Web3作爲一種去中心化、開放和透明的互聯網新範式，與人工智能有着天然的協同作用。在傳統的中心化架構下，AI計算和數據資源受到嚴格控制，面臨計算瓶頸、隱私泄露和算法黑箱等衆多挑戰。而Web3則基於分布式技術，通過共享計算網路、開放數據市場和隱私保護計算等方式，爲AI發展注入了新的活力。同時，AI可以通過優化智能合約和反作弊算法等能力，賦能Web3生態系統的建設。因此，探索Web3與AI的融合，對於構建下一代互聯網基礎設施和釋放數據與計算能力的價值至關重要。

數據驅動：AI 和 Web3 的堅實基礎

數據是驅動AI發展的核心動力，猶如引擎的燃料。AI模型需要攝取大量高質量的數據，才能獲得深刻的理解和強大的推理能力。數據不僅爲機器學習模型提供了訓練基礎，還決定了其準確性和可靠性。

在傳統的中心化AI數據獲取和利用模式中，出現了幾個關鍵問題：

1. 數據獲取成本高昂，中小企業難以參與。
2. 數據資源被科技巨頭壟斷，形成數據孤島。
3. 個人數據隱私面臨泄露和濫用的風險。

Web3提供了一種新的去中心化數據範式，以解決傳統模式的痛點：

1. 通過像Grass這樣的項目，用戶可以將閒置的網路容量出售給AI公司，實現去中心化的網路數據抓取、清洗和轉化，爲AI模型訓練提供真實、高質量的數據。
2. Public AI採用“標注即賺”的模式，用代幣激勵全球工人參與數據標注，聚合全球智慧，增強數據分析能力。
3. Ocean Protocol和Streamr等區塊鏈數據交易平台爲數據供需雙方提供了一個開放透明的交易環境，促進數據創新和共享。

通過這些方式，Web3不僅降低了數據獲取成本，還增強了數據的開放性和透明度，爲AI模型的訓練提供了更加多樣化和高質量的數據來源。同時，通過去中心化的隱私保護計算，Web3也能夠更好地保護個人數據隱私，提升數據使用的安全性和可靠性。

繼續探索和實踐AI與Web3的融合，將爲構建新一代互聯網基礎設施提供堅實的基礎，並開啓數據和計算能力的新價值。

盡管如此，現實世界的數據採集也面臨着數據質量參差不齊、處理復雜度高、數據多樣性和代表性不足等挑戰。在Web3數據領域，合成數據可能成爲冉冉升起的新星。基於生成式人工智能技術和模擬，合成數據可以模擬真實數據的屬性，有效地補充和提高數據使用效率。在自動駕駛、金融市場交易和遊戲開發等領域，合成數據已經展示了其成熟的應用潛力。

隱私保護：FHE 在 Web3 中的作用

在數據驅動的時代，隱私保護已成爲全球關注的焦點，歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）的頒布反映了對個人隱私的嚴格保護。然而，這也帶來了挑戰：由於隱私風險，一些敏感數據無法被充分利用，無疑限制了AI模型的潛力和推理能力。

全同態加密（FHE，Fully Homomorphic Encryption）允許在不解密數據的情況下直接對加密數據進行計算，而計算結果與對明文數據進行相同操作的結果一致。FHE爲AI隱私計算提供了強有力的保護，使得GPU計算能力能夠在不訪問原始數據的情況下執行模型訓練和推理任務。這爲AI公司帶來了重大優勢，因爲它們可以在保護商業機密的同時，安全地開放API服務。

FHEML（Fully Homomorphic Encryption Machine Learning）支持數據和模型在整個機器學習生命週期中的加密處理，確保敏感信息的安全並防止數據泄露。通過這種方式，FHEML加強了數據隱私，爲AI應用提供了安全的計算框架。

FHEML與ZKML（Zero-Knowledge Machine Learning）互爲補充，其中ZKML證明了機器學習的正確執行，而FHEML則強調在加密數據上進行計算以維護數據隱私。

計算革命：去中心化網路中的人工智能計算

當前人工智能系統的計算復雜度每三個月翻一番，導致計算能力需求激增，遠超現有計算資源的供應。例如，OpenAI 的 GPT-3 模型訓練需要巨大的計算能力，相當於在單臺設備上訓練 355 年。這種計算能力的短缺不僅限制了 AI 技術的進步，還使得大多數研究人員和開發人員無法接觸到先進的 AI 模型。

此外，全球 GPU 利用率低於 40%，加上微處理器性能提升的放緩、供應鏈問題和地緣政治因素導致的芯片短缺，進一步加劇了計算能力供應問題。AI 從業者陷入了兩難境地：要麼購買硬件，要麼租用雲資源，迫切需要一種按需且經濟高效的計算服務模式。

