撰文：Alice，Foresight Ventures
ChatGPT 推出兩個月後用戶數量迅速突破1 億，成為業內和資本市場的關注熱點。目前，國內外已有多家科技巨頭在AIGC 領域佈局。國內BAT、字節、網易等公司，國外谷歌、Meta、微軟等多家公司，均推出了AIGC 的應用產品。加密行業創業者們也在積極探索與ChatGPT 以及AI 的結合，試圖要分得一杯羹。
我們認為AIGC 將成為Web3 時代的生產力工具。當我們邁入Web3.0 時代，人工智能、關聯數據和語義網絡構建，形成人與網絡的全新鏈接，內容消費需求飛速增長。 UGC\PGC 這樣的內容生成方式將難以匹配擴張的需求。 AIGC 將是新的元宇宙內容生成解決方案。 AIGC 的生成利用人工智能學習知識圖譜、自動生成，在內容的創作為人類提供協助或是完全由AI 產生內容。不僅能幫助提高內容生成的效率，還能提高內容的多樣性。
總的看來AIGC 可以劃分三個維度: 軟件層麵包括自然語言處理技術、AIGC 生成算法模型和數據集；硬件層面主要是算力、通信網絡；商業應用層麵包括在web2/web3 的各類消費級應用，本文將主要討論消費應用的潛在創新。
1. AIGC 軟件層—技術進步引發的創新浪潮
AIGC 技術主要涉及兩個方面：自然語言處理NLP 和AIGC 生成算法。
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自然語言處理
自然語言處理是實現人與計算機之間如何通過自然語言進行交互的手段。循環神經網絡(RNN) 是當前NLP 的主要方法的核心。其中，2017 年由Google 開發的Transformer 模型現已逐步取代長短期記憶（LSTM）等RNN 模型成為了NLP 問題的首選模型。 Transformer 的並行化優勢允許其在更大的數據集上進行訓練。這也促成了BERT、GPT 等預訓練模型的發展。這些系統使用了維基百科、Common Crawl 等大型語料庫進行訓練，並可以針對特定任務進行微調。
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AIGC 生成算法
算法模型的突破是近年來AIGC 得以快速突破的催化劑，主流的AIGC 算法模型有兩種：生成對抗網絡GAN 和擴散模型。
生成對抗網絡GAN（Generative Adversarial Networks）
對抗神經網絡GAN (Generative Adversarial Networks) 由一個生成網絡和一個判別網絡組成，生成網絡產生「假」數據，並試圖欺騙判別網絡；判別網絡對生成數據進行真偽鑑別，試圖正確識別所有「假」數據。在訓練迭代的過程中，兩個網絡持續地進化和對抗，直到達到平衡狀態，判別網絡無法再識別「假」數據，訓練結束。
擴散模型Diffusion Model
擴散模型是一種新型的生成模型，可生成各種高分辨率圖像。在OpenAI，Nvidia 和Google 設法訓練大模型之後，它們已經引起了很多關注。擴散模型擴散模型的生成邏輯相比其他的模型更接近人的思維模式，也是為什麼近期AIGC 擁有了開放性的創造力。本質上，擴散模型的工作原理是通過連續添加高斯噪聲來破壞訓練數據，然後通過反轉這個噪聲過程來學習恢復數據。它具有精度更高、可擴展性和並行性，無論是質量還是效率均有所提升，其快速發展成為AIGC 增長的拐點性因素。同時，在機器學習的過程中，需要通過大量的訓練來實現更準確的結果，對於底層算力需求將有飛速增長。
2. 硬件層—分佈式算力敘述崛起
與傳統算法相比，人工智能算法並無多餘的假設前提，而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構，這一算法特點決定了它是更為靈活且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力，同時也帶來了顯著增加的運算量。隨著AIGC 生成量的增加，尤其是未來視頻、遊戲等內容的加入，算力需求將暴增，GPU 專用計算集群或將應運而生，這對提高模型精度和用戶體驗至關重要。根據OpenAI 分析，自2012 年以來，6 年間AI 算力需求增長約30 萬倍：
Web3 技術可以通過去中心化的方式提高機器學習的效率，這在傳統的AI 訓練之中已經有所應用，比如AlphaGo 的改進版KataGo 使用了分佈式訓練技術，使得全球希望此AI 更新的人自願提供算力訓練。
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Render Network 是一家基於GPU 基礎設施，為用戶提供分佈式渲染服務的供應商。解決的是傳統的本地渲染和雲渲染無法有效利用全球GPU 算力的問題。可以把Render Network 看成是中間件，連接供給端和需求端。用戶通過區塊鏈發布渲染任務，而礦工則可以接單幫你渲染，期間的交易費用由RNDR 結算。
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Phala Network 的核心是雲計算網絡，它採用「鏈上共識、鏈下計算」的模式,鏈下計算節點不受共識算法的約束，通過並發編程可結合多個節點的計算能力，即便是面對AI 繁重的計算任務，Phala 也能為其提供源源不斷的算力服務。基於Secure Enclave 可信執行環境所構建意味著即使是惡意的節點也無法竊取人工智能的數據或操縱其自動化程序的執行、提供虛假結果。
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在web3 中更廣泛的應用可類似於Gitcoin，捐贈算力可以獲得POAP，或者類似於AMM 提供了對於流動性的激勵，成為有償地出租算力的平台。
3. 商業應用層—當AIGC 融入Web3 消費場景
