一、AI 与 Web3 的双向互济

第四次工业革命才刚刚开始，因为其核心技术，包括区块链和人工智能，只达到了其全部潜力的一小部分。随着每一次革命之前改变地球的面貌和人类的命运，我们相信区块链技术将和 AI 结合，通过对金融、医疗、电子商务、娱乐等全球行业的去中心化，以实现现有行业的颠覆。 ——4RC

1/ Web3→AI：Web3 为开源人工智能项目提供动力

“人工智能的 Web3 基础设施层可以引入开源开发、社区所有权和治理以及普及的元素，从而在开发这些新技术时创造新的模型和效率。”

2/ AI→Web3：AI 赋能 Web3 项目

开源 AI 符合 Web3 的开放、去中心化和民主化的精神，代表了科技巨头提供的 AI 的替代方案，而科技巨头不可能很快变得开放。

二、Web3 是组织 AI 模型构建的有效场景

训练大规模神经网络所需的计算是基础模型中最大的瓶颈之一，而去中心化治理和市场模型可以跨地域公开访问，使得任何研究人员都可以访问计算资源。

高质量的标记数据集对于有效的 AI 模型至关重要。创建和标记数据集需要专业知识、资源和团队。Web3 的 DAO 组织与 token 激励能为神经网络的训练引入开源开发、社区治理等新模式，有利于提高 AI 训练的效率。

目前已经有了一些面向全球研究者开源的 AI 训练社区，但这些社区是以非正式的方式组织起来的，依靠志愿者贡献实现 AI 训练目标。

DAO 是一种有效的 AIGC 运营管理模式。通过在区块链上部署自动执行且不可篡改的规则，AIGC 参与者可以实现去中心化自治。DAO 模型是多方利益角色的形成，适用于 AIGC 平台管理。基于 DAO 的治理模型包括四个角色：创作者、原创艺术品所有者、AIGC 运营商和区块链验证者。这些角色的商业价值来自于创作者，他们通过常规投票权决定收益份额。这种模型可以使 AIGC 的使用与沟通更加便捷、高效。

基于 Web3 生态的 DAO+Token 可以成为激励社区贡献的有效形式。建立 AI 训练贡献于 token 获取的对应模型，并将后续 AI 产品的收益作为同 token 的价值捕获基础。以 DAO+Token 的 AI 产品开发模式，能有效解决 AI 训练贡献者无法量化并记录贡献的问题，股份化、货币化的 AI 产品，有助于其与训练者实现价值共振。

这样一来，数据集贡献者可以通过他们的代币持有大型模型的股份，而研究人员将能够在开放中对构建的资源进行货币化。

值得注意的是，借助 DAO 为 AIGC 提供管理赋能时需要注意 DAO 治理模式的潜在风险，并寻求解决方案。当前 AIGC 的应用模型变化多端，存在商业不良分子盗取用户隐私数据的风险。因此，需要加强对区块链验证器和平台运营商的审核力度，以确保环境高度可信、运算溯源更加彻底。

三、AI 对 Web3 生态的赋能

目前区块链原生的 AI 基础设施和借助 AI 引擎实现应用场景的加密项目都处于萌芽时期，但是两者的融合也面临着技术挑战和信任问题。Web3 趋向于使用复杂化技术，这可能会给 AI 获取数据带来挑战。此外，AI 在区块链生态中的适用性和在应对突发事件时的调整能力等方面也需要更多的实验数据支持。为什么要在某个项目中引入代币，是 Web3 的核心问题，这也 AI 与 Web3 融合需要考虑的。

AI 融入 Web3 是一种未来的技术趋势，现阶段已经有一些结合人工智能的 Web3 应用实例出现，随着时间的推移，更多相关的 Web3 基础设施和新模式将会相继出现。

总体而言，AI 与 Web3 的结合有以下优势：

1/ 增强 Web3 项目的效率与拓展新

2/ 增强区块链的安全性

3/ 为 Web3 项目提供更多个性化服务

4/ 在数据分析和预测方面，帮助 Web3 用户更好决策

5/ 提升 AI 训练的深度与效率

四、AI+Web3 赛道分析

1/ AI+ 自主学习

• 去中心化自主学习：使用区块链技术构建去中心化的 AI 模型，这些模型可以自主学习和改进，同时也能够共享学习结果，从而提高整个网络的智能水平。
• 通过 Web3 技术和区块链的应用来提高机器学习效率，进而实现更快速、可靠的 AI 应用。虽然这些应用相较于传统的 GPU 算力租赁并不占据优势，但如果平台本身从事金融业务，并足够从协议捕获的价值中补贴用户，就可以吸引足够多的用户提供算力。

