在加密货币和人工智能领域，Web3技术与AI的结合正成为一个激动人心的话题。Web3承诺去中心化和透明化，而AI带来了智能化和自动化的能力。结合这两者，无疑会为未来的科技发展打开新的大门。然而，现实与承诺之间的差距是显而易见的。本文将深入分析Web3和AI结合的顶尖创意，并探讨真正的挑战与机遇。
Web3与AI结合的挑战
1. 去中心化的AI训练
去中心化网络中的AI训练面临着显著的技术挑战。传统的数据中心内，AI训练依赖于Nvidia的NVLink和InfiniBand等高速互联技术，提供超过50 Gbps的GPU间通信速度。然而，在去中心化的环境中，网络延迟和带宽问题使得这种速度难以匹敌。
此外，去中心化训练的市场吸引力也较低，因为目前大量的计算资源投入于AI模型的训练，但未来需求可能更多集中在推理上。虽然一些创新，如基于InfiniBand的分布式训练和Neuromesh的预测编码网络，显示了去中心化训练的潜力，但实际采用情况仍需观察。
2. 去中心化的AI数据迭代
AI训练过程中需要处理和迭代大量数据，而在Web3环境中，这成为了一个重大挑战。传统的AI训练依赖于高性能的集中式数据存储系统，处理数TB的数据并进行反复的清洗和转换。在去中心化的环境中，数据的传输和存储成本显著提高，使得高效的数据迭代变得困难。
尽管如此，像0g.ai这样的技术创新提供了链上数据存储和数据可用性基础设施，为去中心化的数据处理提供了新的希望。
3. 利用过度冗余的AI推理计算达成共识
验证去中心化环境中的AI推理是一个复杂的问题。通常，多个节点会重复执行相同的推理任务，以避免单点故障。然而，在高端Nvidia芯片短缺的情况下，这种方法不仅增加了成本，还浪费了宝贵的计算资源。因此，如何在去中心化环境中高效且可靠地验证AI推理结果成为了一个亟待解决的挑战。
4. Web3特定的AI用例
Web3与AI的结合还在早期探索阶段，具体的应用场景和市场需求尚不明确。与Web2相比，Web3的客户群体较小且不稳定，这使得面向Web3的AI服务提供商在扩展业务时面临更大的困难。然而，随着AI代理的普及和市场的成熟，我们可以预见Web3原生AI用例将在未来展现出更大的潜力。
5. 消费级GPU去中心化物理基础设施网络（DePIN）
去中心化的AI计算网络，特别是依赖于消费级GPU的网络，适用于低端推理任务或对延迟和可靠性要求较低的消费用例。然而，对于企业级应用，高端GPU和数据中心级的基础设施仍然是首选。消费级GPU更多地适合演示和初创公司的低端应用场景。
加密与AI的实际且可行的用例
1. 服务于Web2客户
短期内，大多数需要AI服务的客户将来自Web2领域。生成式AI每年可带来数万亿美元的附加价值，相较之下，整个加密货币市场的总值仅为几万亿美元。因此，Web3 AI服务的一个现实方向是首先服务于Web2客户，如构建AI为核心的垂直行业软件公司、微调模型的大型企业和加入AI功能的软件公司。
2. 通过GPU去中心化物理基础设施网络（GPU DePIN）降低成本
GPU DePINs（去中心化物理基础设施网络）利用未充分利用的GPU计算能力，为AI推理提供低成本的计算资源。这些网络通过汇集未充分利用的高性能GPU，解决了当前Nvidia芯片短缺的问题，并降低了推理的成本。这些资源包括AWS机器、Filecoin挖矿硬件和ETH挖矿硬件等。
3. 非审查的AI模型
OpenAI等中心化机构往往会因政治或伦理原因对其AI模型进行自我审查。Web3和开源模型的结合，为不受审查的AI应用提供了一个理想的平台。Venice.ai等项目通过开源的方式运行AI模型，保护用户隐私，并提供非审查的AI服务。
4. 避免向中心化机构发送个人可识别信息
企业对其内部数据的隐私保护要求日益增加，而Web3环境中的隐私增强技术，如可信执行环境（TEE）和完全同态加密（FHE），为保护数据隐私提供了新的途径。这些技术可以在链上安全地处理敏感数据，避免将其发送到中心化的AI服务提供商。
5. 利用开源模型的最新创新
开源软件（OSS）正逐渐侵蚀专有软件的市场份额，LLM（大型语言模型）也不例外。开源的AI模型，如Llama、RWKV和Mistral.ai，正在迅速发展，Web3平台可以利用这些开源创新，提供更加灵活和经济的AI解决方案。
6. 通过高成本的随机抽样或零知识证明实现共识
在去中心化的AI推理中，验证结果的准确性是一个关键挑战。零知识证明和乐观抽样验证方法为解决这个问题提供了潜在的解决方案。这些技术通过经济激励和高级加密算法，确保在去中心化环境中高效地验证推理结果。
7. 节省费用：开源软件堆栈与利润优化
Web3与开源模型的结合，有助于降低AI服务的成本。通过使用开源软件和去中心化的计算资源，企业可以避免高昂的专有AI服务费用，同时利用开源社区的创新和贡献。
8. 去中心化的数据采集
去中心化网络在数据采集方面也展示了巨大的潜力。像Grass这样的初创公司，通过去中心化的方式爬取数据，为AI模型的训练提供了丰富且实时的数据。这种方法不仅提高了数据获取的效率，还通过分散的数据爬取网络，绕过了集中式数据采集的限制。
结论
Web3与AI的结合，尽管面临着诸多挑战，但也展现了巨大的潜力。随着技术的不断进步和市场的逐渐成熟，Web3 AI将在数据隐私、成本优化和去中心化创新等方面，带来深远的影响。我们正站在科技进步的前沿，期待Web3与AI的未来发展。