AI与Web3融合：基础设施建设与创新应用

AI和Web3被视为技术创新的两大驱动力。随着ChatGPT的出现，链上AI也从概念迅速发展为Web3领域的重要基础设施，成为行业内公认的可持续发展新赛道。

在近期举行的香港共识大会上，AI与Web3的融合成为热门话题。无论是主会场还是分会场，相关讨论持续不断。让我们来了解一下当前链上AI发展的主要方向和潜力项目。

一、AI 基础设施

1. AI Agent平台和框架

AI Agent的发射平台和框架在近半年内备受关注。这类项目为开发者和普通用户提供了低门槛使用AI Agent的平台，是本轮AI项目的重点方向之一。

• 某去中心化人工智能操作系统通过构建AI专有的Layer 1，连接计算资源、数据和模型，构建分布式AI开发生态系统。

• 一个专注于去中心化AI Agent的创新平台致力于推动多代理技术的发展，用户可以创建、管理和协调AI Agent网络。

• 某去中心化基础架构栈旨在实现安全、自主的人机协作。用户可以创建专属AI智能体，这些智能体能够自主行动。

• 一个去中心化AI基础设施平台支持AI Agent和应用的分布式开发与运行，通过区块链技术整合分布式存储、计算和数据验证。

• 某去中心化的多AI Agent网络让用户只需描述需求，AI代理网络即可自主完成任务，实现单一AI模型或人类无法比拟的效率和速度。

2. 去中心化AI

去中心化AI是链上AI的终极目标。目前许多项目都在算力、数据、模型等方向努力，希望通过去中心化方式打破大公司对LLM的垄断，帮助大众获得对数据和模型的所有权。

• 一个去中心化用户数据主权平台让个人数据变成金融资产。通过独特设计，允许用户通过区块链贡献和验证数据，生成代币化资产用于AI模型训练。

• 某开放访问的AI云平台整合全球计算资源，为用户提供经济实惠、可扩展的GPU资源和AI服务。

• 一个专注于AI和区块链的下一代网络提供去中心化经济基础设施，支持开发者获取高质量数据、微调专用语言模型并将其部署为可付费服务。

• 某去中心化计算平台提供按需访问GPU和CPU集群的服务，旨在消除用户对昂贵硬件或基础设施的需求。

• 一家专注于提供分布式云计算基础设施的创新平台为AI计算任务设计了裸机GPU云，提供高性能计算能力。

• 某去中心化的自治AI智能体网络运行在用户设备上，用于从互联网实时挖掘数据，设备所有者可获得代币奖励。

• 一个致力于AI和高性能计算领域的经济层解决方案旨在通过金融化和代币化GPU资源，创建全新的资产类别和经济体系。

• 某专为人工智能经济设计的去中心化Layer 1区块链平台通过创新的共识机制，解锁对AI资产的公平访问与奖励。

• 一个为去中心化应用提供中间层隐私保护和无追踪计算功能的平台为开发者和用户提供高效、可信任且去中心化的环境。

• 某开放透明的AI数据平台支持多模态数据的收集和标注，同时提供高效、低成本的AI辅助数据标注服务。

3. 可验证的AI

AI发展面临的重要挑战之一是训练过程的不透明以及无法保证AI输出结果的准确性。目前有许多项目希望通过ZKP、TEE等技术实现对AI训练过程的可验证性，保证AI输出结果的可靠性。

• 一个去中心化云计算平台为链上应用提供可信的隐私计算和AI推理服务。其产品服务包括基于信任执行环境的保密计算网络，支持智能合约、AI模型训练和推理，以及数据隐私保护。

• 某去中心化计算引擎提供可验证的链下AI和区块链计算，结合零知识证明提升隐私与效率，专注于金融数据隐私保护。

• 一个专注于去中心化数据验证与可信AI的创新平台帮助开发者验证数据来源，确保训练数据的真实性和完整性；同时支持对AI决策过程的审计与验证。

二、AI用例：潜力与期待

相较于丰富的AI基础设施，目前出彩的AI实际用例项目仍相对较少。一些潜力项目包括：

• 某游戏平台上的Gamefi AI Agent平台能够利用AI引擎生成实时动态叙事内容，与玩家交互、推动故事发展，并在游戏化场景中提供个性化体验。

• 一个AI驱动的旅行助手能够通过聊天方式帮助用户自动定制不同的旅行计划，并提供酒店预订、航班比价等服务。

• 某体育领域的AI Agent能够为比赛提供实时分析和预测性见解。

• 一个专注于金融和交易领域的AI Agent平台，其主要目标是创建由AI Agent自主运行的去中心化多策略对冲基金。

三、传统项目向AI转型

许多传统Web3项目也纷纷拥抱AI，宣布各自的AI转向计划。

一些知名公链积极参与AI相关会议，表示AI Agent的出现对简化复杂的区块链交互流程有重要帮助，能够将更多用户引入Web3世界。他们计划从底层架构、账户创新等方面全面支持AI发展，同时通过黑客松等活动鼓励开发者进行AI应用创新。

某专注于Restaking服务的项目也表示正在努力构建去中心化的信任层，提供可验证的云服务，为AI的训练和推理、预测等链下运算提供链上证明，助力可验证AI Agent的发展。

四、挑战与未来

尽管前景光明，链上AI的发展仍面临诸多挑战，包括模型可靠性不足、提示词意图的模糊性、存储和硬件限制，以及隐私安全等问题。这些挑战不仅带来技术难题，也孕育着巨大的创新机会。

长远来看，业界对链上AI的发展充满希望，期待通过基础设施的进一步完善、用例创新和社区协作，共同推动AI与Web3的融合与繁荣。