Web3與人工智能的融合:構建下一代互聯網基礎設施

Web3作爲一種去中心化、開放、透明的新型互聯網範式,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控制,面臨算力瓶頸、隱私泄露、算法黑箱等諸多挑戰。而Web3基於分布式技術,可通過共享算力網路、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,對構建下一代互聯網基礎設施、釋放數據和算力價值具有重要意義。

數據驅動:AI與Web3的堅實基礎

數據是推動AI發展的核心動力。AI模型需要消化大量高質量數據,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問題:

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

Web3提出了新的去中心化數據範式來解決這些痛點:

• 用戶可出售閒置網路資源給AI公司,去中心化地抓取網路數據,爲AI模型訓練提供真實、高質量的數據
• 採用"標注即挖礦"模式,通過代幣激勵全球工作者參與數據標注,匯聚全球專業知識
• 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,激勵數據創新和共享

盡管如此,真實世界的數據獲取仍存在質量不一、處理難度大、多樣性和代表性不足等問題。合成數據可能是Web3數據賽道的未來之星。基於生成式AI技術和模擬,合成數據能模擬真實數據屬性,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:全同態加密在Web3中的作用

數據驅動時代,隱私保護已成爲全球關注焦點。歐盟GDPR等法規的出臺,反映了對個人隱私的嚴格守護。然而,這也帶來了挑戰:一些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,無需對數據解密,且計算結果與明文數據上進行相同計算的結果一致。FHE爲AI隱私計算提供了堅實保護,使GPU算力能在不觸及原始數據的環境中執行模型訓練和推理任務。這爲AI公司帶來了巨大優勢,可在保護商業機密的同時,安全地開放API服務。

全同態加密機器學習(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是零知識機器學習(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個月翻一番,導致算力需求激增,遠超現有計算資源供應。例如,GPT-3模型訓練需要巨大算力,相當於單個設備上355年的訓練時間。這樣的算力短缺不僅限制了AI技術進步,更讓高級AI模型對大多數研究者和開發者變得遙不可及。

同時,全球GPU利用率不足40%,加之微處理器性能提升放緩,以及供應鏈和地緣政治因素導致的芯片短缺,這些都加劇了算力供應問題。AI從業者陷入兩難:要麼自購硬件,要麼租賃雲資源,他們急需一種按需、經濟高效的計算服務方式。

一些去中心化AI算力網路通過聚合全球範圍內的閒置GPU資源,爲AI公司提供了經濟易用的算力市場。算力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礦工節點,礦工執行任務並提交結果,經驗證後獲得積分獎勵。這種方案提高了資源利用效率,有助於解決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網路。去中心化算力網路提供公平透明的算力市場,打破壟斷,降低了應用門檻,提高了算力利用效率。在Web3生態系統中,去中心化算力網路將發揮關鍵作用,吸引更多創新型去中心化應用加入,共同推動AI技術的發展和應用。

分布式物理基礎設施網路:Web3賦能邊緣AI

邊緣AI讓計算發生在數據產生的源頭,實現了低延遲、實時處理,同時保護了用戶隱私。這項技術已應用於自動駕駛等關鍵領域。在Web3領域,分布式物理基礎設施網路(DePIN)是一個更熟悉的概念。Web3強調去中心化和用戶數據主權,DePIN通過在本地處理數據,可以增強用戶隱私保護,減少數據泄露風險。Web3原生的代幣經濟機制可激勵DePIN節點提供計算資源,構建可持續的生態系統。

目前DePIN在某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。一些知名的DePIN項目已在這些生態系統中取得顯著進展。

初始模型發行:AI模型發布新範式

初始模型發行(IMO)的概念將AI模型代幣化。在傳統模式下,由於缺乏收益分享機制,開發者難以從模型的後續使用中獲得持續收益,尤其是當模型被整合進其他產品和服務後。此外,AI模型的性能和效果往往缺乏透明度,這讓潛在投資者和使用者難以評估其真正價值,限制了模型的市場認可和商業潛力。

IMO爲開源AI模型提供了全新的資金支持和價值共享方式。投資者可以購買IMO代幣,分享模型後續產生的收益。一些項目使用特定的區塊鏈標準,結合AI預言機和鏈上機器學習技術來確保AI模型的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,並爲AI技術的可持續發展注入了動力。IMO目前還處於初期嘗試階段,但隨着市場接受度的提升和參與範圍的擴大,它的創新性和潛在價值值得期待。

AI智能體:交互體驗的新紀元

AI智能體能夠感知環境,進行獨立思考,並採取相應行動以實現既定目標。在大語言模型的支持下,AI智能體不僅能理解自然語言,還能規劃決策,執行復雜任務。它們可以作爲虛擬助手,通過與用戶互動學習其偏好,並提供個性化解決方案。在沒有明確指令的情況下,AI智能體也能自主解決問題,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,致力於打造公平開放的AI內容生態系統。利用生成式AI技術,這些平台賦能個人成爲超級創作者。一些平台訓練了專門的大語言模型,使角色扮演更人性化;語音複製技術可以加速AI產品個性化交互,大幅降低語音合成成本。利用這些平台定制的AI智能體,目前可應用於視頻聊天、語言學習、圖像生成等多個領域。

當前,Web3與AI的融合更多集中在基礎設施層面的探索,包括如何獲取高質量數據、保護數據隱私,如何在鏈上托管模型,如何提高去中心化算力的高效使用,以及如何驗證大語言模型等關鍵問題。隨着這些基礎設施的逐步完善,我們有理由相信,Web3與AI的融合將孕育出一系列創新的商業模式和服務。