Web3與AI融合：開啓互聯網新紀元

Web3作爲新一代去中心化互聯網範式，與AI技術存在天然的融合契機。傳統中心化架構下，AI計算和數據資源面臨諸多限制，如算力瓶頸、隱私風險等。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發展注入新動力。同時，AI也能賦能Web3生態，如優化智能合約、完善反作弊機制等。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具有重要意義。

數據驅動：AI與Web3的堅實基礎

數據是AI發展的核心動力。AI模型需要大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的準確性和可靠性。

傳統中心化AI數據模式存在以下問題：

1. 數據獲取成本高昂，中小企業難以承擔
2. 數據資源被大型科技公司壟斷，形成數據孤島
3. 個人數據隱私面臨泄露和濫用風險

Web3提供了新的去中心化數據範式來解決這些痛點：

• 去中心化數據採集平台允許用戶出售閒置網路資源，爲AI訓練提供真實高質量數據
• "標注賺取"模式激勵全球工作者參與數據標注，匯聚專業知識
• 區塊鏈數據交易平台爲數據供需雙方提供公開透明的交易環境，促進數據創新和共享

盡管如此，真實世界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，作爲有效補充提高數據使用效率。在自動駕駛、金融交易、遊戲開發等領域，合成數據已顯示出成熟應用潛力。

隱私保護：FHE在Web3中的應用

數據驅動時代，隱私保護已成爲全球焦點。嚴格的隱私法規出臺反映了這一趨勢，但也帶來挑戰：部分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一致的結果。FHE爲AI隱私計算提供了堅實保護，使GPU能在不接觸原始數據的環境中執行模型訓練和推理。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。FHEML強化了數據隱私，爲AI應用提供了安全計算框架。它與ZKML形成互補，ZKML證明機器學習的正確執行，而FHEML側重於對加密數據進行計算以維護隱私。

算力革命：去中心化網路中的AI計算

當前AI系統計算復雜性快速增長，導致算力需求激增，遠超現有供應。例如，某大型語言模型訓練需要相當於單設備355年的算力。這種短缺不僅限制了AI技術進步，也使高級模型對多數研究者和開發者難以企及。

同時，全球GPU利用率不足40%，加之處理器性能提升放緩、供應鏈問題等因素，使算力供應更加緊張。AI從業者面臨自購硬件或租用雲資源的兩難，急需高效靈活的計算服務方式。

去中心化AI算力網路通過聚合全球閒置GPU資源，爲AI公司提供經濟易用的算力市場。需求方可發布計算任務，智能合約將任務分配給礦工節點，礦工執行並提交結果，驗證後獲得獎勵。這種方案提高資源利用效率，有助緩解AI等領域的算力瓶頸。

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的市場，打破壟斷，降低門檻，提高效率。在Web3生態中，這類網路將發揮關鍵作用，吸引創新應用加入，推動AI技術發展。

DePIN：Web3賦能邊緣AI

Edge AI讓計算發生在數據源頭，實現低延遲、實時處理，同時保護用戶隱私。這項技術已應用於自動駕駛等關鍵領域。在Web3中，我們更熟悉的名稱是DePIN。Web3強調去中心化和用戶數據主權，DePIN通過本地處理增強隱私保護，減少數據泄露風險。Web3原生的通證經濟可激勵節點提供計算資源，構建可持續生態。

目前DePIN在某高性能公鏈生態中發展迅速，成爲項目部署首選平台之一。該公鏈的高吞吐量、低費用和技術創新爲DePIN項目提供強大支持。目前，該公鏈上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(初始模型發行)概念爲AI模型代幣化提供新思路。傳統模式下，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後。且AI模型性能和效果往往缺乏透明度，限制了市場認可和商業潛力。

IMO爲開源AI模型提供了創新的資金支持和價值共享方式。投資者可購買IMO代幣，分享模型後續收益。某協議使用特定技術標準，結合AI預言機和鏈上機器學習技術，確保模型真實性和代幣持有者收益分享。

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。雖處於初期嘗試階段，但隨着市場接受度提升和參與範圍擴大，IMO的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、獨立思考並採取行動以實現目標。在大語言模型支持下，它們不僅理解自然語言，還能規劃決策、執行復雜任務。作爲虛擬助手，AI Agent通過互動學習用戶偏好，提供個性化解決方案，甚至能在無明確指令情況下自主解決問題。

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、聲音及連接外部知識庫等，致力打造公平開放的AI內容生態。該平台訓練了專門大語言模型，使角色扮演更人性化；其語音複製技術大幅降低了語音合成成本，加速AI產品個性化交互。利用該平台定制的AI Agent可應用於視頻聊天、語言學習、圖像生成等多個領域。

當前Web3與AI融合更多聚焦基礎設施層，探索數據獲取、隱私保護、鏈上模型托管、去中心化算力高效使用、大語言模型驗證等關鍵問題。隨着這些基礎設施逐步完善，Web3與AI的融合有望孕育出一系列創新的商業模式和服務。