AI与Web3融合创新的探索之旅

来源：IOBC Capital

Web3作为一种去中心化、开放、透明的全新互联网范式,与 AI 有着天然的融合契机。在传统的集中式架构下,AI计算和数据资源受到严格控制,且存在算力瓶颈、隐私泄露、算法黑箱等诸多挑战。而Web3基于分布式技术,可以通过共享算力网络、开放数据市场、隐私计算等方式,为AI的发展注入新的动力。同时,AI也能为Web3带来诸多赋能,如智能合约优化、反作弊算法等,助力其生态建设。因此,探索Web3和AI的结合，对于构建下一代互联网基础设施、释放数据和算力价值至关重要。

数据驱动：AI与Web3的坚实基础

数据是驱动AI发展的核心动力，正如燃料之于引擎。AI模型需要消化大量高质量数据,才能获得深入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基础，还决定了模型的准确性和可靠性。

在传统的中心化AI数据获取和利用模式中,存在以下几个主要问题:

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所垄断，形成了数据孤岛；

个人数据隐私面临泄漏和滥用的风险

Web3能够以新的去中心化数据范式来解决传统模式的痛点。

通过Grass，用户可以出售闲置网络给AI公司，去中心化地抓取网络数据，经过清理和转化，为AI模型训练提供真实、高质量的数据；

Public AI采用“label to earn”模式，通过代币激励全球工作者参与数据标注，汇聚全球的专业知识，增强数据的分析能力；

区块链数据交易平台如Ocean Protocol、Streamr等，为数据供需双方提供了一个公开透明的交易环境，激励数据的创新和共享。

尽管如此，真实世界的数据获取也存在一些问题，比如数据质量不一、处理难度大、多样性和代表性不足等。合成数据可能是Web3数据赛道未来的明星。基于生成式AI技术和模拟，合成数据能够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。在自动驾驶、金融市场交易、游戏开发等领域，合成数据已经显示出其成熟的应用潜力。

隐私保护：FHE在Web3中的作用

数据驱动时代，隐私保护已成为全球关注的焦点，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）等法规的出台，反映了对个人隐私的严格守护。然而，这也带来了挑战：一些敏感数据因隐私风险而无法被充分利用，这无疑限制了AI模型的潜能和推理能力。

FHE即全同态加密，允许在加密数据上直接进行计算操作，而无需对数据进行解密，且计算结果与在明文数据上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，使得GPU算力能够在不触及原始数据的环境中执行模型训练和推理任务。这为AI公司带来了巨大的优势。它们可以在保护商业机密的同时，安全地开放API服务。

FHEML支持在整个机器学习周期内对数据和模型进行加密处理，确保敏感信息的安全性，防止数据泄露风险。通过这种方式，FHEML强化了数据隐私，为AI应用提供了一个安全的计算框架。

FHEML是ZKML的补充，ZKML证明机器学习的正确执行，而 FHEML 则强调对加密数据进行计算以维护数据隐私。

算力革命：去中心化网络中的AI计算

当前AI系统的计算复杂性每3个月翻一番，导致算力需求激增，远超现有计算资源的供应。例如，OpenAI的GPT-3模型训练需要巨大算力，相当于单个设备上355年的训练时间。这样的算力短缺不仅限制了AI技术的进步，更让那些高级的AI模型对于大多数研究者和开发者来说变得遥不可及。

同时，全球GPU的利用率不足40%，加之微处理器性能提升的放缓，以及供应链和地缘政治因素导致的芯片短缺，这些都让算力供应问题变得更加严重。AI从业者们陷入了两难：要么自购硬件，要么租赁云资源，他们急需一种按需、经济高效的计算服务方式。

IO.net是一个基于Solana的去中心化AI算力网络，通过聚合全球范围内的闲置GPU资源，为AI公司提供了一个既经济又易于访问的算力市场。算力需求方可在网络上发布计算任务，智能合约将任务分配给贡献算力的矿工节点，矿工执行任务并提交结果，经验证后获得积分奖励。IO.net的方案提高资源利用效率，有助于解决AI等领域的算力瓶颈问题。

除了通用的去中心化算力网络，还有像Gensyn、Flock.io这样专注于AI训练的平台，以及Ritual、Fetch.ai这样专注于AI推理的专用算力网络。