AI与Web3的融合:现状、挑战与未来展望

人工智能(AI)和Web3技术的快速发展正引领着一场科技革命。AI在人脸识别、自然语言处理、机器学习等领域取得重大突破,为各行各业带来变革与创新。同时,Web3以去中心化区块链技术为基础,通过智能合约、分布式存储等功能,正在改变人们对互联网的认知和使用方式。

本文将深入探讨AI+Web3的发展现状,分析两者结合的潜在价值和影响,并讨论当前面临的挑战。我们将首先介绍AI和Web3的基本概念,然后探讨它们之间的相互关系。随后,我们将分析当前AI+Web3项目的现状,并深入讨论它们所面临的局限性和挑战。希望能为相关从业者和投资者提供有价值的参考。

AI与Web3交互的方式

AI和Web3的发展就像天平的两侧,AI提升生产力,Web3变革生产关系。两者的结合能碰撞出怎样的火花?让我们先分析各自面临的困境和提升空间,再探讨如何互相帮助解决这些困境。

AI行业面临的困境

AI行业的核心离不开算力、算法和数据三大要素:

1. 算力:指进行大规模计算和处理的能力。AI任务需要处理海量数据和复杂计算,高强度算力可加速模型训练和推理,提高AI系统性能。近年GPU等硬件技术发展极大推动了AI进步。

2. 算法:是AI系统的核心,包括传统机器学习和深度学习算法。算法选择和设计对AI系统性能至关重要,不断创新可提高准确性和泛化能力。

3. 数据:是训练和优化模型的基础。海量多样化数据可帮助AI系统学习更准确的模型,更好地理解和解决现实问题。

AI行业目前面临的主要挑战:

• 算力获取和管理成本高昂,尤其对初创企业和个人开发者
• 深度学习算法需要大量数据和计算资源,模型解释性和泛化能力仍有待提高
• 高质量数据获取困难,数据隐私和安全问题突出
• AI模型的黑盒特性引发公众对可解释性和透明度的担忧
• 许多AI创业项目的商业模式不够清晰

Web3行业面临的困境

Web3行业也存在诸多需要解决的问题,主要体现在:

• 数据分析能力不足
• 用户体验较差
• 智能合约代码存在漏洞风险
• 黑客攻击频发

AI作为提高生产力的工具,在这些方面有很大的发挥空间:

• 利用AI算法进行智能数据分析和挖掘,提高DeFi等领域的风险评估和决策能力
• 通过AI优化用户体验,提供个性化服务
• 应用AI技术检测网络攻击,提升安全性
• 利用AI进行智能合约自动化审计,提高合约安全性

AI+Web3项目现状分析

AI+Web3项目主要从两个方向入手:利用区块链技术提升AI项目表现,以及利用AI技术服务Web3项目。目前已涌现出一批探索性项目,如Io.net、Gensyn、Ritual等。我们将从不同子赛道分析现状和发展情况。

Web3助力AI

去中心化算力

随着AI的爆发,对GPU等算力的需求激增。以ChatGPT为例,据报道其需要30000个NVIDIA A100 GPU才能运行。这导致了"GPU富人"和"GPU穷人"的分化,少数公司垄断了大量高端GPU资源。

为解决算力短缺问题,一些Web3项目开始尝试提供去中心化算力服务,如Akash、Render、Gensyn等。这类项目通过代币激励机制,吸引用户提供闲置GPU算力,形成算力供给网络。

供给侧主要包括:

• 云服务商(如AWS、Azure等)
• 加密货币矿工(如以太坊转PoS后的闲置GPU)
• 大型企业(如特斯拉、Meta等)

目前主要分为两类:

1. 用于AI推理:如Render、Akash、Aethir等
2. 用于AI训练:如io.net、Gensyn等

这类项目通过代币激励形成供需循环,实现冷启动。随着规模扩大,可为供需双方带来更多价值。

去中心化算法模型

除了算力,算法模型也可以去中心化。以Bittensor为例,它创建了一个去中心化的AI算法服务市场,连接多个不同的AI模型。当用户提问时,系统会选择最适合的模型来回答。

