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活動截止於7月25日 24:00 UTC+8
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Web3與AI融合:構建下一代互聯網基礎設施的關鍵
Web3與AI的融合:構建下一代互聯網基礎設施
Web3作爲去中心化、開放、透明的新型互聯網範式,與AI有着天然的融合潛力。傳統的集中式架構下,AI計算和數據資源受到嚴格控制,面臨算力瓶頸、隱私泄露、算法不透明等挑戰。而Web3基於分布式技術,可通過共享算力網路、開放數據市場、隱私計算等方式,爲AI發展注入新動力。同時,AI也能爲Web3帶來諸多賦能,如智能合約優化、反作弊算法等,助力其生態建設。探索Web3和AI的結合,對構建下一代互聯網基礎設施、釋放數據和算力價值至關重要。
數據驅動:AI與Web3的堅實基礎
數據是推動AI發展的核心動力。AI模型需要消化海量高質量數據,才能獲得深入理解和強大的推理能力。數據不僅爲機器學習模型提供訓練基礎,還決定了模型的準確性和可靠性。
傳統中心化AI數據獲取和利用模式存在幾個主要問題:
Web3能以新的去中心化數據範式來解決這些痛點:
然而,真實世界的數據獲取也存在一些問題,如數據質量不一、處理難度大、多樣性和代表性不足等。合成數據可能是Web3數據賽道未來的明星。基於生成式AI技術和模擬,合成數據能模擬真實數據屬性,作爲真實數據的有效補充,提高數據使用效率。在自動駕駛、金融市場交易、遊戲開發等領域,合成數據已顯示出成熟的應用潛力。
隱私保護:FHE在Web3中的作用
數據驅動時代,隱私保護已成全球關注焦點。一些敏感數據因隱私風險無法被充分利用,限制了AI模型的潛能和推理能力。
FHE即全同態加密,允許在加密數據上直接進行計算操作,無需對數據解密,且計算結果與在明文數據上進行相同計算的結果一致。
FHE爲AI隱私計算提供了堅實保護,使GPU算力能在不觸及原始數據的環境中執行模型訓練和推理任務。這爲AI公司帶來巨大優勢,可在保護商業機密的同時,安全開放API服務。
FHEML支持在整個機器學習週期內對數據和模型進行加密處理,確保敏感信息安全,防止數據泄露風險。通過這種方式,FHEML強化了數據隱私,爲AI應用提供了安全的計算框架。
FHEML是ZKML的補充,ZKML證明機器學習的正確執行,而FHEML則強調對加密數據進行計算以維護數據隱私。
算力革命:去中心化網路中的AI計算
當前AI系統計算復雜性每3個月翻一番,導致算力需求激增,遠超現有計算資源供應。這種算力短缺不僅限制了AI技術進步,更讓高級AI模型對大多數研究者和開發者變得遙不可及。
同時,全球GPU利用率不足40%,加之微處理器性能提升放緩,以及供應鏈和地緣政治因素導致的芯片短缺,讓算力供應問題更加嚴重。AI從業者陷入兩難:要麼自購硬件,要麼租賃雲資源,他們急需一種按需、經濟高效的計算服務方式。
去中心化AI算力網路通過聚合全球範圍內的閒置GPU資源,爲AI公司提供經濟易訪問的算力市場。算力需求方可在網路上發布計算任務,智能合約將任務分配給貢獻算力的礦工節點,礦工執行任務並提交結果,經驗證後獲得積分獎勵。這種方案提高資源利用效率,有助於解決AI等領域的算力瓶頸問題。
除了通用的去中心化算力網路,還有專注於AI訓練和推理的專用算力網路。去中心化算力網路提供公平透明的算力市場,打破壟斷,降低應用門檻,提高算力利用效率。在Web3生態系統中,去中心化算力網路將發揮關鍵作用,吸引更多創新型dapp加入,共同推動AI技術發展和應用。
DePIN:Web3賦能Edge AI
Edge AI讓計算發生在數據產生源頭,實現低延遲、實時處理,同時保護用戶隱私。Edge AI技術已應用於自動駕駛等關鍵領域。
在Web3領域,我們更熟悉DePIN這個概念。Web3強調去中心化和用戶數據主權,DePIN通過本地處理數據,增強用戶隱私保護,減少數據泄露風險。Web3原生的Token經濟機制可激勵DePIN節點提供計算資源,構建可持續生態系統。
目前DePIN在某些公鏈生態中發展迅速,成爲項目部署的首選平台之一。高TPS、低交易費用以及技術創新爲DePIN項目提供了強大支持。
IMO:AI模型發布新範式
IMO概念將AI模型代幣化。在傳統模式下,AI模型開發者難以從模型後續使用中獲得持續收益,尤其是當模型被整合進其他產品和服務後。AI模型性能和效果往往缺乏透明度,這讓潛在投資者和使用者難以評估其真正價值,限制了模型的市場認可和商業潛力。
IMO爲開源AI模型提供了全新的資金支持和價值共享方式,投資者可購買IMO代幣,分享模型後續產生的收益。某些協議使用特定ERC標準,結合AI預言機和OPML技術來確保AI模型的真實性和代幣持有者能夠分享收益。
IMO模式增強了透明度和信任,鼓勵開源協作,適應加密市場趨勢,爲AI技術可持續發展注入動力。IMO目前還處於初期嘗試階段,但隨着市場接受度提升和參與範圍擴大,其創新性和潛在價值值得期待。
AI Agent:交互體驗的新紀元
AI Agent能感知環境,進行獨立思考,並採取相應行動以實現既定目標。在大語言模型支持下,AI Agent不僅能理解自然語言,還能規劃決策,執行復雜任務。它們可作爲虛擬助手,通過與用戶互動學習其偏好,提供個性化解決方案。在沒有明確指令的情況下,AI Agent也能自主解決問題,提高效率,創造新價值。
一些開放的AI原生應用平台提供全面易用的創作工具集,支持用戶配置機器人功能、外觀、聲音以及連接外部知識庫等,致力於打造公平開放的AI內容生態系統,利用生成式AI技術,賦能個人成爲超級創作者。這些平台訓練了專門的大語言模型,使角色扮演更人性化;語音複製技術可加速AI產品個性化交互。利用定制的AI Agent,目前可應用於視頻聊天、語言學習、圖像生成等多領域。
在Web3與AI的融合上,當前更多的是對基礎設施層的探索,如何獲取高質量數據、保護數據隱私,如何在鏈上托管模型,如何提高去中心化算力的高效使用,如何驗證大語言模型等關鍵問題。隨着這些基礎設施的逐步完善,我們有理由相信,Web3與AI的融合將孕育出一系列創新的商業模式和服務。