AI與Web3融合發展現狀：機遇與挑戰並存

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作爲一種模擬人類智能的技術，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變革和創新。2023年AI行業市場規模達到2000億美元，湧現出OpenAI、Character.AI、Midjourney等優秀企業。

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,實現了數據共享與控制、用戶自治和信任機制的建立。Web3的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25萬億美元,Bitcoin、Ethereum、Solana等項目層出不窮。

AI與Web3的結合是東西方的builder和投資者都十分關注的領域,如何將兩者很好地融合是一個值得探索的問題。本文將重點探討AI+Web3的發展現狀,分析當前項目的情況,並深入討論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提升了生產力,而Web3帶來了生產關係的變革。接下來我們先分析AI和Web3行業各自面臨的困境和提升空間,然後探討彼此如何幫助解決這些困境。

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任務通常需要處理大量數據和進行復雜計算,如訓練深度神經網路模型。高強度的計算能力可以加速模型訓練和推理過程,提高AI系統的性能和效率。近年來,隨着GPU和專用AI芯片的發展,算力的提升對AI行業發展起到了重要推動作用。

2. 算法:是AI系統的核心組成部分,用於解決問題和實現任務的數學和統計方法。AI算法可分爲傳統機器學習算法和深度學習算法,其中深度學習算法近年來取得重大突破。算法的選擇和設計對AI系統的性能和效果至關重要。不斷改進和創新的算法可以提高AI系統的準確性、魯棒性和泛化能力。

3. 數據:AI系統的核心任務是通過學習和訓練來提取數據中的模式和規律。數據是訓練和優化模型的基礎,通過大規模的數據樣本,AI系統可以學習到更準確、更智能的模型。豐富的數據集能夠提供更全面、多樣化的信息,使模型可以更好地泛化到未見過的數據上,幫助AI系統更好地理解和解決現實世界的問題。

AI在這三方面面臨的主要困境包括:

• 算力方面:獲取和管理大規模算力昂貴且復雜,高性能計算設備的成本、能耗和維護都是問題。對初創企業和個人開發者來說,獲得足夠算力可能困難。

• 算法方面:深度學習算法需要大量數據和計算資源,模型解釋性和可解釋性不足。算法的魯棒性和泛化能力也是重要問題,模型在未見過的數據上表現可能不穩定。

• 數據方面:獲取高質量、多樣化的數據仍然是挑戰。某些領域的數據可能難以獲得,如醫療健康數據。數據質量、準確性和標注也是問題,不完整或有偏見的數據可能導致模型錯誤行爲或偏差。同時,保護數據隱私和安全也是重要考慮因素。

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讓許多AI創業者感到迷茫。

2.2 Web3行業面臨的困境

Web3行業目前也存在很多需要解決的困境,包括數據分析、用戶體驗、智能合約安全等方面都有提升空間。AI作爲提高生產力的工具,在這些方面也有很多潛在的發揮空間:

• 數據分析與預測:AI技術可以幫助Web3平台從海量數據中提取有價值信息,進行更準確的預測和決策,對DeFi領域的風險評估、市場預測和資產管理等具有重要意義。

• 用戶體驗和個性化服務:AI可以幫助Web3平台提供更好的用戶體驗和個性化服務,通過分析用戶數據提供個性化推薦、定制化服務和智能交互體驗,提高用戶參與度和滿意度。

• 安全性和隱私保護:AI可用於檢測和防御網絡攻擊、識別異常行爲,提供更強大的安全保障。同時,AI還可應用於數據隱私保護,通過加密和隱私計算等技術保護用戶信息。

• 智能合約審計:AI技術可用於自動化合約審計和漏洞檢測,提高合約的安全性和可靠性。

三、AI+Web3項目現狀分析

結合AI和Web3的項目主要從兩個方面入手:利用區塊鏈技術提升AI項目的表現,以及利用AI技術來服務於Web3項目的提升。

3.1 Web3助力AI

3.1.1 去中心化算力

隨着ChatGPT等大模型的出現,AI領域對算力的需求激增。然而,GPU供應短缺成爲制約AI發展的瓶頸。爲解決這一問題,一些Web3項目嘗試提供去中心化算力服務,包括Akash、Render、Gensyn等。這類項目通過代幣激勵全球用戶提供閒置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。去中心化算力項目大致分爲兩類:一類用於AI推理(如Render、Akash),另一類用於AI訓練(如io.net、Gensyn)。

以io.net爲例,作爲去中心化算力網路,目前GPU數量超過50萬個,並集成了Render和FIL的算力,不斷發展生態項目。Gensyn則通過智能合約促進機器學習任務分配和獎勵,實現AI訓練。

