Web3与AI的融合：构建去中心化的人工智能生态

在近期的一次演讲中，有业内人士提出了"主权AI"的概念。这引发了我们思考：如何构建一个能够满足加密社区利益和诉求的AI系统？答案可能在Web3与AI的结合中找到。

著名的区块链专家曾在一篇文章中探讨了AI与加密技术的协同效应。他指出，加密技术的去中心化特性可以平衡AI的中心化倾向；区块链的透明性可以弥补AI的不透明性；而区块链技术也有利于AI所需数据的存储和追踪。这种协同效应贯穿于Web3+AI的整个产业布局中。

目前，大多数Web3+AI项目都致力于利用区块链技术解决AI行业基础设施建设的问题，而少数项目则专注于利用AI解决Web3应用中的特定问题。Web3+AI的产业布局主要涉及以下几个方面：

1. 算力层：算力资产化

近年来，AI大模型训练所需的算力呈指数级增长，导致算力供需严重失衡，GPU等硬件价格飙升。然而，市场上同时存在大量闲置的中低端算力资源。通过Web3技术，可以建立分布式算力网络，实现算力租赁和共享，从而降低AI算力成本。

算力层细分包括：

• 通用去中心化算力
• AI训练专用去中心化算力
• AI推理专用去中心化算力
• 3D渲染专用去中心化算力

这种去中心化算力模式的核心优势在于，结合代币激励机制可以快速扩展网络规模，同时提供高性价比的计算资源，满足中低端算力需求。

2. 数据层：数据资产化

数据是AI发展的关键资源。传统模式下，大量用户数据往往集中在少数科技巨头手中，普通创业公司难以获取广泛的数据资源。通过Web3+AI的方式，可以实现更低成本、更透明的数据收集、标注和分布式存储。

数据层项目主要包括：

• 数据收集类项目
• 数据交易类项目
• 数据标注类项目
• 区块链数据源类项目
• 去中心化存储类项目

这些项目在设计代币经济模型时面临更大挑战，因为数据较难标准化。

3. 平台层：平台价值资产化

平台类项目旨在整合AI行业各类资源，聚合数据、算力、模型、AI开发者和区块链等各种资源和角色。一些项目专注于构建zkML运营平台，通过密码学技术验证模型推理的正确性，解决AI中普遍存在的数据和模型黑盒问题。

还有一些项目致力于建立AI专用的区块链网络，通过提供通用组件和SDK，帮助Web3+AI应用快速构建和发展。此外，Agent Network类平台为各种应用场景构建AI Agent提供支持。

平台类项目主要通过代币捕获平台价值，激励各方参与共建，对初创项目的发展尤为有利。

4. 应用层：AI价值资产化

应用层项目主要利用AI解决Web3应用中的具体问题。主要包括两个方向：

1. AI作为Web3参与者：例如在Web3游戏中作为玩家，在DEX中进行套利交易，或在预测市场中提供分析预测能力。

2. 创建可扩展的去中心化私人AI：通过赋予社区对AI的分布式治理权，解决用户对AI黑盒问题和潜在偏见的担忧。

目前，Web3+AI应用层尚未出现突破性的项目，但潜力巨大。

展望

Web3+AI领域仍处于早期阶段，业内对其发展前景存在不同看法。然而，我们期待Web3与AI的结合能够创造出比中心化AI更有价值的产品，摆脱"巨头控制"和"垄断"的标签，实现更加社区化的"共治AI"模式。通过更密切地参与AI的发展和治理，人类或许能够在对AI的理解中找到平衡，既保持敬畏，又减少恐惧。