AI與Web3的融合：現狀、挑戰與未來展望

一、引言：AI+Web3的發展

近年來，人工智能（AI）和Web3技術的快速發展引起了全球範圍內的廣泛關注。AI作爲一種模擬和模仿人類智能的技術，在人臉識別、自然語言處理、機器學習等領域取得了重大突破，爲各行各業帶來了巨大的變革和創新。

AI行業的市場規模在2023年達到了2000億美元，OpenAI、Character.AI、Midjourney等行業巨頭和優秀玩家如雨後春筍般湧現，引領了AI熱潮。

同時，Web3作爲一種新興的網路模式，正在逐步改變我們對互聯網的認知和使用方式。Web3以去中心化的區塊鏈技術爲基礎，通過智能合約、分布式存儲和去中心化身份驗證等功能，實現了數據的共享與可控、用戶的自治和信任機制的建立。Web3的核心理念是將數據從中心化的權威機構手中解放出來，賦予用戶對數據的控制權和數據價值的分享權。

目前Web3行業的市值達到了25萬億，無論是Bitcoin、Ethereum、Solana還是應用層的Uniswap、Stepn等玩家，新的敘事和場景也層出不窮地湧現，吸引着越來越多人加入Web3行業。

AI與Web3的結合是東西方的builder和VC都十分關注的領域，如何將兩者很好地融合是一個值得探索的問題。

本文將重點探討AI+Web3的發展現狀，探索這種融合所帶來的潛在價值和影響。我們將首先介紹AI和Web3的基本概念和特點，然後探討它們之間的相互關係。隨後，我們將分析當前AI+Web3項目的現狀，並深入討論它們所面臨的局限性和挑戰。通過這樣的研究，我們期望能夠爲投資者和相關行業的從業者提供有價值的參考和洞察。

二、AI與Web3交互的方式

AI和Web3的發展就像天平的兩側，AI帶來了生產力的提升，而Web3帶來了生產關係的變革。那麼AI和Web3能碰撞出什麼樣的火花呢？我們接下來會先來分析AI和Web3行業各自面臨的困境和提升空間，然後再探討彼此是怎麼樣幫助解決這些困境。

2.1 AI行業面臨的困境

要想探究AI行業面臨的困境，我們首先來看看AI行業的本質。AI行業的核心離不開三個要素：算力、算法和數據。

1. 算力：算力指的是進行大規模計算和處理的能力。AI任務通常需要處理大量的數據和進行復雜的計算，例如訓練深度神經網路模型。高強度的計算能力可以加速模型訓練和推理過程，提高AI系統的性能和效率。近年來，隨着硬件技術的發展，如圖形處理器（GPU）和專用AI芯片（如TPU），算力的提升對於AI行業的發展起到了重要的推動作用。近年股票瘋漲的Nvidia就是作爲GPU的提供商佔據了大量的市場份額，賺取了高額的利潤。

2. 算法：算法是AI系統的核心組成部分，它們是用於解決問題和實現任務的數學和統計方法。AI算法可以分爲傳統機器學習算法和深度學習算法，其中深度學習算法在近年來取得了重大突破。算法的選擇和設計對於AI系統的性能和效果至關重要。不斷改進和創新的算法可以提高AI系統的準確性、魯棒性和泛化能力。不同的算法會有不同的效果，所以算法的提升對於完成任務的效果來說也是至關重要的。

3. 數據：AI系統的核心任務是通過學習和訓練來提取數據中的模式和規律。數據是訓練和優化模型的基礎，通過大規模的數據樣本，AI系統可以學習到更準確、更智能的模型。豐富的數據集能夠提供更全面、多樣化的信息，使得模型可以更好地泛化到未見過的數據上，幫助AI系統更好地理解和解決現實世界的問題。

了解當前AI的核心三要素之後，讓我們來看看AI在這三方面遇到的困境和挑戰：

1. 算力方面：AI任務通常需要大量的計算資源來進行模型訓練和推理，特別是對於深度學習模型而言。然而，獲取和管理大規模的算力是一個昂貴和復雜的挑戰。高性能計算設備的成本、能耗和維護都是問題。尤其是對於初創企業和個人開發者來說，獲得足夠的算力可能是困難的。

2. 算法方面：盡管深度學習算法在許多領域取得了巨大的成功，但仍然存在一些困境和挑戰。例如，訓練深度神經網路需要大量的數據和計算資源，而且對於某些任務，模型的解釋性和可解釋性可能不足。此外，算法的魯棒性和泛化能力也是一個重要問題，模型在未見過的數據上的表現可能不穩定。在衆多的算法中，如何找到最好的算法提供最好的服務，是一個需要不斷探索的過程。

3. 數據方面：數據是AI的驅動力，但獲取高質量、多樣化的數據仍然是一個挑戰。有些領域的數據可能很難獲得，例如醫療領域的敏感健康數據。此外，數據的質量、準確性和標注也是問題，不完整或有偏見的數據可能導致模型的錯誤行爲或偏差。同時，保護數據的隱私和安全也是一個重要的考慮因素。

此外，還存在着可解釋性和透明度等問題，AI模型的黑盒特性是一個公衆關注的問題。對於某些應用，如金融、醫療和司法等，模型的決策過程需要可解釋和可追溯，而現有的深度學習模型往往缺乏透明度。解釋模型的決策過程和提供可信賴的解釋仍然是一個挑戰。

