Web3与AI的融合:构建下一代互联网基础设施

Web3作为一种去中心化、开放、透明的新型互联网模式,与人工智能存在天然的融合机会。传统的集中式架构下,AI计算和数据资源受到严格限制,面临算力瓶颈、隐私泄露、算法不透明等诸多挑战。而Web3基于分布式技术,可以通过共享算力网络、开放数据市场、隐私计算等方式,为AI的发展注入新动力。同时,AI也能为Web3带来诸多赋能,如智能合约优化、反作弊算法等,助力其生态建设。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至关重要。

数据驱动:AI与Web3的坚实基础

数据是推动AI发展的核心要素,就像燃料之于引擎。AI模型需要消化海量优质数据,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。

传统的中心化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
• 数据资源被巨头垄断,形成数据孤岛
• 个人数据隐私面临泄漏和滥用风险

Web3能够以新的去中心化数据范式来解决传统模式的痛点:

• 通过去中心化网络抓取网络数据,为AI模型训练提供真实、高质量的数据
• 采用"labeling to earn"模式,激励全球工作者参与数据标注,汇聚专业知识
• 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,促进数据创新和共享

然而,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数据赛道未来的亮点。基于生成式AI技术和模拟,合成数据能够模拟真实数据的属性,作为有效补充,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,合成数据已显示出成熟的应用潜力。

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焦点,各种法规的出台反映了对个人隐私的严格守护。然而,这也带来了挑战:部分敏感数据因隐私风险而无法被充分利用,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,无需解密数据,且计算结果与明文数据计算结果一致。FHE为AI隐私计算提供了有力保护,使GPU算力能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公司带来巨大优势,可在保护商业机密的同时安全开放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,确保敏感信息安全,防止数据泄露风险。FHEML强化了数据隐私,为AI应用提供了安全的计算框架。FHEML是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个月翻倍,导致算力需求激增,远超现有计算资源供应。这样的算力短缺不仅限制了AI技术进步,更让高级AI模型对多数研究者和开发者难以企及。

同时,全球GPU利用率不足40%,加之处理器性能提升放缓、芯片短缺等因素,使算力供应问题更加严重。AI从业者面临自购硬件或租赁云资源的两难,亟需一种按需、经济高效的计算服务方式。

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公司提供经济易用的算力市场。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节点,节点执行任务并提交结果,经验证后获得奖励。这种方案提高资源利用效率,有助解决AI等领域的算力瓶颈问题。

除了通用的去中心化算力网络,还有专注于AI训练和推理的专用算力平台。去中心化算力网络提供公平透明的市场,打破垄断,降低应用门槛,提高算力利用效率。在Web3生态中,去中心化算力网络将发挥关键作用,吸引更多创新型应用加入,共同推动AI技术发展和应用。

DePIN:Web3赋能Edge AI

Edge AI让计算发生在数据产生源头,实现低延迟、实时处理,同时保护用户隐私。这项技术已应用于自动驾驶等关键领域。在Web3领域,我们称之为DePIN。Web3强调去中心化和用户数据主权,DePIN通过本地处理数据,增强隐私保护,减少泄露风险。Web3原生的代币经济机制可激励DePIN节点提供计算资源,构建可持续生态系统。

目前DePIN在一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。部分公链上的DePIN项目市值已超百亿美元,一些知名项目取得显著进展。

IMO:AI模型发布新范式

IMO(Initial Model Offering)概念将AI模型代币化。传统模式下,AI模型开发者难以从后续使用中获得持续收益,尤其是模型被整合进其他产品后。且AI模型性能和效果往往缺乏透明度,限制了市场认可和商业潜力。

IMO为开源AI模型提供了新的资金支持和价值共享方式,投资者可购买代币,分享模型后续收益。一些协议使用特定标准,结合AI预言机和OPML技术确保AI模型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,为AI技术可持续发展注入动力。IMO目前处于初期尝试阶段,但随着市场接受度提升和参与范围扩大,其创新性和潜在价值值得期待。

AI Agent:交互体验的新纪元

AI Agent能感知环境,独立思考,并采取行动实现目标。在大语言模型支持下,AI Agent不仅能理解自然语言,还能规划决策,执行复杂任务。它们可作为虚拟助手,通过与用户互动学习偏好,提供个性化解决方案。在无明确指令情况下,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;语音克隆技术可加速AI产品个性化交互,显著降低语音合成成本。利用定制的AI Agent,目前可应用于视频聊天、语言学习、图像生成等多个领域。

在Web3与AI的融合上,当前更多是对基础设施层的探索,如获取高质量数据、保护数据隐私,在链上托管模型,提高去中心化算力的高效使用,验证大语言模型等关键问题。随着这些基础设施逐步完善,Web3与AI的融合有望孕育出一系列创新的商业模式和服务。