Web3与人工智能的融合:构建下一代互联网基础设施

Web3作为一种去中心化、开放、透明的新型互联网范式,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控制,面临算力瓶颈、隐私泄露、算法黑箱等诸多挑战。而Web3基于分布式技术,可通过共享算力网络、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,对构建下一代互联网基础设施、释放数据和算力价值具有重要意义。

数据驱动:AI与Web3的坚实基础

数据是推动AI发展的核心动力。AI模型需要消化大量高质量数据,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问题:

• 数据获取成本高昂,中小企业难以承担
• 数据资源被科技巨头垄断,形成数据孤岛
• 个人数据隐私面临泄漏和滥用风险

Web3提出了新的去中心化数据范式来解决这些痛点:

• 用户可出售闲置网络资源给AI公司,去中心化地抓取网络数据,为AI模型训练提供真实、高质量的数据
• 采用"标注即挖矿"模式,通过代币激励全球工作者参与数据标注,汇聚全球专业知识
• 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,激励数据创新和共享

尽管如此,真实世界的数据获取仍存在质量不一、处理难度大、多样性和代表性不足等问题。合成数据可能是Web3数据赛道的未来之星。基于生成式AI技术和模拟,合成数据能模拟真实数据属性,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:全同态加密在Web3中的作用

数据驱动时代,隐私保护已成为全球关注焦点。欧盟GDPR等法规的出台,反映了对个人隐私的严格守护。然而,这也带来了挑战:一些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,无需对数据解密,且计算结果与明文数据上进行相同计算的结果一致。FHE为AI隐私计算提供了坚实保护,使GPU算力能在不触及原始数据的环境中执行模型训练和推理任务。这为AI公司带来了巨大优势,可在保护商业机密的同时,安全地开放API服务。

全同态加密机器学习(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是零知识机器学习(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个月翻一番,导致算力需求激增,远超现有计算资源供应。例如,GPT-3模型训练需要巨大算力,相当于单个设备上355年的训练时间。这样的算力短缺不仅限制了AI技术进步,更让高级AI模型对大多数研究者和开发者变得遥不可及。

同时,全球GPU利用率不足40%,加之微处理器性能提升放缓,以及供应链和地缘政治因素导致的芯片短缺,这些都加剧了算力供应问题。AI从业者陷入两难:要么自购硬件,要么租赁云资源,他们急需一种按需、经济高效的计算服务方式。

一些去中心化AI算力网络通过聚合全球范围内的闲置GPU资源,为AI公司提供了经济易用的算力市场。算力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矿工节点,矿工执行任务并提交结果,经验证后获得积分奖励。这种方案提高了资源利用效率,有助于解决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网络。去中心化算力网络提供公平透明的算力市场,打破垄断,降低了应用门槛,提高了算力利用效率。在Web3生态系统中,去中心化算力网络将发挥关键作用,吸引更多创新型去中心化应用加入,共同推动AI技术的发展和应用。

分布式物理基础设施网络:Web3赋能边缘AI

边缘AI让计算发生在数据产生的源头,实现了低延迟、实时处理,同时保护了用户隐私。这项技术已应用于自动驾驶等关键领域。在Web3领域,分布式物理基础设施网络(DePIN)是一个更熟悉的概念。Web3强调去中心化和用户数据主权,DePIN通过在本地处理数据,可以增强用户隐私保护,减少数据泄露风险。Web3原生的代币经济机制可激励DePIN节点提供计算资源,构建可持续的生态系统。

目前DePIN在某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。一些知名的DePIN项目已在这些生态系统中取得显著进展。

初始模型发行:AI模型发布新范式

初始模型发行(IMO)的概念将AI模型代币化。在传统模式下,由于缺乏收益分享机制,开发者难以从模型的后续使用中获得持续收益,尤其是当模型被整合进其他产品和服务后。此外,AI模型的性能和效果往往缺乏透明度,这让潜在投资者和使用者难以评估其真正价值,限制了模型的市场认可和商业潜力。

IMO为开源AI模型提供了全新的资金支持和价值共享方式。投资者可以购买IMO代币,分享模型后续产生的收益。一些项目使用特定的区块链标准,结合AI预言机和链上机器学习技术来确保AI模型的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,并为AI技术的可持续发展注入了动力。IMO目前还处于初期尝试阶段,但随着市场接受度的提升和参与范围的扩大,它的创新性和潜在价值值得期待。

AI智能体:交互体验的新纪元

AI智能体能够感知环境,进行独立思考,并采取相应行动以实现既定目标。在大语言模型的支持下,AI智能体不仅能理解自然语言,还能规划决策,执行复杂任务。它们可以作为虚拟助手,通过与用户互动学习其偏好,并提供个性化解决方案。在没有明确指令的情况下,AI智能体也能自主解决问题,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,致力于打造公平开放的AI内容生态系统。利用生成式AI技术,这些平台赋能个人成为超级创作者。一些平台训练了专门的大语言模型,使角色扮演更人性化;语音克隆技术可以加速AI产品个性化交互,大幅降低语音合成成本。利用这些平台定制的AI智能体,目前可应用于视频聊天、语言学习、图像生成等多个领域。

当前,Web3与AI的融合更多集中在基础设施层面的探索,包括如何获取高质量数据、保护数据隐私,如何在链上托管模型,如何提高去中心化算力的高效使用,以及如何验证大语言模型等关键问题。随着这些基础设施的逐步完善,我们有理由相信,Web3与AI的融合将孕育出一系列创新的商业模式和服务。