AI与Web3融合:构建去中心化智能网络新范式

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AI与Web3的融合:构建去中心化智能网络的新范式

Web3作为去中心化、开放、透明的新一代互联网模式,与AI技术有着天然的结合优势。传统中心化架构下,AI面临算力瓶颈、隐私泄露、算法不透明等挑战。而Web3基于分布式技术,可通过共享算力网络、开放数据市场、隐私计算等方式,为AI发展提供新动力。同时,AI也能赋能Web3生态,如优化智能合约、开发反作弊算法等。探索二者结合,对构建下一代互联网基础设施、释放数据和算力价值具有重要意义。

探索AI与Web3的六大融合之处

数据驱动:AI与Web3的基石

数据是推动AI发展的核心要素。AI模型需要海量优质数据才能获得深入理解和强大推理能力,数据质量直接影响模型的准确性和可靠性。

传统中心化AI数据模式存在以下问题:

  • 数据获取成本高,中小企业难以承担
  • 数据资源被科技巨头垄断,形成数据孤岛
  • 个人隐私面临泄露和滥用风险

Web3提供了新的去中心化数据范式来解决这些痛点:

  • 去中心化数据采集平台可让用户出售闲置网络资源,为AI提供真实高质量数据
  • "标注赚取"模式激励全球工作者参与数据标注,汇聚专业知识
  • 区块链数据交易平台为数据供需双方提供公开透明的交易环境

尽管如此,获取真实世界数据仍面临质量参差、处理难度大等挑战。合成数据或将成为未来数据赛道的新星。基于生成AI和模拟技术,合成数据可有效补充真实数据,提高使用效率。在自动驾驶、金融交易、游戏开发等领域,合成数据已显示出成熟应用前景。

隐私保护:FHE技术的应用

隐私保护已成为全球关注焦点,相关法规日益严格。这也给AI发展带来挑战:部分敏感数据因隐私风险无法充分利用,限制了模型潜力。

全同态加密(FHE)允许直接在加密数据上进行计算,无需解密即可得到与明文计算相同的结果。FHE为AI隐私计算提供了有力保障,使GPU可在不接触原始数据的情况下执行模型训练和推理。这让AI公司能在保护商业机密的同时安全开放API服务。

FHEML支持在整个机器学习周期内对数据和模型加密处理,确保敏感信息安全,防范数据泄露风险。它为AI应用提供了安全的计算框架,是对ZKML的有力补充。

算力革命:去中心化AI计算网络

当前AI系统计算复杂度每季度翻倍,算力需求激增,远超现有资源供应。例如,GPT-3模型训练需要巨大算力,相当于单设备355年训练时间。算力短缺不仅限制了AI进步,也使高级模型对多数研发者难以企及。

同时,全球GPU利用率不足40%,加之芯片性能提升放缓和供应链问题,算力供应更加紧张。AI从业者面临自购硬件或租赁云资源的两难,亟需按需且经济的计算服务。

去中心化AI算力网络通过聚合全球闲置GPU资源,为AI公司提供经济易得的算力市场。需求方可发布任务,智能合约分配给矿工节点执行,矿工完成后获得奖励。这种模式提高资源利用效率,有助缓解AI等领域算力瓶颈。

除通用算力网络外,还有专注AI训练和推理的专用平台。去中心化算力网络提供公平透明的市场,打破垄断,降低门槛,提升效率。在Web3生态中,它将吸引更多创新应用加入,推动AI技术发展。

探索AI与Web3的六大融合之处

DePIN:Web3赋能边缘AI

边缘AI让智能设备具备本地AI运算能力,实现低延迟实时处理,同时保护用户隐私。该技术已应用于自动驾驶等关键领域。

在Web3中,DePIN (去中心化物理基础设施网络) 与边缘AI理念相通。Web3强调去中心化和用户数据主权,DePIN通过本地处理增强隐私保护,降低数据泄露风险。Web3原生代币经济可激励节点提供算力,构建可持续生态。

目前DePIN在某区块链生态发展迅速,成为项目首选部署平台之一。该链的高性能、低费用和技术创新为DePIN提供强力支持。目前其上DePIN项目市值已超百亿美元,多个知名项目取得显著进展。

探索AI与Web3的六大融合之处

IMO:AI模型发布新模式

IMO (Initial Model Offering) 概念由某协议首创,将AI模型代币化。

传统模式下,AI模型开发者难以从后续使用中持续获益,尤其是模型被整合到其他产品后。且模型性能缺乏透明度,投资者和用户难以评估其价值,限制了市场认可。

IMO为开源AI模型提供新型融资和价值共享方式。投资者可购买代币分享模型收益。某协议采用特定技术标准,结合AI预言机和OPML技术确保模型真实性和收益分享。

IMO增强透明度和信任,鼓励开源协作,适应加密市场趋势,为AI可持续发展注入动力。目前仍处初期阶段,但其创新性和潜在价值值得期待。

AI Agent:开启交互新纪元

AI Agent能感知环境、独立思考并采取行动实现目标。借助大语言模型,它们不仅理解自然语言,还能规划决策、执行复杂任务。作为虚拟助手,AI Agent通过交互学习用户偏好,提供个性化解决方案。它们能在无明确指令下自主解决问题,提高效率创造价值。

某开放AI原生应用平台提供全面易用的创作工具,支持用户配置机器人功能、外观、声音及连接外部知识库,致力打造公平开放的AI内容生态。该平台训练了专门大语言模型使角色扮演更人性化;其语音克隆技术大幅降低成本,仅需1分钟即可实现。用户可利用平台定制AI Agent,应用于视频聊天、语言学习、图像生成等多个领域。

目前Web3与AI融合主要集中在基础设施层面,探索数据获取、隐私保护、链上模型托管、去中心化算力高效使用、大语言模型验证等关键问题。随着这些基础设施逐步完善,Web3与AI的结合有望孕育出一系列创新商业模式和服务。

探索AI与Web3的六大融合之处

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MetaNomadvip
· 15小时前
图灵证明了吗
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GateUser-ccc36bc5vip
· 15小时前
融合个毛 就会画大饼
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Liquidity_Surfervip
· 15小时前
呵,还以为项目方又割韭菜了
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Moon火箭手vip
· 16小时前
角度系数拉满,AI+Web3这波起飞姿势相当标准了
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跑路预警Botvip
· 16小时前
拉普拉斯的马又冲了
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Degentlemanvip
· 16小时前
割韭菜新花样罢了
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