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AI+Web3的融合:塔楼与广场的平衡之道
AI+Web3:塔楼与广场
Web3在AI行业的机会主要体现在以下几个方面:
使用分布式激励来协调长尾中的潜在供应,包括跨数据、存储和计算。
建立一个开源模型以及AI Agent的去中心化市场。
AI在Web3行业的主要应用领域包括:
链上金融,如加密支付、交易、数据分析等。
辅助开发,如智能合约开发、代码审计等。
AI+Web3的效用体现在两者的互补性:
Web3有望对抗AI的集中化趋势。
AI有望帮助Web3实现更广泛的应用和突破。
AI堆栈下Web3的机会
基础层:算力与数据的共享经济
在算力方面,Web3项目如io.net、Aethir等正在构建去中心化的GPU算力共享网络,以应对AI训练和推理的高昂成本。这些平台允许闲置GPU资源的共享,提高资源利用率。
在数据方面,Web3项目如Grass、Vana等正在探索数据收集、隐私保护和激励机制的新模式,以解决AI的数据需求问题。
中间件:模型的训练与推理
Web3正在构建开源模型的去中心化市场,如Bittensor、ORA等,以提高开发者的驱动力。
在可验证推理方面,zkML、opML、TeeML等技术正被用于确保AI推理过程的可信度。
应用层:AI Agent
Web3的去中心化特性可以使得Agent系统更加分散和自治。项目如Virtual Protocol、Spectral等正在探索AI Agent的代币发行和融资新模式。
AI如何赋能Web3
AI正在为Web3带来多方面的改进:
链上金融:AI可以辅助资产管理、风险分析、交易安全等。
链上基础设施:AI可以增强数据分析、智能合约开发、代码审计等能力。
Web3新叙事:AI为NFT、GameFi、DAO等领域带来新的可能性。
AI+Web3结合的意义
AI+Web3的结合象征着"塔楼"(集中化)与"广场"(去中心化)的平衡。Web3有望缓解AI的集中化趋势,而AI则为Web3带来新的活力和应用场景。
两者虽有不同的起点,但都致力于更好地服务人类。我们期待看到AI+Web3的未来发展。