然而,大多數項目選擇做AI推理而非訓練,主要原因在於對算力和帶寬的要求不同。AI訓練需要極大的數據量和高速通信帶寬,實現難度大。而AI推理對數據和帶寬需求較小,實現可能性更大。

3.1.2 去中心化算法模型

除了算力,一些項目嘗試建立去中心化的AI算法服務市場。以Bittensor爲例,它連結了多個AI模型,每個模型有自己擅長的知識和技能。當用戶提問時,市場會選擇最適合的AI模型提供答案。

在Bittensor網路中,算法模型供給者(礦工)將機器學習模型貢獻給網路,並因貢獻獲得代幣獎勵。爲保證答案質量,Bittensor使用獨特的共識機制確保網路就最佳答案達成一致。

去中心化算法模型平台的發展,可能使小型公司在使用頂尖AI工具方面與大型組織競爭,對各行業產生潛在重大影響。

3.1.3 去中心化數據收集

AI模型訓練需要大量數據,但目前大多數Web2平台禁止爲AI訓練進行數據收集,或將用戶數據出售給AI公司而不分享利潤。一些Web3項目通過代幣激勵方式實現去中心化數據收集,如PublicAI。

在PublicAI中,用戶可作爲AI數據提供者或數據驗證者參與。數據提供者在社交平台上找到有價值內容並分享到PublicAI數據中心;數據驗證者則爲AI訓練選擇最有價值的數據進行投票。用戶通過這兩類貢獻獲得代幣激勵,促進了數據貢獻者與AI產業開發之間的共贏關係。

3.1.4 ZK保護AI中的用戶隱私

零知識證明技術可以在保護隱私的同時實現信息驗證,有助於解決AI中數據隱私保護與數據共享之間的衝突。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)通過零知識證明技術,允許在不泄露原始數據的情況下進行機器學習模型的訓練和推理。

BasedAI等項目正在探索將FHE(全同態加密)與LLM無縫集成,以保持數據機密性。通過零知識大型語言模型(ZK-LLM)將隱私嵌入分布式網路基礎設施,確保用戶數據在整個網路運行過程中保持私密。

3.2 AI助力Web3

3.2.1 數據分析與預測

許多Web3項目開始集成AI服務或自研AI工具,爲用戶提供數據分析和預測服務,涵蓋投資策略、鏈上分析、價格與市場預測等領域。

例如,Pond通過AI圖算法預測未來有價值的alpha token,爲用戶和機構提供投資輔助建議。BullBear AI根據用戶歷史數據、價格線歷史和市場走勢進行訓練,幫助預測價格走勢。Numerai作爲投資競賽平台,參賽者利用AI和大語言模型預測股票市場。Arkham等鏈上數據分析平台也結合AI提供服務,將區塊鏈地址與現實世界實體匹配,展示關鍵數據和分析。

3.2.2 個性化服務

Web3項目通過集成AI來優化用戶體驗。例如,數據分析平台Dune推出Wand工具,利用大型語言模型編寫SQL查詢,使不懂SQL的用戶也能方便搜索。Web3媒體平台Followin和Web3百科全書IQ.wiki集成ChatGPT進行內容總結。基於LLM的搜索引擎Kaito致力於成爲Web3搜索平台。NFPrompt等項目則通過AI降低用戶NFT創作成本。

3.2.3 AI審計智能合約

AI在智能合約審計方面也發揮重要作用,可以更高效準確地識別代碼漏洞。例如,0x0.ai提供人工智能智能合約審計器,使用先進算法分析智能合約並識別潛在漏洞或安全風險。審計員使用機器學習技術識別代碼中的模式和異常,標記潛在問題以供進一步審查。

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

去中心化算力產品面臨一些現實問題:

1. 性能和穩定性:由於依賴分布在全球的節點,網路連接可能存在延遲和不穩定性,性能可能較中心化算力產品差。

2. 資源匹配:可用性受供需匹配程度影響,可能導致資源不足或無法滿足用戶需求。

3. 技術復雜性:用戶可能需要了解分布式網路、智能合約和加密貨幣支付等知識,使用成本較高。

4. 難以進行大模型訓練:大模型訓練需要極高的穩定性和多卡並聯能力,目前去中心化算力難以實現。主要原因包括:

   • 單卡算力:大模型訓練需要強大的單卡算力。
   • 多卡並聯:需要調動萬級別GPU進行並行訓練,對多卡通信要求極高。
   • 軟件生態:需要適配硬件的軟件環境,如英偉達的CUDA系統。