在没有明确指令的情况下，AI Agent也能自主解决问题，提高效率，创造新价值。

一些开放的AI原生应用平台提供全面易用的创作工具集，支持用户配置机器人功能、外观、声音以及连接外部知识库等，致力于打造公平开放的AI内容生态系统，利用生成式AI技术，赋能个人成为超级创作者。这些平台训练了专门的大语言模型，使角色扮演更人性化；语音克隆技术可以加速AI产品个性化交互，大幅降低语音合成成本，语音克隆仅需1分钟即可实现。利用这些平台定制的AI Agent，目前可应用于视频聊天、语言学习、图像生成等多领域。

在Web3与AI的融合上，当前更多的是对基础设施层的探索，如何获取高质量数据、保护数据隐私，如何在链上托管模型，如何提高去中心化算力的高效使用，如何验证大语言模型等关键问题。随着这些基础设施的逐步完善，我们有理由相信，Web3与AI的融合将孕育出一系列创新的商业模式和服务。