AI+Web3发展现状:项目分析、局限性与未来展望

一、引言：AI+Web3的发展

近年来，人工智能(AI)和Web3技术的快速发展引起了全球范围内的广泛关注。AI在人脸识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大突破,为各行各业带来了巨大的变革和创新。2023年AI行业市场规模达到2000亿美元,OpenAI、Character.AI、Midjourney等公司引领了AI热潮。

同时,Web3作为新兴网络模式正在改变人们对互联网的认知和使用方式。Web3以去中心化的区块链技术为基础,通过智能合约、分布式存储和去中心化身份验证等功能,实现了数据共享与可控、用户自治和信任机制的建立。Web3核心理念是将数据从中心化机构手中解放,赋予用户对数据的控制权和价值分享权。目前Web3行业市值达25万亿,Bitcoin、Ethereum、Solana等项目吸引越来越多人加入。

AI与Web3的结合是东西方关注的重要领域,如何将两者很好地融合值得探索。本文将重点探讨AI+Web3的发展现状,分析当前项目状况及面临的局限性和挑战,为投资者和行业从业者提供参考和洞察。

二、AI与Web3交互的方式

AI和Web3的发展就像天平的两侧,AI带来生产力提升,Web3带来生产关系变革。接下来分析两个行业面临的困境和提升空间,探讨如何互相帮助解决这些困境。

2.1 AI行业面临的困境

AI行业的核心离不开三个要素:算力、算法和数据。

1. 算力指进行大规模计算和处理的能力。AI任务需要处理大量数据和复杂计算,如训练深度神经网络模型。高强度计算能力可加速模型训练和推理,提高AI系统性能和效率。近年来,GPU和专用AI芯片的发展大大推动了AI行业进步。

2. 算法是AI系统的核心,包括传统机器学习算法和深度学习算法。算法的选择和设计对AI系统性能至关重要。不断改进和创新算法可提高系统准确性、鲁棒性和泛化能力。

3. 数据是训练和优化模型的基础。通过大规模数据样本,AI系统可学习更准确、智能的模型。丰富的数据集提供全面、多样化信息,帮助模型更好地泛化和解决现实问题。

AI在这三方面面临诸多挑战:

算力方面,获取和管理大规模算力昂贵且复杂,尤其对初创企业和个人开发者而言。

算法方面,深度学习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。

数据方面,获取高质量、多样化数据仍是难题,某些领域数据难以获得。数据质量、准确性和隐私保护也是重要考虑因素。

此外,AI模型的可解释性和透明度、商业模式不清晰等问题也亟待解决。

2.2 Web3行业面临的困境

Web3行业在数据分析、用户体验、智能合约安全等方面存在提升空间。AI作为提高生产力的工具,在这些方面有很多潜在应用:

1. 数据分析与预测能力:AI可从海量数据中提取有价值信息,进行更准确预测和决策,对DeFi等领域风险评估和资产管理意义重大。

2. 用户体验和个性化服务:AI可分析用户数据,提供个性化推荐和定制服务,提高用户参与度和满意度。

3. 安全性和隐私保护:AI可用于检测网络攻击、识别异常行为,提供更强大安全保障。同时可应用于数据隐私保护,保护用户个人信息。

4. 智能合约审计:AI可用于自动化合约审计和漏洞检测,提高合约安全性和可靠性。

可见,AI在很多方面都能助力解决Web3行业面临的困境,推动行业发展。

三、AI+Web3项目现状分析

AI+Web3项目主要从两方面入手:利用区块链技术提升AI项目表现,以及利用AI技术服务于Web3项目。目前涌现出Io.net、Gensyn、Ritual等各类项目,下面从不同子赛道分析现状和发展情况。

3.1 Web3助力AI

3.1.1 去中心化算力

随着ChatGPT等大模型出现,AI对算力需求激增,导致GPU短缺。去中心化算力项目如Akash、Render、Gensyn等通过代币激励吸引用户提供闲置GPU算力,为AI客户提供算力支持。

供给侧主要包括云服务商、加密货币矿工和大型企业。项目通过代币激励吸引供给者,再将算力网络服务提供给需求侧,实现闲置算力供需撮合。

去中心化算力项目主要分为两类:一类用于AI推理(如Render、Akash),另一类用于AI训练(如io.net、Gensyn)。io.net作为代表,目前GPU数量超50万个,在去中心化算力项目中表现突出。

