AI+Web3：塔楼与广场

摘要

1. AI概念的Web3项目在一二级市场成为吸金对象。

2. Web3在AI行业的机会体现在:利用分布式激励协调长尾潜在供应(跨数据、存储和计算);同时建立开源模型和AI Agent的去中心化市场。

3. AI在Web3行业主要应用于链上金融(加密支付、交易、数据分析)以及辅助开发。

4. AI+Web3的效用体现在二者互补:Web3有望对抗AI集中化,AI有望助力Web3破圈。

引言

近两年,AI发展如同按下加速键,ChatGPT引发的生成式AI热潮也波及Web3领域。AI概念为加密市场融资注入动力,2024上半年64个Web3+AI项目完成融资,Zyber365 A轮融资1亿美元。二级市场更为繁荣,AI赛道总市值已达485亿美元,24小时交易量近86亿美元。OpenAI的Sora模型发布后,AI板块平均涨幅151%。AI效应也影响Meme币,首个AI Agent概念的GOAT迅速走红,估值达14亿美金。

从AI+Depin到AI Memecoin再到AI Agent和AI DAO,新叙事层出不穷。AI+Web3这一热门话题,是资本推动的泡沫还是新技术爆发的前夜?本文将探讨Web3如何在AI技术栈各环节发挥作用,以及AI能为Web3带来哪些机遇。

AI堆栈下Web3的机会

基础层:算力与数据的共享经济

算力

AI训练和推理的高昂成本催生了算力共享需求。Web3项目如io.net、Aethir等提供去中心化GPU算力市场,类似Airbnb模式整合闲置资源。这适合AI推理等中小规模算力需求,具有去中心化所有权等特点。

数据

Web3在AI数据方面的解决方案包括:

1. 数据收集:通过代币激励用户贡献有价值数据
2. 数据预处理:去中心化激励机制适合数据标注等任务
3. 数据隐私与安全:运用TEE、FHE、ZK等技术保护敏感数据
4. 数据存储:如0g.AI等针对AI需求设计的高性能存储方案

中间件:模型训练与推理

开源模型去中心化市场

Web3提出通过代币化模型,建立开源模型P2P市场。如Bittensor、ORA等项目探索模型代币化和激励机制。

可验证推理

Web3技术如zkML、opML、TeeML等,致力于解决AI推理"黑盒"问题,实现可验证计算。

应用层:AI Agent

Web3可为AI Agent带来去中心化治理、融资等机遇。如Virtual Protocol、Spectral等项目探索AI Agent代币发行等新模式。

AI如何赋能Web3

AI与链上金融

AI Agent有望成为链上金融新主体,协助信息收集、资产管理、优化交易体验等。如Bitte、Wayfinder等AI钱包项目正在探索。

AI还可增强链上交易安全,如SeQure等利用AI检测欺诈行为。

AI与链上基础设施

AI可应用于链上数据分析(如Web3 Analytics)、智能合约开发(如Spectral)、代码审计(如Fuzzland)等。

AI与Web3新叙事

AI为NFT、GameFi、DAO等领域带来新可能。如AI生成NFT(Bicasso)、AI驱动链游(AI Hero)、AI辅助DAO决策(ai16z)等。

结语

AI与Web3的结合如同"塔楼与广场",各有优势又相互补充。AI为Web3带来新活力和更广阔用户群,Web3则有望缓解AI的集中化趋势。二者共同目标是更好地服务人类,未来发展值得期待。