AI+Web3發展現狀:項目分析、局限性與未來展望

一、引言：AI+Web3的發展

近年來，人工智能(AI)和Web3技術的快速發展引起了全球範圍內的廣泛關注。AI在人臉識別、自然語言處理、機器學習等領域取得了重大突破,爲各行各業帶來了巨大的變革和創新。2023年AI行業市場規模達到2000億美元,OpenAI、Character.AI、Midjourney等公司引領了AI熱潮。

同時,Web3作爲新興網路模式正在改變人們對互聯網的認知和使用方式。Web3以去中心化的區塊鏈技術爲基礎,通過智能合約、分布式存儲和去中心化身份驗證等功能,實現了數據共享與可控、用戶自治和信任機制的建立。Web3核心理念是將數據從中心化機構手中解放,賦予用戶對數據的控制權和價值分享權。目前Web3行業市值達25萬億,Bitcoin、Ethereum、Solana等項目吸引越來越多人加入。

AI與Web3的結合是東西方關注的重要領域,如何將兩者很好地融合值得探索。本文將重點探討AI+Web3的發展現狀,分析當前項目狀況及面臨的局限性和挑戰,爲投資者和行業從業者提供參考和洞察。

二、AI與Web3交互的方式

AI和Web3的發展就像天平的兩側,AI帶來生產力提升,Web3帶來生產關係變革。接下來分析兩個行業面臨的困境和提升空間,探討如何互相幫助解決這些困境。

2.1 AI行業面臨的困境

AI行業的核心離不開三個要素:算力、算法和數據。

1. 算力指進行大規模計算和處理的能力。AI任務需要處理大量數據和復雜計算,如訓練深度神經網路模型。高強度計算能力可加速模型訓練和推理,提高AI系統性能和效率。近年來,GPU和專用AI芯片的發展大大推動了AI行業進步。

2. 算法是AI系統的核心,包括傳統機器學習算法和深度學習算法。算法的選擇和設計對AI系統性能至關重要。不斷改進和創新算法可提高系統準確性、魯棒性和泛化能力。

3. 數據是訓練和優化模型的基礎。通過大規模數據樣本,AI系統可學習更準確、智能的模型。豐富的數據集提供全面、多樣化信息,幫助模型更好地泛化和解決現實問題。

AI在這三方面面臨諸多挑戰:

算力方面,獲取和管理大規模算力昂貴且復雜,尤其對初創企業和個人開發者而言。

算法方面,深度學習需要大量數據和計算資源,模型解釋性和泛化能力仍有待提高。

數據方面,獲取高質量、多樣化數據仍是難題,某些領域數據難以獲得。數據質量、準確性和隱私保護也是重要考慮因素。

此外,AI模型的可解釋性和透明度、商業模式不清晰等問題也亟待解決。

2.2 Web3行業面臨的困境

Web3行業在數據分析、用戶體驗、智能合約安全等方面存在提升空間。AI作爲提高生產力的工具,在這些方面有很多潛在應用:

1. 數據分析與預測能力:AI可從海量數據中提取有價值信息,進行更準確預測和決策,對DeFi等領域風險評估和資產管理意義重大。

2. 用戶體驗和個性化服務:AI可分析用戶數據,提供個性化推薦和定制服務,提高用戶參與度和滿意度。

3. 安全性和隱私保護:AI可用於檢測網路攻擊、識別異常行爲,提供更強大安全保障。同時可應用於數據隱私保護,保護用戶個人信息。

4. 智能合約審計:AI可用於自動化合約審計和漏洞檢測,提高合約安全性和可靠性。

可見,AI在很多方面都能助力解決Web3行業面臨的困境,推動行業發展。

三、AI+Web3項目現狀分析

AI+Web3項目主要從兩方面入手:利用區塊鏈技術提升AI項目表現,以及利用AI技術服務於Web3項目。目前湧現出Io.net、Gensyn、Ritual等各類項目,下面從不同子賽道分析現狀和發展情況。

3.1 Web3助力AI

3.1.1 去中心化算力

隨着ChatGPT等大模型出現,AI對算力需求激增,導致GPU短缺。去中心化算力項目如Akash、Render、Gensyn等通過代幣激勵吸引用戶提供閒置GPU算力,爲AI客戶提供算力支持。

供給側主要包括雲服務商、加密貨幣礦工和大型企業。項目通過代幣激勵吸引供給者,再將算力網路服務提供給需求側,實現閒置算力供需撮合。

去中心化算力項目主要分爲兩類:一類用於AI推理(如Render、Akash),另一類用於AI訓練(如io.net、Gensyn)。io.net作爲代表,目前GPU數量超50萬個,在去中心化算力項目中表現突出。