除此之外，很多AI項目創業的商業模式不是很清晰，這一點也讓許多的AI創業者感到迷茫。

2.2 Web3行業面臨的困境

而在Web3行業方面，目前也存在很多不同方面的困境需要解決，無論是對於Web3的數據分析，還是Web3產品較差的用戶體驗，亦或者是在智能合約代碼漏洞與黑客攻擊的問題，都有很多提升的空間。而AI作爲提高生產力的工具，在這些方面也有很多潛在的發揮空間。

首先是數據分析與預測能力方面的提升：AI技術在數據分析和預測方面的應用爲Web3行業帶來了巨大的影響。通過AI算法的智能分析和挖掘，Web3平台可以從海量的數據中提取有價值的信息，並進行更準確的預測和決策。這對於去中心化金融（DeFi）領域中的風險評估、市場預測和資產管理等方面具有重要意義。

此外，也可以實現用戶體驗和個性化服務的改進：AI技術的應用使得Web3平台能夠提供更好的用戶體驗和個性化服務。通過對用戶數據的分析和建模，Web3平台可以爲用戶提供個性化的推薦、定制化的服務以及智能化的交互體驗。這有助於提高用戶參與度和滿意度，促進Web3生態系統的發展，例如許多Web3協議接入ChatGPT等AI工具來更好的服務用戶。

在安全性和隱私保護方面，AI的應用對Web3行業也具有深遠的影響。AI技術可以用於檢測和防御網絡攻擊、識別異常行爲，並提供更強大的安全保障。同時，AI還可以應用於數據隱私保護，通過數據加密和隱私計算等技術，保護用戶在Web3平台上的個人信息。在智能合約的審計方面，由於智能合約的編寫和審計過程中可能存在漏洞和安全隱患，AI技術可以用於自動化合約審計和漏洞檢測，提高合約的安全性和可靠性。

可以看出，對於Web3行業面臨的困境和潛在的提升空間裏，AI在很多方面都能夠參與和給予助力。

三、AI+Web3項目現狀分析

結合AI和Web3的項目主要從兩個大的方面入手，利用區塊鏈技術提升AI項目的表現，以及利用AI技術來服務於Web3項目的提升。

圍繞着兩個方面，湧現出了一大批項目在這條路上探索，包括Io.net、Gensyn、Ritual等各式各樣的項目，接下來本文將從AI助力web3和Web3助力AI的不同子賽道分析現狀和發展情況。

3.1 Web3助力AI

3.1.1 去中心化算力

從OpenAI在2022年底推出ChatGPT後，就引爆了AI的熱潮，推出後5天，用戶數量就達到了100萬，而之前Instagram花了大約兩個半月才達到100萬下載量。之後，Chatgpt發力也是十分迅猛，2個月內月活用戶數達到了1億，到2023年11月，周活用戶數達到了1億。伴隨着Chatgpt的問世，AI領域也迅速的從一個小衆的賽道爆發成爲一個備受關注的行業。

根據Trendforce的報告，ChatGPT需要30000個NVIDIA A100 GPU才能運行，而未來GPT-5將需要更多數量級的計算。這也讓各個AI公司之間開啓了軍備競賽，只有掌握了足夠多的算力，才能夠確定在AI之戰中有足夠的動力和優勢，也因此出現了GPU短缺的現象。

在AI崛起之前，GPU的最大提供商英偉達的客戶都集中在三大雲服務中：AWS、Azure和GCP。隨着人工智能的興起，出現了大量新的買家，包括大科技公司Meta、甲骨文以及其他數據平台和人工智能初創公司，都加入了囤積GPU來訓練人工智能模型的戰爭中。Meta和特斯拉等大型科技公司大量增加了定制AI模型和內部研究的購買量。Anthropic這樣的基礎模型公司以及Snowflake和Databricks這樣的數據平台也購買了更多GPU，來幫助客戶提供人工智能服務。

正如去年Semi Analysis提到的"GPU富人和GPU窮人"，少數幾家公司擁有2萬多A100/H100 GPU，團隊成員可以爲項目使用100到1000個GPU。這些公司要麼是雲提供商或者是自建LLM，包括OpenAI、Google、Meta、Anthropic、Inflection、Tesla、Oracle、Mistral等。

然而大部分的公司都屬於GPU窮人，只能在數量少得多的GPU上掙扎，花費大量的時間和精力去做較難推動生態系統發展的事情。而且這種情況並不局限於初創公司。一些最知名的人工智能公司--Hugging Face、Databricks (MosaicML)、Together甚至Snowflake的A100/H100數量都小於20K。這些公司擁有世界一流的技術人才，卻受限於GPU的供應數量，相比於大公司在人工智能中競賽中處於劣勢。

這種短缺並不局限於"GPU窮人"中，甚至在去2023年年底，AI賽道的龍頭OpenAI因爲無法獲得足夠的GPU，不得不關閉付費註冊數周，同時採購更多的GPU供應。

可以看出，伴隨着AI高速發展帶來的GPU的需求側和供給側出現了嚴重的不匹配，供不應求的問題迫在眉睫。

爲了解決這一問題，一些Web3的項目方開始嘗試結合Web3的技術特點，提供去中心化的算力服務，包括Akash、Render、Gensyn等等。這類項目的共同之處在於，通過代幣來激勵廣大用戶提供閒置的GPU算力，成爲了算力的供給側，來爲