AI 代币另一面：多数项目忙于金融利益，而非现实影响

撰文：Gagra

编译：深潮 TechFlow

本文摘要 这不是又一篇对「AI + Web3」领域乐观的风投文章。我们对这两种技术的合并持乐观态度，但本文是一种呼吁。否则，这种乐观态度最终将失去理由。 为什么？因为开发和运行最佳 AI 模型需要在最尖端且通常难以获得的硬件上进行巨大的资本支出，以及特定领域的研发。就像大多数 Web3 人工智能项目所做的那样，通过加密激励来实现众包，并不足以抵消那些牢牢控制着人工智能开发的大公司投入的数百亿美元。鉴于硬件方面的限制，这可能是第一个大的软件范式，在现任组织之外的聪明和有创造力的工程师没有资源来颠覆它。 软件「蚕食世界」的速度越来越快，很快就会随着人工智能的加速而呈指数级增长。当前情况下，所有这些「蛋糕」都流向了科技巨头，而终端用户，包括政府和大企业，当然还有消费者，更加依赖于他们的力量。

激励错位

所有这些都不可能在更不合适的时间展开——在 90% 的去中心化网络参与者忙于追逐叙事驱动发展带来的容易获得的巨大收益。是的，开发者们在追随投资者进入我们的行业，而不是反过来的。它从公开承认到更微妙的潜意识动机各不相同，但是围绕它们形成的叙事和市场推动了很大一部分 Web3 的决策制定。参与者们太沉浸在反身性泡沫中，以至于无法注意到外面的世界，除了帮助推动这一周期进一步发展的叙事。而 AI 显然是最大的一个，因为它本身也在经历一场繁荣。

我们已经与 AI x Crypto 交叉领域的数十个团队进行了交流，并可以确认其中许多团队非常有能力，以使命为驱动，充满激情地构建项目。但人类的本性是，当面临诱惑时，我们往往会屈服于它们，然后事后合理化这些选择。

易于获得流动性一直是加密行业的历史诅咒，这种诅咒已经减缓了其发展并推迟了几年的有用采用。它甚至会让最忠实的加密信徒们转向「炒作代币」。合理化的解释是，持有代币的更多资本，这些建设者可能有更好的机会。

机构资本和零售资本的成熟度相对较低为建设者提供了机会，使他们能够提出脱离现实的主张，同时仍能从估值中获益，就好像这些主张已经实现了一样。这些过程的结果是实际上导致道德风险和资本破坏，其中很少有这样的策略长期有效。需求是是一切发明之母，当需求消失时，发明也就不复存在了。

这种情况发生的时机再糟糕不过了。当所有最聪明的科技企业家、国家领导和大小企业都在竞相确保自己从人工智能革命中获益时，加密创始人和投资者却选择了「快速增长」。在我们看来，这才是真正的机会成本。

Web3 AI 市场概述

考虑到上述激励，Web3 AI 项目的分类实际上归结为： 合法（也分为现实主义者和理想主义者） 半合法 伪造者

基本上，我们认为建设者清楚地知道与他们的 Web2 竞争对手保持同步所需的条件，以及在哪些垂直领域有可能参与竞争，而在哪些领域更像是痴人说梦，不过这些都是可以向风险投资人和不成熟的公众宣传的。

目标是能够在此时此刻参与竞争。否则，AI 发展的速度可能会把 Web3 甩在身后，而世界则向着西方企业 AI 与中国国家 AI 的反乌托邦 Web4 迈进。那些不能很快具备竞争力并依赖分布式技术在更长时间范围内追赶的人，他们过于乐观以至于难以被认真对待。

显然，这是一个非常粗略的概括，即使是伪造者群体中也包含至少几个严肃的团队（也许更多的是妄想者）。但这篇文章是一种呼吁，所以我们并不打算保持客观，而是呼吁读者感受到紧迫感。 合法

「将 AI 上链」的中间件。这些解决方案背后的创始人，虽然不多，但了解到目前为止去中心化训练或推理用户实际想要的模型是不可行的，甚至是不可能的。因此，为了让最佳的中心化模型与链上环境连接起来，从而使其受益于复杂的自动化，这对他们来说是足够好的第一步。目前看来，可提供 API 访问点的硬件隔离区（TEE，即「空隔离」处理器）、双向预言机（用于双向索引链上和链下数据）以及为代理提供可验证的链下计算环境似乎是最佳解决方案。还有一些使用零知识证明（ZKP）进行快照状态变化的协处理器体系结构，而不是验证完整计算的，我们也认为在中期是可行的。

对于同样的问题的更理想主义的方法试图验证链下推理，以使其与链上计算在信任假设方面保持一致。在我们看来，这样做的目标应该是允许 AI 在单一连贯的运行时环境中执行链上和链下的任务。然而，大多数推理可验证性的支持者谈论「信任模型权重」等头绪不清的目标，实际上这些目标在未来几年甚至永远不会变得重要。最近，这个阵营的创始人开始探索替代方法来验证推理，但最初都是基于 ZKP 的。尽管很多聪明的团队正在研究所谓的 ZKML，但他们在预期加密优化超过 AI 模型的复杂性和计算需求方面冒着太大的风险。因此，我们认为他们目前不适合竞争。然而，最近的一些进展是有趣的，不应该被忽视。 半合法