3.1.2 去中心化算法模型

去中心化算法模型項目如Bittensor,希望創建一個開放、透明的生態系統,讓AI模型可以安全分散地進行訓練、共享和利用。

在Bittensor中,算法模型供給者將機器學習模型貢獻給網路,並獲得代幣獎勵。網路使用獨特共識機制確保最佳答案。代幣TAO用於激勵礦工貢獻算法模型,同時用戶需花費代幣來提問和完成任務。

3.1.3 去中心化數據收集

爲解決AI訓練數據供給問題,一些項目結合Web3通過代幣激勵實現去中心化數據收集。如PublicAI允許用戶作爲數據提供者和驗證者參與,並獲得代幣獎勵。

其他如Ocean通過數據代幣化收集用戶數據,Hivemapper收集地圖數據,Dimo收集汽車數據等,這些去中心化數據收集項目也可能成爲AI訓練的潛在供給側。

3.1.4 ZK保護AI中的用戶隱私

零知識證明技術可幫助解決AI中隱私保護和數據共享的衝突。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)允許在不泄露原始數據情況下進行機器學習模型訓練和推理。

BasedAI提出將全同態加密(FHE)與大語言模型(LLM)集成,利用零知識大型語言模型(ZK-LLM)保護用戶數據隱私。

此外,Cortex等項目支持在鏈上執行AI程序,通過利用GPU在鏈上運行AI模型,實現去中心化、不可變和透明的AI推理。

3.2 AI助力Web3

3.2.1 數據分析與預測

許多Web3項目集成AI服務爲用戶提供數據分析和預測。如Pond使用AI圖算法預測有價值代幣,BullBear AI預測價格走勢。Numerai舉辦AI預測股市競賽,Arkham結合AI進行鏈上數據分析。

3.2.2 個性化服務

Web3項目通過集成AI優化用戶體驗。如Dune推出Wand工具利用大語言模型編寫SQL查詢;Followin和IQ.wiki集成ChatGPT總結內容;NFPrompt讓用戶通過AI生成NFT。

3.2.3 AI審計智能合約

AI可更高效準確地審計智能合約代碼,識別漏洞。如0x0.ai提供AI智能合約審計器,使用機器學習技術識別代碼中的潛在問題。

此外,還有PAAL幫助創建個性化AI Bot,Hera利用AI提供最佳交易路徑等項目,AI主要作爲工具層面助力Web3發展。

四、AI+Web3項目的局限性和挑戰現狀

4.1 去中心化算力方面存在的現實阻礙

去中心化算力項目面臨一些現實問題:

1. 性能和穩定性:分布式節點間網路連接可能存在延遲和不穩定。

2. 可用性:受供需匹配影響,可能導致資源不足或無法滿足需求。

3. 復雜性:用戶需了解分布式網路、智能合約等知識,使用成本較高。

4. 難以進行大模型訓練:大模型訓練需要穩定性高、多卡並聯的環境,去中心化算力難以滿足要求。

5. 物理距離限制:英偉達NVLink限制顯卡間物理距離,分散算力難以形成集羣進行大模型訓練。

目前去中心化算力主要適用於AI推理或特定場景的中小型模型訓練。未來可能在邊緣計算等領域發揮作用。

4.2 AI+Web3的結合較爲粗糙,沒有實現1+1＞2

目前AI與Web3結合仍較表面:

1. 多數項目僅簡單利用AI提升效率,缺乏原生融合和創新性解決方案。

2. 一些團隊過度營銷AI概念,實際應用有限。

未來需更深入研究,在金融、DAO、預測市場等領域創造原生且有意義的解決方案。

4.3 代幣經濟學成爲AI項目敘事的緩衝之劑

許多AI+Web3項目利用代幣經濟學促進用戶參與,但關鍵在於是否真正解決實際需求,而非單純敘事或追求短期價值。

目前大部分項目尚未達到實用階段,需要更多踏實有想法的團隊真正滿足實際需求場景。

五、總結

AI+Web3項目已湧現諸多應用案例。AI爲Web3提供智能分析、預測、審計等能力,提升用戶體驗。Web3則爲AI提供去中心化算力、數據和算法共享平台,促進AI發展。

盡管目前AI+Web3項目仍處早期,面臨諸多挑戰,但也帶來優勢如降低中心化依賴、提高透明度等。未來AI與Web3深度融合將爲科技創新和經濟發展帶來無限可能,有望構建更智能、開放、公正的經濟社會系統。