AI+Web3：塔楼与广场

近两年，AI的发展像被按了加速键，这场由Chatgpt煽动的蝴蝶效应，不仅打开了生成式人工智能的新世界，同样在Web3领域掀起了巨大浪潮。

在AI概念加持下，相较放缓的加密市场融资出现明显提振。据统计，2024年上半年就有64个Web3+AI项目完成融资，其中基于人工智能的操作系统Zyber365在A轮融资1亿美元。

二级市场更为繁荣，Coingecko数据显示，短短一年多时间，AI赛道总市值已达485亿美元，24小时交易量接近86亿美元。主流AI技术进展带来明显利好，OpenAI的Sora文本转视频模型发布后，AI板块平均价格上涨151%。AI效应同样辐射至加密货币吸金板块Meme：首个AI Agent概念的MemeCoin - GOAT迅速走红并获14亿美金估值，掀起AI Meme热潮。

关于AI+Web3的研究和话题同样火热，从AI+Depin到AI Memecoin再到当前的AI Agent和AI DAO，新叙事轮换速度令人目不暇接。

AI+Web3这个充满热钱、风口和未来幻想的概念组合，难免被视作一场资本撮合的包办婚姻。我们很难分辨在这华丽外表下，是投机者的主场，还是变革爆发的前夜。

要回答这个问题，一个关键思考是:有对方它会变得更好吗？是否能从对方的模式中受益？本文试图站在前人肩膀上审视这一格局:Web3如何在AI技术栈的各环节发挥作用，AI又能给Web3带来什么新的生机？

AI堆栈下Web3有何机会？

在展开这个话题前，我们需要了解AI大模型的技术堆栈:

1. 基础层:算力与数据的共享平台

算力方面，当前AI最高成本之一是训练模型与推理所需的算力与能源。例如Meta的LLAMA3需要16000个NVIDIA H100GPU 30天才能完成训练,硬件投资需4-7亿美元,每月训练消耗16亿千瓦时电力,能源支出近2000万美元。

这正是Web3最早与AI交叉的领域 - DePin(去中心化物理基础设施网络)。其主要逻辑是:平台允许闲置GPU资源所有者以无需许可的去中心化方式贡献计算能力,通过类似Uber或Airbnb的在线市场,提高GPU资源利用率,用户获得更低成本的高效计算资源。

数据方面,Web3的解决方案体现在数据收集、预处理、隐私与安全、存储等方面。如Grass是一个去中心化数据层和网络,用户可通过运行节点贡献带宽捕获互联网实时数据并获取奖励。Vana引入数据流动性池概念,用户可将私人数据上传至特定池并灵活授权给第三方使用。

2. 中间件:模型的训练与推理

Web3提出去中心化开源模型市场的可能性,即对模型本身进行代币化,为团队保留一定比例代币,并将部分未来收入流向代币持有者。如Bittensor协议建立开源模型P2P市场,由多个"子网"组成,资源提供者相互竞争以满足特定子网目标。

3. 应用层:AI Agent

当前AI发展重点从模型能力过渡至AI Agent。Web3的去中心化特性可使Agent系统更加分散和自治,通过PoS、DPoS等机制建立针对质押者、委托者的激励惩罚机制,促进Agent系统民主化。

AI如何赋能Web3?

1. AI与链上金融

AI Agent被视为链上金融的未来,潜在场景包括:信息收集与预测、资产管理、金融体验优化等。如Bitte、Wayfinder等AI钱包试图让用户通过类似ChatGPT的界面命令Agent完成各种链上操作。

2. AI与链上基础设施

AI技术在链上数据收集和分析方面发挥重要作用,如Web3 Analytics、MinMax AI等提供基于AI的链上数据分析工具。在开发方面,AI可辅助智能合约生成、验证和测试,降低编程门槛。如Clanker允许用户在社交平台上一键启动代币。

3. AI与Web3新叙事

生成式AI为Web3新叙事带来全新可能。如NFT领域,AI可生成独特艺术品和角色;GameFi方面,AI有望提高游戏内容生产效率;DAO方面,AI可帮助跟踪社区互动、记录贡献等。

AI+Web3结合的意义:塔楼与广场

AI本质上是规模化与集中化的产业,这场技术变革将科技企业推向更高点。当塔楼越来越高,幕后决策者愈发收缩,AI集中化带来诸多隐患,正是Web3期冀解决的问题。

区块链的固有属性增强了AI系统并带来新可能:通过智能合约实现透明自动执行规则;通过代币机制协调参与者行为;去中心化治理促使质疑信息来源,培育更知情赋权的社会。

AI的发展也为Web3带来新活力。当Web3被质疑为小众自嗨时,AI的加入为其带来可预见的未来:更稳定规模的用户群体、更具创新的商业模式与服务。

我们生存在"塔楼与广场"共存的世界,AI与Web3虽有不同起点,但终点都是让机器更好服务人类。我们期待看到AI+Web3的未来。