2/ AI+ 智能合约

• 智能合约是区块链技术的核心，它可以自动执行合约条款，AI 可以在智能合约中加入更多的智能，例如根据合约条款自动执行某些操作、识别数据异常等。AI 可以用于智能合约的执行和管理，从而提高合约的可靠性和效率。
• 通过智能合约实现对 AI 模型的可控性和自动化交易流程。但由于开源数据集和模型的存在，使得在区块链平台上交易变得不那么有吸引力，同时 Web3 AI 模型和数据集交易也面临着 Web2 公司的竞争，缺乏足够的护城河。
• Web3 可以将机器学习功能整合到智能合约和协议中。举个例子，AI 可以通过分析你的在线数据来评估你的 DeFi 信用评分，这将有助于更准确地预测你偿还债务的可能性。如果这样的 AI 作为协议成功部署，它将有潜力使 DeFi 的规模翻倍，因为它可以解决传统融资中的两个主要问题：中介和抵押品。

3/ AI+ 数据安全

• 区块链使用零知识证明技术，使数据隐私得到最大程度的保护，而 AI 可以在不损害隐私的情况下分析数据。
• AI 可以帮助加强 Web3 中的数据隐私保护，例如通过加密技术保护用户数据隐私，或通过联邦学习等技术让多个参与者共享数据而不泄露用户隐私。
• 区块链身份验证：AI 可以在区块链上用于身份验证，例如通过面部识别、声纹识别等技术来验证用户的身份，并防止欺诈行为。
• 数据隐私和安全：使用 AI 技术来保护用户数据的隐私和安全。区块链技术提供了去中心化的存储和传输方式，而 AI 技术则可以用于加密、解密和验证数据，从而提高数据的安全性和隐私性。

4/ AI 与艺术的生产

• 创作辅助：AI 可以帮助艺术家在 NFT 创作方面降低制作难度，并提供更多的灵感来源。例如，AI 可以提供设计、构图、色彩和纹理等方面的建议和辅助，使艺术家更快速、更高效地创作作品，并获得创造力上的灵感。
• 生成艺术品：通过生成对抗网络（GAN）等技术，AI 可以自动生成艺术品。这些艺术品可能是独一无二的，具有个性，甚至可以超越人类的想象力。艺术家可以在这些生成的作品的基础上进行再创作，将其作为灵感源泉。
• 参与交互：在 Web3 中，艺术品可以与观众进行更深入的交互。AI 可以通过自然语言处理、图像识别等技术，使得艺术品能够更好地与观众互动，并回应观众的需求和反馈。在元宇宙项目服务方面，AI 的应用也非常广泛。元宇宙是一个虚拟的世界，用户可以在其中进行各种活动，例如购物、游戏等。AI 可以帮助元宇宙项目构建自适应的虚拟环境，例如可以根据用户的行为来变化虚拟环境，从而提高用户的体验。此外，AI 还可以帮助元宇宙项目进行虚拟经济的设计和管理，例如通过分析用户的消费行为来确定货币的发行量和价格设置，从而使虚拟经济更加稳定和可持续。另外，AI 还可以对用户的行为进行分析和预测，从而为元宇宙项目提供更好的用户服务。
• 数字资产管理：在 Web3 中，艺术品被视为数字资产。AI 可以协助艺术家和收藏家进行数字资产管理，例如数字版权保护、版税管理等。这样可以保护艺术家的创作成果，确保其在数字世界中得到公正的评价和回报。

5/ AI+ 数据决策

• AI 可以帮助识别 DeFi 平台上的潜在风险，例如智能合约漏洞和欺诈行为。AI 还可以分析数据，以便优化交易策略和决策，提高交易效率。AI 可以帮助识别市场趋势和价格变化，以便更好地预测市场走势和制定投资策略。AI 还可以帮助优化市场运作，例如自动化交易和风险管理。
• AI 可以在 DAO 决策中发挥重要作用，例如预测提案的效果、评估投票结果的可信度等。AI 还可以帮助管理和优化 DAO 中的资产和资源。

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CryptoBricks 分析师：Terance

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