相比单一的大模型如ChatGPT,这种去中心化算法网络更像一个拥有多个专家的学校,长期来看有很大潜力。

去中心化数据收集

对AI模型训练而言,大量高质量数据至关重要。然而目前大多数Web2平台禁止为AI训练收集数据,或者单方面向AI公司出售用户数据。

一些Web3项目开始通过代币激励方式实现去中心化数据收集。如PublicAI允许用户在社交平台上标记有价值内容并获得代币奖励,或者参与数据验证。这促进了数据贡献者与AI产业间的共赢。

ZK保护AI中的用户隐私

零知识证明(ZK)技术可以在保护隐私的同时实现信息验证,有助于解决AI中数据隐私与共享的矛盾。

ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)允许在不泄露原始数据的情况下进行模型训练和推理。这对于医疗、金融等敏感数据领域具有重要意义。

目前该领域尚处早期,如BasedAI提出将全同态加密(FHE)与大语言模型(LLM)结合,以保护用户数据隐私。

AI助力Web3

数据分析与预测

许多Web3项目开始集成AI服务来提供数据分析和预测。如:

• Pond:利用AI图算法预测有价值的token
• BullBear AI:基于历史数据预测价格走势
• Numerai:AI投资竞赛平台
• Arkham:结合AI的链上数据分析平台

个性化服务

AI在搜索推荐等领域的应用同样适用于Web3项目:

• Dune:新推出Wand工具,利用大语言模型编写SQL查询
• Followin、IQ.wiki:集成ChatGPT总结内容
• Kaito:基于LLM的Web3搜索引擎
• NFPrompt:利用AI降低NFT创作门槛

AI审计智能合约

AI可以更高效准确地审计智能合约代码,识别潜在漏洞。如0x0.ai提供基于机器学习的智能合约审计工具,可标记代码中的潜在问题。

AI+Web3项目的局限性和挑战

去中心化算力面临的现实阻碍

去中心化算力项目虽然创新,但也面临一些挑战:

1. 性能和稳定性:分布式节点可能存在延迟和不稳定
2. 资源匹配:供需平衡难以保证
3. 使用门槛:相比中心化服务更复杂

目前大多数去中心化算力项目仅能用于AI推理,难以进行大模型训练。原因在于:

1. 大模型训练需要极高的算力和带宽
2. 训练过程中断会造成巨大损失
3. 多卡并联通信(如NVLink)对物理距离有严格限制

因此,去中心化算力目前更适合AI推理或小型模型训练等算力需求较低的场景。

AI+Web3结合尚显粗糙

当前AI助力Web3的项目大多停留在表面应用:

1. 与Web2项目的AI应用并无本质区别
2. 部分项目仅在营销层面使用AI概念,缺乏真正创新

这反映出AI与加密货币之间尚未实现深度融合,仍需进一步探索原生且有意义的解决方案。

代币经济学成为AI项目叙事的缓冲剂

由于AI商业模式的不确定性,一些项目选择叠加Web3叙事和代币经济学来吸引用户。但代币经济是否真正有助于解决AI项目的实际需求,还有待观察。

希望未来能有更多项目不只是将token作为造势工具,而是真正满足实际场景需求。

总结与展望

AI+Web3的融合为未来科技创新和经济发展提供了无限可能。AI可为Web3带来更智能高效的应用场景,如投资决策辅助、智能合约审计、个性化服务等。Web3则为AI提供了去中心化的算力、数据和算法共享平台,有望缓解AI发展的瓶颈。

虽然目前AI+Web3项目仍处早期,面临诸多挑战,但其优势也很明显:降低对中心化机构依赖、提高透明度和可审计性、促进更广泛参与和创新等。未来需要在实践中不断权衡利弊,采取恰当措施克服挑战。

相信通过AI的智能分析决策能力与Web3的去中心化特性相结合,未来有望构建更智能、开放、公正的经济乃至社会系统。AI+Web3的深度融合仍需时日,但其发展前景令人期待。