AI与Web3的融合：现状、挑战与未来展望

人工智能和Web3技术的快速发展引起了全球范围内的广泛关注。AI作为模拟和模仿人类智能的技术,在人脸识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大突破。Web3作为新兴的网络模式,正在改变人们对互联网的认知和使用方式。

AI行业的市场规模在2023年达到2000亿美元,OpenAI、Character.AI、Midjourney等行业巨头和优秀玩家如雨后春笋般涌现。Web3行业的市值达到25万亿,Bitcoin、Ethereum、Solana等项目层出不穷。AI与Web3的结合成为东西方builder和VC关注的焦点。

本文将探讨AI+Web3的发展现状,分析当前项目的情况,并深入讨论面临的局限性和挑战,为投资者和从业者提供参考和洞察。

AI与Web3交互的方式

AI和Web3的发展就像天平的两侧,AI带来生产力的提升,Web3带来生产关系的变革。我们首先分析AI和Web3行业各自面临的困境和提升空间,然后探讨如何相互帮助解决这些困境。

AI行业面临的困境

AI行业的核心要素包括算力、算法和数据。

1. 算力:AI任务需要大量计算资源进行模型训练和推理。获取和管理大规模算力是昂贵且复杂的挑战,尤其对初创企业和个人开发者而言。

2. 算法:深度学习算法虽取得巨大成功,但仍存在一些困境。训练深度神经网络需要大量数据和计算资源,模型的解释性和可解释性不足。算法的鲁棒性和泛化能力也是重要问题。

3. 数据:获取高质量、多样化的数据仍然是一个挑战。某些领域的数据难以获得,如医疗健康数据。数据的质量、准确性和标注也存在问题。保护数据隐私和安全也是重要考虑因素。

此外,AI模型的可解释性和透明度,以及AI项目的商业模式不清晰等问题也需要解决。

Web3行业面临的困境

Web3行业在数据分析、用户体验、智能合约安全等方面存在提升空间。AI作为提高生产力的工具,在这些方面有很多潜在发挥空间。

1. 数据分析与预测:AI技术可以从海量数据中提取有价值信息,进行更准确的预测和决策,对DeFi领域的风险评估、市场预测和资产管理等具有重要意义。

2. 用户体验和个性化服务:AI技术可以提供个性化推荐、定制化服务和智能化交互体验,提高用户参与度和满意度。

3. 安全性和隐私保护:AI技术可用于检测和防御网络攻击、识别异常行为,提供更强大的安全保障。同时,AI还可应用于数据隐私保护,保护用户个人信息。

4. 智能合约审计:AI技术可用于自动化合约审计和漏洞检测,提高合约的安全性和可靠性。

AI+Web3项目现状分析

AI+Web3项目主要从两个方面入手:利用区块链技术提升AI项目表现,以及利用AI技术服务于Web3项目的提升。

Web3助力AI

去中心化算力

随着AI的兴起,GPU需求激增,导致供应短缺。为解决这一问题,一些Web3项目开始提供去中心化的算力服务,如Akash、Render、Gensyn等。这些项目通过代币激励用户提供闲置GPU算力,为AI客户提供算力支持。

供给侧主要包括云服务商、加密货币矿工和企业。去中心化算力项目大致分为两类:用于AI推理和用于AI训练。前者如Render、Akash、Aethir等,后者如io.net、Gensyn。

io.net作为代表性项目,目前GPU数量超过50万个,已集成Render和Filecoin的算力。Gensyn则通过智能合约促进机器学习任务分配和奖励,实现AI训练。

去中心化算法模型

去中心化算法模型网络如Bittensor,通过代币激励机制创建一个去中心化的AI算法服务市场。这种模式有潜力在未来AI发展中发挥重要作用。

去中心化数据收集

一些项目如PublicAI通过代币激励方式,实现去中心化的数据收集。用户可以贡献数据或参与数据验证,获得代币奖励。这种方式促进了数据贡献者与AI产业开发之间的共赢关系。

ZK保护AI中的用户隐私

零知识证明技术可以在保护隐私的同时实现信息验证。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)允许在不泄露原始数据的情况下进行机器学习模型的训练和推理。BasedAI等项目正在探索这一领域。

AI助力Web3

数据分析与预测

许多Web3项目开始集成AI服务或自研AI,为用户提供数据分析和预测服务。如Pond通过AI算法预测有价值的alpha token,BullBear AI根据历史数据和市场走势预测价格走势。

Numerai作为投资竞赛平台,参赛者基于AI和大语言模型预测股票市场。Arkham等链上数据分析平台也结合AI提供服务。

个性化服务

Web3项目通过集成AI优化用户体验。如Dune推出Wand工具,借助大型语言模型编写SQL查询。Followin、IQ.wiki等平台集成ChatGPT进行内容总结。NFPrompt等项目则通过AI降低用户创作成本。

AI审计智能合约

AI在智能合约审计方面也发挥作用。如0x0.ai提供人工智能智能合约审计器,使用先进算法分析智能合约并识别潜在漏洞或问题。

AI+Web3项目的局限性和挑战现状

去中心化算力方面存在的现实阻碍

1. 性能和稳定性:去中心化算力产品依赖全球分布的节点,可能存在延迟和不稳定性。

2. 可用性:受供需匹配程度影响,可能导致资源不足或无法满足用户需求。

3. 技术复杂性:用户可能需要了解分布式网络、智能合约等知识,使用成本较高。

4. 训练难度:目前去中心化算力主要用于AI推理,而非AI训练。原因在于大模型训练需要极大数据量和高速通信带宽,难以在分布式环境中实现。

AI+Web3的结合较为粗糙,没有实现1+1>2

1. 表面化应用:许多项目仅是简单利用AI提升效率和进行分析,未展现AI与加密货币间的原生融合和创新性解决方案。

2. 营销导向:一些Web3团队仅在有限领域运用AI技术,过度宣传AI趋势,缺乏真正的创新。

代币经济学成为AI项目叙事的缓冲之剂

许多AI+Web3项目将代币经济学作为融资和用户参与的手段,但代币经济学是否真正有助于解决实际需求仍有待观察。目前大部分项目还未达到实用阶段,需要更多踏实有想法的团队真正满足实际需求场景。

总结

AI+Web3的融合为未来科技创新和经济发展提供了无限可能。AI技术可为Web3提供更高效、智能的应用场景,如数据分析、智能合约审计、个性化服务等。同时,Web3的去中心化和可编程性也为AI技术发展提供新机遇,如去中心化算力、算法共享和数据收集等。

尽管目前AI+Web3项目仍处于早期,面临诸多挑战,但也带来了一些优势。例如,去中心化算力和数据收集可以减少对中心化机构的依赖,提高透明度和可审计性,促进更广泛的参与和创新。

未来,通过将AI的智能分析和决策能力与Web3的去中心化和用户自治相结合,有望构建更智能、更开放、更公正的经济乃至社会系统。随着研究的深入和技术的进步,我们期待看到更多原生且有意义的AI+Web3解决方案在金融、去中心化自治组织、预测市场和NFT等领域涌现。