Web3與AI的融合：探索新一代互聯網基礎設施

Web3作爲新型去中心化互聯網範式，與AI有着天然的融合契機。傳統集中式架構下，AI面臨算力瓶頸、隱私泄露等挑戰。而Web3基於分布式技術，可通過共享算力網路、開放數據市場等方式爲AI注入新動力。同時，AI也能爲Web3生態賦能。探索二者結合對構建下一代互聯網基礎設施、釋放數據和算力價值意義重大。

數據驅動：AI與Web3的基石

數據是AI發展的核心動力。AI模型需要海量高質量數據才能獲得深入理解和強大推理能力，數據質量直接影響模型表現。

傳統中心化AI數據模式存在以下問題:

• 數據獲取成本高，中小企業難以承擔
• 數據資源被巨頭壟斷，形成數據孤島
• 個人數據隱私面臨泄漏風險

Web3提供新的去中心化數據範式來解決這些痛點:

• 用戶可出售閒置網路資源，去中心化抓取網路數據供AI訓練使用
• 採用"標注賺取"模式，激勵全球工作者參與數據標注
• 區塊鏈數據交易平台爲數據交易提供公開透明環境

盡管如此，真實數據獲取仍存在質量不一、處理難度大等問題。合成數據可能成爲未來亮點，它能模擬真實數據屬性，在自動駕駛、金融交易等領域已顯示應用潛力。

隱私保護：FHE的重要作用

數據時代，隱私保護成爲焦點。一些敏感數據因隱私風險無法充分利用，限制了AI模型潛能。

全同態加密(FHE)允許在加密數據上直接計算，無需解密即可獲得與明文計算相同結果。FHE爲AI隱私計算提供保護，使GPU能在不觸及原始數據的環境中執行訓練和推理。

FHEML支持在整個機器學習週期內對數據和模型加密，確保敏感信息安全，防止泄露風險。FHEML是對ZKML的補充，後者證明機器學習執行正確性，而前者強調對加密數據計算以維護隱私。

算力革命：去中心化AI計算網路

AI系統計算復雜性快速增長，導致算力需求激增。同時，全球GPU利用率不足40%，加之芯片短缺等因素，算力供應問題嚴峻。AI從業者急需按需、高效的計算服務。

去中心化AI算力網路通過聚合全球閒置GPU資源，爲AI公司提供經濟易得的算力市場。需求方發布任務，智能合約分配給礦工節點執行，完成後獲得獎勵。這種方案提高資源利用效率，有助解決算力瓶頸。

除通用算力網路外，還有專注AI訓練和推理的專用平台。去中心化算力網路提供公平透明市場，打破壟斷，降低門檻，提高效率，將在web3生態中發揮關鍵作用。

DePIN：Web3賦能邊緣AI

邊緣AI讓計算發生在數據源頭，實現低延遲處理，保護用戶隱私。在Web3領域，這概念被稱爲DePIN。它通過本地處理增強隱私保護，Token經濟激勵節點提供資源，構建可持續生態。

目前DePIN在某生態發展迅速，成爲項目首選平台之一。該平台高TPS、低費用和技術創新爲DePIN項目提供強大支持。平台上DePIN項目市值已超百億美元，多個知名項目取得顯著進展。

IMO：AI模型發布新範式

IMO概念由某協議首創，將AI模型代幣化。傳統模式下，開發者難從模型後續使用獲益，模型性能也缺乏透明度。

IMO爲開源AI模型提供新型資金支持和價值共享方式。投資者購買代幣，分享模型收益。某協議使用特定標準結合AI預言機和OPML技術確保模型真實性和收益分享。

IMO增強透明度和信任，鼓勵開源協作，適應加密市場趨勢，爲AI發展注入動力。目前處於初期階段，但潛在價值值得期待。

AI Agent：交互體驗新紀元

AI Agent能感知環境、獨立思考並採取行動實現目標。在大語言模型支持下，它們理解自然語言，規劃決策，執行復雜任務。作爲虛擬助手，AI Agent學習用戶偏好，提供個性化解決方案，自主解決問題，提高效率。

某開放AI原生應用平台提供全面易用的創作工具，支持用戶配置機器人功能、外觀、聲音等，致力打造公平開放的AI內容生態。該平台訓練專門大語言模型使角色扮演更人性化，語音複製技術加速AI產品個性化交互。利用其定制AI Agent可應用於視頻聊天、語言學習、圖像生成等多領域。

目前Web3與AI融合更多探索基礎設施層，如獲取高質量數據、保護隱私、鏈上托管模型、提高去中心化算力利用等。隨着基礎設施完善，Web3與AI融合將孕育出創新商業模式和服務。