AI融合Web3：构建数字时代的塔楼与广场

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►TL;DR

1. AI 概念的 Web3 项目在一级和二级市场吸引了大量资金。

2. Web3 在 AI 行业的机会包括：使用分布式激励协调长尾中的潜在供应（数据、存储、计算），建立开源模型和 AI Agent 的去中心化市场。

3. AI 在 Web3 主要应用于链上金融（加密支付、交易、数据分析）和辅助开发。

4. AI 和 Web3 互补：Web3 可以对抗 AI 集中化，AI 可以帮助 Web3 扩大影响力。

引言

近两年，AI 的发展显著加速，不仅推动了生成式人工智能的发展，也在 Web3 领域引发了热潮。在 AI 概念的推动下，加密市场的融资显著提升。据统计，2024 年上半年，64 个 Web3+AI 项目完成了融资，Zyber365 在 A 轮融资中获得了 1 亿美元。

二级市场同样繁荣，Coingecko 数据显示，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 模型发布后，AI 板块平均价格上涨 151%。首个 AI Agent 概念的 MemeCoin——GOAT 估值达 14 亿美元，引发 AI Meme 热潮。

关于 AI+Web3 的讨论热烈，从 AI+Depin 到 AI Memecoin 再到 AI Agent 和 AI DAO，FOMO 情绪难以跟上新叙事的轮换速度。AI+Web3 这个充满热钱、风口和未来幻想的组合，被视为资本撮合的包办婚姻。然而，关键问题是：双方能否互相受益？本文探讨 Web3 如何在 AI 技术堆栈中发挥作用，AI 又如何为 Web3 带来新的生机。

Part.1 AI 堆栈下 Web3 有何机会？

了解 AI 大模型的技术堆栈是关键：

图源：Delphi Digital

简单来说，大模型的训练过程包括数据收集、预处理、训练、微调和推理。每个阶段都有不同的需求和挑战。Web3 在这些阶段中提供了多层次的解决方案。

一、基础层：算力与数据的 Airbnb

▎算力

AI 训练和推理需要巨大的算力和能源。例如，Meta 的 LLAMA3 需要 16000 个 NVIDIA H100 GPU，30 天才能完成训练，每月能耗高达 16 亿千瓦时。Web3 通过 DePin（去中心化物理基础设施网络）提供算力共享解决方案，如 io.net、Aethir、Akash 和 Render Network 等项目。

这些平台允许个人或实体以去中心化的方式贡献闲置 GPU 资源，通过类似 Uber 或 Airbnb 的市场机制提高资源利用率，降低终端用户的计算成本。

▎数据

数据是 AI 的基础，高质量的数据对模型的性能至关重要。Web3 解决了数据收集、预处理、隐私和存储的问题。

1. **数据收集**：通过分布式网络和激励机制，Web3 项目如 Grass 和 Vana 收集用户贡献的数据，用户可以获得代币奖励。

2. **数据预处理**：Web3 项目如 Grass 和 OpenLayer 正在考虑加入数据标注环节，Synesis 提出“Train2earn”概念，用户通过提供标注数据获得奖励。

3. **数据隐私与安全**：Web3 项目如 Super Protocol、BasedAI 和 Reclaim Protocol 使用 TEE、FHE 和 zk 技术保护数据隐私。

4. **数据存储**：Web3 项目如 0g.AI 提供高性能的链上存储解决方案，支持大规模数据集的快速上传和下载。

二、中间件：模型的训练与推理

▎开源模型去中心化市场

Web3 提出的去中心化开源模型市场，通过代币化模型激励开发者。例如，Bittensor 协议建立了一个开源模型的 P2P 市场，ORA 引入了 IMO 概念，Spectra Nova 聚焦于 AI 和 ML 模型的创建与应用。

▎可验证推理

Web3 通过零知识证明（ZK）技术解决 AI 推理过程中的“黑盒”问题，确保链下计算的正确性和数据隐私。主要优点包括可扩展性、隐私保护、无需信任和 Web2 集成。

三、应用层：AI Agent

AI Agent 是当前 AI 发展的重点，具备自主理解、规划、记忆和使用工具的能力。Web3 通过去中心化和冷启动机制为 AI Agent 带来新的机会。

▎去中心化

Web3 的去中心化特性使 Agent 系统更加分散和自治，通过 PoS、DPoS 等机制建立激励惩罚机制，促进 Agent 系统的民主化。

▎冷启动

Web3 可以帮助有潜力的 AI Agent 项目获取早期融资和冷启动。例如，Virtual Protocol 和 Spectral 提供了 AI Agent 创建及代币发行平台。

Part.2 AI 如何赋能 Web3？

AI 通过优化链上操作、提供数据驱动洞察、提高链上安全性和支持新的 Web3 应用程序，显著提升了 Web3 项目的性能。

一、AI 与链上金融

▎AI 与加密经济

AI Agent 可以在链上执行交易、管理资产和提供金融体验。例如，Coinbase CEO Brian Armstrong 宣布在 Base 网络上实现了首笔 AI 对 AI 的加密交易，AI Agent 可以在全球范围内进行即时、免费的交易。

▎AI 与链上交易安全

AI 技术可以增强链上交易的安全性和隐私保护，例如通过实时监控异常交易活动和分析客户交易行为数据。Web3 安全平台 SeQure 和 AI-powered Sentinel 利用 AI 检测和防止恶意攻击。

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。例如，Web3 Analytics 和 MinMax AI 提供基于 AI 的链上数据分析工具，Upshot 使用 AI 提供准确的 NFT 价格。

▎AI 与开发和审计

AI 可以提高 Web3 开发效率，例如通过自动化代码生成、智能合约验证和测试。Clanker 和 Spectral 提供了一键启动代币和智能合约生成功能，Fuzzland 使用 AI 帮助审计人员检查代码漏洞。

三、AI 与 Web3 新叙事

生成式 AI 为 Web3 带来了新的可能性，例如生成式 NFT、GameFi 和 DAO。Bicasso 和 Solvo 等项目利用 AI 生成独特艺术品，Binaryx 和 Sleepless AI 利用 AI 提高游戏内容生产效率，ai16z 利用 AI Agent 帮助 DAO 进行投资决策。

Part.3 AI+Web3 结合的意义：塔楼与广场

AI 和 Web3 的关系可以用“塔楼与广场”来比喻。AI 作为一个集中化产业，科技巨头掌握了大量资源和数据，形成了高壁垒。Web3 通过去中心化和代币经济机制，为 AI 发展提供了新的可能性，包括透明系统、代币激励和去中心化治理。

AI 为 Web3 带来了新的活力，降低了链上应用的使用门槛，吸引了更多用户和创新商业模式。尽管 AI 和 Web3 有不同的起点和发展路径，但它们的共同目标是让机器更好地服务人类。

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