都在盼望 AI+Web3 会成为这一轮牛市的催化剂,从 VC 给的高估值和重注就可见一斑。问题来了,AI+Web3 融合赛道目前存在哪些问题?结合 @web3caff_zh 的这篇系统性报告,我来谈谈我的看法:
1)AI 训练需要大规模的数据,而 Web3 的用武之地恰恰是做数据追踪以及由此衍生的激励功效。长期看,AI 势必需要 web3 的助力,但需要厘清 web3 只能解决 AI 的有限问题。
比如,传统大规模的数据训练、算法持续优化、计算机视觉、语音识别技术、游戏 AI 等核心领域主要推动力还得靠大规模集中算力和芯片、算法等软硬件适配优化等,诸如深度学习卷积神经网络、强化学习、类脑计算模型等拓展 AI 能力边界的方向,短期都没有 web3 立足的可能性;
2)生成式 AI 只占 AI 大板块的一个小分支,但却加速了 AI 和 web3 的融合。因为生成式 AI 是一种更偏向应用端的 AI 普惠技术。理想情况下,基础大模型一般会由大公司利用集中算力搞定并采取开源政策,对其上层的应用市场进行驱动。整体 AI 市场会逐渐长尾化,模型微调和推理的重要性被凸显。
然而,一旦掌握核心算力和模型资源的公司改变开源政策对整体 AI 市场都会产生直接影响,为避免此种危机产生,一种更依赖分布式算力架构和分布式推理协作架构的 infra 就会成为必须。
3)web3 可以在 AI 分布式框架的构建过程中发挥关键作用,比如:在模型训练时,区块链可以为数据源创建唯一标识,做数据去重提高训练效率;在算力不足时,区块链可以利用 Tokenomics 激励机制构建分布式的 AI 算力网络;在参数微调环节,区块链可以记录模型的不同版本,追踪模型演变历程同时做精细化控制;
在模型推理环节,可以应用 ZK、TEE 等技术构建去中心化的推理网络,增进模型间的通信互信;在边缘计算和 DePIN 集成环节,web3 可以帮助构建去中心化的边缘 AI 网络,带动 AI+DePIN 物联网的结合。
4)Vitalik 此前谈及 AI+Web3 的结合点时声明了 AI 可以作为 Web3 世界的参与者循序渐进融合,因此 AI 和 web3 的融合一定会非常缓慢。
一方面,主流 web2 世界的注意力尚在 AI 展现功效层面而对 AI 幕后协作框架并没有太多倚重,存在和 web3 脱节的问题;另一方面,web3 在 AI 结合领域也还停留在分布式算力网络、分布式推理架构网络、分布式 Tokenomics 应用网络、分布式 AI Agent 工具协作网络等基础 infra 的构建阶段,并没有得到 web2 主流刚需群体的充分验证和应用。
总之,一句话,AI+Web3 方向大势所趋没错,但实际落地发展并没那么快,可能要持续一个周期甚至跨周期才能看到显著进展,需要多一点耐心。
本文获得《AI+Web3 会成为这一轮牛市的催化剂吗?》授权转载,作者:Haotian