據 ChainCatcher 報道，Web3 行業研究分析平臺 Web3 Caff Research 近日發佈了一份關於 DeAI 的深度研報。報告指出，人工智能與 Web3 的交叉點正在引發廣泛關注，Web3 技術的去中心化特性有助於緩解 AI 發展中的痛點，如數據短缺、算法突破和算力需求，而生成式 AI 的進步則爲 Web3 生態系統帶來了新的機會和挑戰。
報告進一步分析了 DeAI 賽道的發展前景和市場潛力，強調了 Web3 對 AI 的賦能方式主要體現在通過激勵機制、數字資產化手段和建立自由交易市場等外部影響上。儘管 Web3 引入了經濟激勵機制並試圖通過數據或模型資產化來建立開放的交易市場，但由於加密用戶數量有限和 AI 模型訓練對數據、算力需求巨大的不匹配，其實際效果存在侷限性。
報告強調，零知識證明技術雖然有助於實現模型可驗證性，但其量化處理、RAM 消耗、證明生成時間以及應對對抗性攻擊等方面的挑戰依然巨大。AI 與密碼學結合的效率與成本問題、 AI 深度造假以及模型訓練中的通信瓶頸問題也對兩者結合提出了嚴峻挑戰。報告樂觀地展望，隨着技術的發展， AI 與 Web3 的交叉融合將不斷加強，並在 AI Agent 與智能合約的交互中找到高效服務數字世界的新途徑。
