AI+Web3：塔樓與廣場

引言

近兩年，AI 的發展像被按了加速鍵，這場由 Chatgpt 掀起的浪潮，不僅打開了生成式人工智能的新世界，同樣在 Web3 領域掀起了巨大變革。

在 AI 概念的加持下，Web3 市場融資明顯提振。僅 2024 上半年，就有 64 個 Web3+AI 項目完成融資，其中 Zyber365 在 A 輪實現了 1 億美元的最高融資額。

二級市場更爲繁榮，AI 賽道總市值已達 485 億美元，24 小時交易量接近 86 億美元。OpenAI 的 Sora 發布後，AI 板塊平均價格上漲了 151%。AI 效應同樣輻射至 Meme 領域，GOAT 迅速走紅並獲得 14 億美金估值。

AI+Web3 研究和話題火熱，從 AI+Depin 到 AI Memecoin 再到 AI Agent 和 AI DAO，新敘事層出不窮。

這個充滿熱錢和未來幻想的組合，難免被視作一場資本撮合的婚姻。我們很難分辨是投機者的主場，還是黎明爆發的前夜。

本文試圖審視這一格局：Web3 如何在 AI 技術堆棧中發揮作用，AI 又能給 Web3 帶來什麼新的生機？

Part.1 AI 堆棧下 Web3 有何機會？

一、基礎層：算力與數據的 Airbnb

算力

AI 的高成本之一是訓練和推理所需的算力與能源。Web3 最早與 AI 交叉的領域是 DePin，通過去中心化方式共享閒置 GPU 資源，降低終端用戶成本。

主要特點：

• 聚集閒置 GPU 資源
• 面向 AI 算力的長尾市場
• 去中心化所有權

數據

數據是 AI 的地基。Web3 解決方案包括:

1. 數據收集：通過分布式網路與激勵機制，低成本獲取用戶私人數據。

2. 數據預處理：利用去中心化激勵機制完成數據標注等任務。

3. 數據隱私與安全：使用 TEE、FHE、zkTLS 等技術保護敏感數據。

4. 數據存儲：開發高性能存儲解決方案，支持 AI 應用的大規模數據需求。

二、中間件：模型的訓練與推理

開源模型去中心化市場

Web3 提出去中心化開源模型市場的可能性，通過代幣化爲團隊保留收益，激勵開發。

可驗證推理

針對 AI 推理"黑盒"難題，Web3 提出 zkML、opML、TeeML 等技術，在保護隱私的同時實現可驗證計算。

三、應用層：AI Agent

Web3 爲 AI Agent 帶來:

去中心化：通過 PoS、DPoS 等機制建立激勵懲罰機制，促進系統民主化。

冷啓動：幫助 AI Agent 項目獲取早期融資。

Part.2 AI 如何賦能 Web3？

一、AI 與鏈上金融

AI Agent 在鏈上金融的潛在應用:

1. 信息收集與預測
2. 資產管理
3. 金融體驗優化

AI 技術還可用於增強鏈上交易安全性，如交易監控和風險分析。

二、AI 與鏈上基礎設施

AI 與鏈上數據

AI 技術在鏈上數據收集和分析方面發揮重要作用，如 Web3 Analytics、MinMax AI 等。

AI 與開發&審計

AI 可輔助 Web3 開發，簡化智能合約編寫、部署和審計流程。

三、AI 與 Web3 新敘事

AI 爲 Web3 帶來新可能:

• NFT：生成獨特藝術品和角色
• GameFi：提高內容生產效率
• DAO：輔助社區管理和決策

Part.3 AI+Web3 結合的意義：塔樓與廣場

AI 與 Web3 的關係如同塔樓與廣場。AI 代表集中化的塔樓，而 Web3 則是去中心化的廣場。

Web3 爲 AI 帶來:

• 透明系統自動執行規則
• 代幣經濟激勵機制
• 去中心化治理

AI 爲 Web3 注入新活力:

• 吸引更多用戶
• 創新商業模式與服務

AI+Web3 的結合，有望在服務人類的道路上開闢新的可能性。我們期待看到這個充滿潛力的未來。