Web3與AI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、透明的新型互聯網模式,與人工智能存在天然的融合機會。傳統的集中式架構下,AI計算和數據資源受到嚴格限制,面臨算力瓶頸、隱私泄露、算法不透明等諸多挑戰。而Web3基於分布式技術,可以通過共享算力網路、開放數據市場、隱私計算等方式,爲AI的發展注入新動力。同時,AI也能爲Web3帶來諸多賦能,如智能合約優化、反作弊算法等,助力其生態建設。因此,探索Web3和AI的結合對於構建下一代互聯網基礎設施、釋放數據和算力價值至關重要。

數據驅動:AI與Web3的堅實基礎

數據是推動AI發展的核心要素,就像燃料之於引擎。AI模型需要消化海量優質數據,才能獲得深入理解和強大的推理能力。數據不僅爲機器學習模型提供訓練基礎,還決定了模型的準確性和可靠性。

傳統的中心化AI數據獲取和利用模式存在以下主要問題:

• 數據獲取成本高昂,中小企業難以承擔
• 數據資源被巨頭壟斷,形成數據孤島
• 個人數據隱私面臨泄漏和濫用風險

Web3能夠以新的去中心化數據範式來解決傳統模式的痛點:

• 通過去中心化網路抓取網路數據,爲AI模型訓練提供真實、高質量的數據
• 採用"labeling to earn"模式,激勵全球工作者參與數據標注,匯聚專業知識
• 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,促進數據創新和共享

然而,真實世界的數據獲取仍存在一些問題,如數據質量不一、處理難度大、多樣性和代表性不足等。合成數據可能是Web3數據賽道未來的亮點。基於生成式AI技術和模擬,合成數據能夠模擬真實數據的屬性,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潛力。

隱私保護:FHE在Web3中的作用

在數據驅動時代,隱私保護已成爲全球關注焦點,各種法規的出臺反映了對個人隱私的嚴格守護。然而,這也帶來了挑戰:部分敏感數據因隱私風險而無法被充分利用,限制了AI模型的潛能和推理能力。

全同態加密(FHE)允許在加密數據上直接進行計算操作,無需解密數據,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護,使GPU算力能在不接觸原始數據的環境中執行模型訓練和推理任務。這爲AI公司帶來巨大優勢,可在保護商業機密的同時安全開放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。FHEML強化了數據隱私,爲AI應用提供了安全的計算框架。FHEML是ZKML的補充,ZKML證明機器學習的正確執行,而FHEML則強調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。這樣的算力短缺不僅限制了AI技術進步,更讓高級AI模型對多數研究者和開發者難以企及。

同時,全球GPU利用率不足40%,加之處理器性能提升放緩、芯片短缺等因素,使算力供應問題更加嚴重。AI從業者面臨自購硬件或租賃雲資源的兩難,亟需一種按需、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公司提供經濟易用的算力市場。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。這種方案提高資源利用效率,有助解決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市場,打破壟斷,降低應用門檻,提高算力利用效率。在Web3生態中,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Edge AI

Edge AI讓計算發生在數據產生源頭,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,我們稱之爲DePIN。Web3強調去中心化和用戶數據主權,DePIN通過本地處理數據,增強隱私保護,減少泄露風險。Web3原生的代幣經濟機制可激勵DePIN節點提供計算資源,構建可持續生態系統。

目前DePIN在一些公鏈生態中發展迅速,成爲項目部署的首選平台之一。高TPS、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,一些知名項目取得顯著進展。

IMO:AI模型發布新範式

IMO(Initial Model Offering)概念將AI模型代幣化。傳統模式下,AI模型開發者難以從後續使用中獲得持續收益,尤其是模型被整合進其他產品後。且AI模型性能和效果往往缺乏透明度,限制了市場認可和商業潛力。

IMO爲開源AI模型提供了新的資金支持和價值共享方式,投資者可購買代幣,分享模型後續收益。一些協議使用特定標準,結合AI預言機和OPML技術確保AI模型真實性和代幣持有者能夠分享收益。

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。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,並採取行動實現目標。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。

一些開放的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。這些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,顯著降低語音合成成本。利用定制的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的融合上,當前更多是對基礎設施層的探索,如獲取高質量數據、保護數據隱私,在鏈上托管模型,提高去中心化算力的高效使用,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。