作为一种去中心化、开放透明的互联网新范式，Web 3与AI有着天然的融合机会。传统集中式架构下，AI计算和数据资源被严格控制，存在计算瓶颈、隐私泄露、算法黑箱等诸多挑战。基于分布式技术的Web3通过共享计算网络、开放数据市场和隐私计算为人工智能的发展注入了新的动力。同时，AI也可以给Web3带来很多赋能，比如智能合约优化、反作弊算法等。，帮助其生态建设。因此，探索Web3与AI的结合，对于构建下一代互联网基础设施，释放数据和计算能力的价值非常重要。
数据驱动:AI和Web3的坚实基础
数据是AI发展的核心驱动力。AI模型需要消化大量高质量的数据，才能获得深入的理解和强大的推理能力。数据不仅为机器学习模型提供训练依据，也决定了模型的准确性和可靠性。在传统的集中式AI数据获取和利用模式中，主要存在几个问题:
数据获取成本高昂，中小企业难以承担； 数据资源被科技巨头垄断，形成数据孤岛； 个人数据隐私面临泄露和滥用的风险。Web3可以用新的去中心化数据范式解决传统模式的痛点。比如，通过Grass，用户可以将闲置网络出售给AI公司，集中抓取网络数据，为AI模型训练提供真实、优质的数据；公共AI采用“标签赚”模式，通过令牌鼓励全球工作者参与数据标注，汇聚全球专业知识，提升数据分析能力；海洋协议(Ocean Protocol)和Streamr等区块链数据交易平台为数据供需双方提供了公开透明的交易环境，鼓励数据创新和共享。
尽管如此，现实世界的数据采集还是存在一些问题，比如数据质量参差不齐，处理困难，多样性和代表性不足等。合成数据可能是Web3数据跟踪的未来之星。基于生成式人工智能技术和仿真，合成数据可以模拟真实数据的属性，作为真实数据的有效补充，提高数据使用效率。合成数据在自动驾驶、金融市场交易、游戏开发等领域已经显示出成熟的应用潜力。
隐私保护:FHE在Web3中的角色
数据驱动时代，隐私保护成为全球关注的焦点。全同态加密(FHE)允许在不解密数据的情况下直接对加密数据进行计算，计算结果与对明文数据进行相同计算的结果一致。FHE为AI隐私计算提供了坚实的保护，使GPU计算能力能够在不接触原始数据的情况下执行模型训练和推理任务。FHEML支持整个机器学习周期中数据和模型的加密，保证敏感信息的安全，防止数据泄露的风险。
计算革命:分散网络中的人工智能计算
目前AI系统的计算复杂度每三个月翻一番，导致计算能力需求激增，远远超过现有计算资源的供给。IO.net是一个基于Solana的去中心化AI计算网络，它通过聚合全球闲置的GPU资源，为AI公司提供了一个经济且可访问的计算市场。只有计算力需求者才能在网络上发布计算任务，智能合约将任务分配给贡献计算力的矿工。矿工执行任务并提交结果，验证后获得积分奖励。
[/h 德品:Web3 3赋能Edge AI
想象一下，你的手机、智能手表甚至家里的智能设备都有运行AI的能力——这就是Edge AI的魅力。Web3强调用户数据的去中心化和主权。德品可以通过本地处理数据，增强用户隐私保护，降低数据泄露风险。Web3的原生令牌经济机制可以鼓励德品节点提供计算资源，构建可持续发展的生态系统。
IMO:人工智能模型发布的新范例
IMO的概念最早由Ora协议提出，它将AI模型符号化。IMO为开源AI模型提供了全新的资金支持和价值共享方式。投资者可以购买IMO代币，分享模型后续收益。IMO模式增强透明度和信任度，鼓励开源协作，适应加密市场趋势，为AI技术的可持续发展注入动力。
AI Agent:交互体验的新时代
AI Agent能够感知环境，独立思考，并采取相应的行动来实现设定的目标。Myshell是一个开放的AI原生应用平台，提供全面易用的创意工具集，支持用户配置机器人功能、外观、声音以及与外部知识库的连接，致力于打造公平开放的AI内容生态。
在Web3与AI的融合中，目前更多的是基础设施层的探索，如何获取高质量的数据，保护数据隐私，如何在链上托管模型，如何提高分散计算能力的高效利用，如何验证大型语言模型等关键问题。随着这些基础设施的逐步完善，我们有理由相信，Web3与AI的融合将孕育出一系列创新的商业模式和服务。