IO.net 是一個基於 Solana 的去中心化 AI 計算能力網路，匯聚全球閒置的 GPU 資源，爲 AI 公司提供經濟實惠的計算能力市場。需要計算能力的實體可以在網路上發布計算任務，智能合約將任務分配給貢獻的礦工節點。礦工執行任務，提交結果，並在成功驗證後獲得獎勵。IO.net 的方法提高了資源利用效率，有助於緩解 AI 領域的計算能力瓶頸。

除了通用的去中心化計算能力網路，還有專注於 AI 訓練的平台，如 Gensyn 和 Flock.io，以及專注於 AI 推理的專業計算能力網路，如 Ritual 和 Fetch.ai。

去中心化計算能力網路提供了一個公平透明的計算能力市場，打破壟斷，降低應用門檻，提高利用效率。在 Web3 生態系統中，去中心化計算能力網路將發揮關鍵作用，吸引更多創新的 dApp 共同推動 AI 技術的發展和應用。

DePIN：Web3賦能邊緣AI

想象一下，你的智能手機、智能手表，甚至智能家居設備都具備運行 AI 的能力——這就是邊緣 AI 的魅力。邊緣 AI 使得計算能夠在數據源頭進行，實現低延遲和實時處理，同時保護用戶隱私。邊緣 AI 技術已經應用於自動駕駛等關鍵領域。

在 Web3 領域，我們有一個更爲熟悉的名字——DePIN。Web3 強調去中心化和用戶數據主權，而 DePIN 通過本地處理數據來增強用戶隱私保護，減少數據泄露的風險。Web3 的原生代幣經濟可以激勵 DePIN 節點提供計算資源，構建可持續的生態系統。

目前，DePIN 正在 Solana 生態系統中快速發展，成爲項目部署的首選公鏈平台之一。Solana 的高吞吐量、低交易費用和技術創新爲 DePIN 項目提供了強有力的支持。目前，Solana 上 DePIN 項目的市值已超過 100 億美元，Render Network 和 Helium Network 等著名項目取得了顯著進展。

IMO：AI模型發布的新範式

IMO（Initial Model Offering，初始模型發行）的概念首次由Ora協議提出，旨在將AI模型進行代幣化。

在傳統模式中，由於缺乏收益共享機制，AI模型一旦開發完成並投放市場，開發者往往難以從模型的後續使用中獲得持續收益。特別是當模型被集成到其他產品和服務中時，原始開發者很難追蹤其使用情況，進而產生收益。此外，AI模型的性能和效果往往缺乏透明度，潛在投資者和用戶難以評估其真實價值，限制了市場接受度和商業潛力。

IMO爲開源AI模型提供了一種新的融資和價值共享方法。投資者可以購買IMO代幣，從模型後續產生的收益中分得一杯羹。Ora協議利用ERC-7641和ERC-7007標準，結合Onchain AI Oracle和OPML技術，確保AI模型的真實性，並使代幣持有者能夠共享收益。

IMO模型增強了透明度和信任，鼓勵開源合作，符合加密市場趨勢，爲AI技術的可持續發展注入了動力。盡管IMO仍處於早期實驗階段，隨着市場接受度和參與度的擴大，其創新性和潛在價值值得期待。

AI代理：互動體驗的新紀元

AI代理可以感知環境，進行獨立思考，並採取適當行動以實現預定目標。在大型語言模型的支持下，AI代理不僅能理解自然語言，還能規劃、決策和執行復雜任務。它們可以作爲虛擬助手，通過互動學習用戶偏好並提供個性化解決方案。即使沒有明確指令，AI代理也能自主解決問題，提高效率，創造新價值。

Myshell是一個開放的AI原生應用平台，提供全面且用戶友好的工具集，用於配置機器人功能、外觀、聲音，並連接外部知識庫。它致力於創建一個公平開放的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。Myshell訓練了專門的大型語言模型，使角色扮演更加人性化。其語音複製技術能加速個性化AI產品的交互，將語音合成成本降低99%，語音複製僅需1分鍾。利用Myshell創建的定制AI代理目前可應用於多個領域，包括視頻聊天、語言學習和圖像生成。

在Web3和AI的融合過程中，目前的重點主要在於探索基礎設施層，解決諸如獲取高質量數據、保護數據隱私、將模型上鏈、提高去中心化計算能力的有效利用以及驗證大語言模型等關鍵問題。隨着這些基礎設施組件逐漸成熟，我們有理由相信，Web3和AI的融合將催生一系列創新的商業模式和服務。

聲明：

1. 本文轉載自[mirror]。所有版權歸原作者[BadBot]所有。如對轉載有異議，請聯系Gate Learn團隊，他們會及時處理。

2. 責任聲明：本文中表達的觀點和意見僅代表作者個人，不構成任何投資建議。

3. 本文的翻譯由Gate Learn團隊完成。除非特別說明，禁止復制、分發或剽竊翻譯後的文章。