# AI+Web3:塔楼与广场### 引言近两年,AI 的发展像被按了加速键,这场由 Chatgpt 掀起的浪潮,不仅打开了生成式人工智能的新世界,同样在 Web3 领域掀起了巨大变革。在 AI 概念的加持下,Web3 市场融资明显提振。仅 2024 上半年,就有 64 个 Web3+AI 项目完成融资,其中 Zyber365 在 A 轮实现了 1 亿美元的最高融资额。二级市场更为繁荣,AI 赛道总市值已达 485 亿美元,24 小时交易量接近 86 亿美元。OpenAI 的 Sora 发布后,AI 板块平均价格上涨了 151%。AI 效应同样辐射至 Meme 领域,GOAT 迅速走红并获得 14 亿美金估值。AI+Web3 研究和话题火热,从 AI+Depin 到 AI Memecoin 再到 AI Agent 和 AI DAO,新叙事层出不穷。这个充满热钱和未来幻想的组合,难免被视作一场资本撮合的婚姻。我们很难分辨是投机者的主场,还是黎明爆发的前夜。本文试图审视这一格局:Web3 如何在 AI 技术堆栈中发挥作用,AI 又能给 Web3 带来什么新的生机?### Part.1 AI 堆栈下 Web3 有何机会?#### 一、基础层:算力与数据的 Airbnb**算力**AI 的高成本之一是训练和推理所需的算力与能源。Web3 最早与 AI 交叉的领域是 DePin,通过去中心化方式共享闲置 GPU 资源,降低终端用户成本。主要特点:- 聚集闲置 GPU 资源- 面向 AI 算力的长尾市场- 去中心化所有权**数据**数据是 AI 的地基。Web3 解决方案包括:1. 数据收集:通过分布式网络与激励机制,低成本获取用户私人数据。2. 数据预处理:利用去中心化激励机制完成数据标注等任务。3. 数据隐私与安全:使用 TEE、FHE、zkTLS 等技术保护敏感数据。4. 数据存储:开发高性能存储解决方案,支持 AI 应用的大规模数据需求。#### 二、中间件:模型的训练与推理**开源模型去中心化市场**Web3 提出去中心化开源模型市场的可能性,通过代币化为团队保留收益,激励开发。**可验证推理**针对 AI 推理"黑盒"难题,Web3 提出 zkML、opML、TeeML 等技术,在保护隐私的同时实现可验证计算。#### 三、应用层:AI AgentWeb3 为 AI Agent 带来:**去中心化**:通过 PoS、DPoS 等机制建立激励惩罚机制,促进系统民主化。**冷启动**:帮助 AI Agent 项目获取早期融资。### Part.2 AI 如何赋能 Web3?#### 一、AI 与链上金融AI Agent 在链上金融的潜在应用:1. 信息收集与预测2. 资产管理 3. 金融体验优化AI 技术还可用于增强链上交易安全性,如交易监控和风险分析。#### 二、AI 与链上基础设施 **AI 与链上数据**AI 技术在链上数据收集和分析方面发挥重要作用,如 Web3 Analytics、MinMax AI 等。**AI 与开发&审计**AI 可辅助 Web3 开发,简化智能合约编写、部署和审计流程。#### 三、AI 与 Web3 新叙事AI 为 Web3 带来新可能:- NFT:生成独特艺术品和角色- GameFi:提高内容生产效率- DAO:辅助社区管理和决策### Part.3 AI+Web3 结合的意义:塔楼与广场AI 与 Web3 的关系如同塔楼与广场。AI 代表集中化的塔楼,而 Web3 则是去中心化的广场。Web3 为 AI 带来:- 透明系统自动执行规则- 代币经济激励机制- 去中心化治理AI 为 Web3 注入新活力:- 吸引更多用户- 创新商业模式与服务AI+Web3 的结合,有望在服务人类的道路上开辟新的可能性。我们期待看到这个充满潜力的未来。
AI+Web3融合:塔楼与广场的交响曲
AI+Web3:塔楼与广场
引言
近两年,AI 的发展像被按了加速键,这场由 Chatgpt 掀起的浪潮,不仅打开了生成式人工智能的新世界,同样在 Web3 领域掀起了巨大变革。
在 AI 概念的加持下,Web3 市场融资明显提振。仅 2024 上半年,就有 64 个 Web3+AI 项目完成融资,其中 Zyber365 在 A 轮实现了 1 亿美元的最高融资额。
二级市场更为繁荣,AI 赛道总市值已达 485 亿美元,24 小时交易量接近 86 亿美元。OpenAI 的 Sora 发布后,AI 板块平均价格上涨了 151%。AI 效应同样辐射至 Meme 领域,GOAT 迅速走红并获得 14 亿美金估值。
AI+Web3 研究和话题火热,从 AI+Depin 到 AI Memecoin 再到 AI Agent 和 AI DAO,新叙事层出不穷。
这个充满热钱和未来幻想的组合,难免被视作一场资本撮合的婚姻。我们很难分辨是投机者的主场,还是黎明爆发的前夜。
本文试图审视这一格局:Web3 如何在 AI 技术堆栈中发挥作用,AI 又能给 Web3 带来什么新的生机?
Part.1 AI 堆栈下 Web3 有何机会?
一、基础层:算力与数据的 Airbnb
算力
AI 的高成本之一是训练和推理所需的算力与能源。Web3 最早与 AI 交叉的领域是 DePin,通过去中心化方式共享闲置 GPU 资源,降低终端用户成本。
主要特点:
数据
数据是 AI 的地基。Web3 解决方案包括:
数据收集:通过分布式网络与激励机制,低成本获取用户私人数据。
数据预处理:利用去中心化激励机制完成数据标注等任务。
数据隐私与安全:使用 TEE、FHE、zkTLS 等技术保护敏感数据。
数据存储:开发高性能存储解决方案,支持 AI 应用的大规模数据需求。
二、中间件:模型的训练与推理
开源模型去中心化市场
Web3 提出去中心化开源模型市场的可能性,通过代币化为团队保留收益,激励开发。
可验证推理
针对 AI 推理"黑盒"难题,Web3 提出 zkML、opML、TeeML 等技术,在保护隐私的同时实现可验证计算。
三、应用层:AI Agent
Web3 为 AI Agent 带来:
去中心化:通过 PoS、DPoS 等机制建立激励惩罚机制,促进系统民主化。
冷启动:帮助 AI Agent 项目获取早期融资。
Part.2 AI 如何赋能 Web3?
一、AI 与链上金融
AI Agent 在链上金融的潜在应用:
AI 技术还可用于增强链上交易安全性,如交易监控和风险分析。
二、AI 与链上基础设施
AI 与链上数据
AI 技术在链上数据收集和分析方面发挥重要作用,如 Web3 Analytics、MinMax AI 等。
AI 与开发&审计
AI 可辅助 Web3 开发,简化智能合约编写、部署和审计流程。
三、AI 与 Web3 新叙事
AI 为 Web3 带来新可能:
Part.3 AI+Web3 结合的意义:塔楼与广场
AI 与 Web3 的关系如同塔楼与广场。AI 代表集中化的塔楼,而 Web3 则是去中心化的广场。
Web3 为 AI 带来:
AI 为 Web3 注入新活力:
AI+Web3 的结合,有望在服务人类的道路上开辟新的可能性。我们期待看到这个充满潜力的未来。