3.1.2 去中心化算法模型

去中心化算法模型项目如Bittensor,希望创建一个开放、透明的生态系统,让AI模型可以安全分散地进行训练、共享和利用。

在Bittensor中,算法模型供给者将机器学习模型贡献给网络,并获得代币奖励。网络使用独特共识机制确保最佳答案。代币TAO用于激励矿工贡献算法模型,同时用户需花费代币来提问和完成任务。

3.1.3 去中心化数据收集

为解决AI训练数据供给问题,一些项目结合Web3通过代币激励实现去中心化数据收集。如PublicAI允许用户作为数据提供者和验证者参与,并获得代币奖励。

其他如Ocean通过数据代币化收集用户数据,Hivemapper收集地图数据,Dimo收集汽车数据等,这些去中心化数据收集项目也可能成为AI训练的潜在供给侧。

3.1.4 ZK保护AI中的用户隐私

零知识证明技术可帮助解决AI中隐私保护和数据共享的冲突。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)允许在不泄露原始数据情况下进行机器学习模型训练和推理。

BasedAI提出将全同态加密(FHE)与大语言模型(LLM)集成,利用零知识大型语言模型(ZK-LLM)保护用户数据隐私。

此外,Cortex等项目支持在链上执行AI程序,通过利用GPU在链上运行AI模型,实现去中心化、不可变和透明的AI推理。

3.2 AI助力Web3

3.2.1 数据分析与预测

许多Web3项目集成AI服务为用户提供数据分析和预测。如Pond使用AI图算法预测有价值代币,BullBear AI预测价格走势。Numerai举办AI预测股市竞赛,Arkham结合AI进行链上数据分析。

3.2.2 个性化服务

Web3项目通过集成AI优化用户体验。如Dune推出Wand工具利用大语言模型编写SQL查询;Followin和IQ.wiki集成ChatGPT总结内容;NFPrompt让用户通过AI生成NFT。

3.2.3 AI审计智能合约

AI可更高效准确地审计智能合约代码,识别漏洞。如0x0.ai提供AI智能合约审计器,使用机器学习技术识别代码中的潜在问题。

此外,还有PAAL帮助创建个性化AI Bot,Hera利用AI提供最佳交易路径等项目,AI主要作为工具层面助力Web3发展。

四、AI+Web3项目的局限性和挑战现状

4.1 去中心化算力方面存在的现实阻碍

去中心化算力项目面临一些现实问题:

1. 性能和稳定性:分布式节点间网络连接可能存在延迟和不稳定。

2. 可用性:受供需匹配影响,可能导致资源不足或无法满足需求。

3. 复杂性:用户需了解分布式网络、智能合约等知识,使用成本较高。

4. 难以进行大模型训练:大模型训练需要稳定性高、多卡并联的环境,去中心化算力难以满足要求。

5. 物理距离限制:英伟达NVLink限制显卡间物理距离,分散算力难以形成集群进行大模型训练。

目前去中心化算力主要适用于AI推理或特定场景的中小型模型训练。未来可能在边缘计算等领域发挥作用。

4.2 AI+Web3的结合较为粗糙,没有实现1+1＞2

目前AI与Web3结合仍较表面:

1. 多数项目仅简单利用AI提升效率,缺乏原生融合和创新性解决方案。

2. 一些团队过度营销AI概念,实际应用有限。

未来需更深入研究,在金融、DAO、预测市场等领域创造原生且有意义的解决方案。

4.3 代币经济学成为AI项目叙事的缓冲之剂

许多AI+Web3项目利用代币经济学促进用户参与,但关键在于是否真正解决实际需求,而非单纯叙事或追求短期价值。

目前大部分项目尚未达到实用阶段,需要更多踏实有想法的团队真正满足实际需求场景。

五、总结

AI+Web3项目已涌现诸多应用案例。AI为Web3提供智能分析、预测、审计等能力,提升用户体验。Web3则为AI提供去中心化算力、数据和算法共享平台,促进AI发展。

尽管目前AI+Web3项目仍处早期,面临诸多挑战,但也带来优势如降低中心化依赖、提高透明度等。未来AI与Web3深度融合将为科技创新和经济发展带来无限可能,有望构建更智能、开放、公正的经济社会系统。