從商業應用層面看，AIGC 在文字、圖像、音頻、遊戲和代碼生成中商業模型漸顯，尤其在一些具備高重複性的任務、對於精度要求並不那麼高的領域應用已逐步成熟，這類AIGC 服務在Web2 中一般以提供SaaS 服務的形式變現（比如Lensa, ChatGPT pro）。
相比於Stability AI、 ChatGPT 等人工智能在傳統領域獲得大量關注和採用，區塊鏈更大的想像力在於可以改變AI 模型的經濟系統。前段時間出現不少AI 概念幣的大幅領漲，但我們更關注的是FOMO 情緒褪去之後，AIGC+Web3 能在應用層產生哪些方向性創新。
a. AIGC & Mass adoption
不少傳統web2 用戶對crypto 充滿興趣，卻往往因為複雜陌生的操作而放棄。 AIGC 的出現有望顯著降低web2 用戶的進入門檻。
1. Web3 搜索引擎：Web3 版本chatgpt。在現chatgpt 大模型基礎之上，加入鏈上數據和twitter, reddit, Lens, Farcaster, Mastodon, 加密媒體等數據源進行訓練，構建crypto 百科全書。
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現有用例：RSS3
RSS3 產品Hoot.it 在ChatGPT 的基礎上增加並優化了更多Web3 等開放網絡的內容訓練，使得用戶在搜索內容時獲得更好的體驗。
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現有用例：Kaito
Kaito，人工智能驅動的加密搜索引擎，其數據和信息通常分散在多個來源，例如Discord、Medium、Mirror、播客抄本以及新聞和研究平台。 Kaito 通過其AI 驅動的搜索引擎將這些信息集中在一個地方。
2. 個性化onboarding 體驗：通過分析用戶行為和偏好，AI 可以根據每個用戶的風險偏好和過往投資經驗，創建個性化的onboarding 體驗。相比於文字版教程，AIGC 引擎在創建錢包、登錄、交易、智能合約交互的每一步都能進行一對一指導，降低onboarding 複雜性和用戶流失率，讓小白用戶更安心。
3. 投資開戶引導：AI 智能助手可為用戶提供最新的市場數據、熱度追踪和基礎的投資建議。 AI 助手可以為小白用戶分析市場上最熱的前十大NFT/ 山寨幣，生成詳細的數據圖表，並協助用戶在各大交易平台完成開戶和購買等操作。
Comment: 這類產品主要面對散戶交易者，整體流量大，基礎知識欠缺，需要保證產品的強安全性和權威性，很有可能是中心化交易所先做起來。此外web3 結構化數據少質量不高，且市場更新迭代速度非常快，在數據獲取層面存在不少挑戰，目前大多項目尚未開啟測試，產品體驗不明確。
b. AIGC & 遊戲
1. 增強沉浸感：AIGC 驅動的遊戲角色可以為玩家提供更真實的體驗。 AI 驅動的NPC（非玩家角色）可以生成更複雜、逼真的行為，增強遊戲的交互性，並根據用戶的行為實時響應他們的行為和決策。
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現有用例：荒野大鏢客、地圖生成等。
《荒野大鏢客2》玩家與NPC 之間有著豐富的交互選項——問候、買賣、惹惱、掏槍、搶劫、啟動任務、逼問秘密等等，根據交互對象而改變，這些隨機性內容在AI 的加持下，能夠形成更豐富/ 更真實的交互體驗。
《微軟模擬飛行》所有1.97 億平方英里的環境主要是通過人工智能來完成，微軟公司與blackshark.ai 合作，通過AI 從二維衛星圖像生成無限逼真的三維世界。
2. 降低遊戲創作門檻：創作者可以更低門檻地進行遊戲創作，目前大多數開放世界的UCG 遊戲編輯器雖然已經簡化了遊戲創作的步驟，但仍然創作者需要一定的編程基礎，在AIGC 的幫助下無代碼編程將成為可能，玩家通過文字描述或圖片生成特定的遊戲資產、風格場景、gamplay 等。
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現有用例：Lifeform AI
Lifeform 用戶可通過AI 工俱生成專屬卡通角色。 Lifeform AI Cartoon 開展了為期一個月freemint 活動，從2 月17 日到3 月17 日。玩家大概支付0.5 美元手續費免費鑄造，每個錢包限額一個. 截止至2 月25 日NFT 已經在BNBChain 上鑄造了20.7 萬枚，共13.3 萬個錢包地址持有AVATAR NFT。
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現有用例：Anything World
Anything world 元宇宙AI 動畫工具開發公司將於今年12 月登陸Epic Games 虛擬引擎。 Anything World 主要構建ML 驅動的大規模創建開源、可用可混合的3D 工具，降低人們進入Web3 世界的門檻。
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現有用例：AIRENA
AIRENA 是現實世界和Metaverse 之間的迅捷交互通道，致力於運用先進的3D AIGC 功能，Metaverse, 空間UGC 系統，為現實2D/3D 藝術創作者們建設一站式藝術，娛樂社交平台。 AIRENA 簡化的全格式NFT 創作流程和UGC 空間內創作功能將使AIRENA 成為個人，藝術家，企業參與、整合與構建平行世界的全方位解決方案，為META 探索和交易數字資產提供無縫體驗。
3. 個性化遊戲體驗：AIGC 可以幫助個性化玩家遊戲體驗。通過跟踪玩家的行為和偏好，AI 算法可以提供量身定制的建議和遊戲選項，提高玩家滿意度和留存率。
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現有用例：Mirror World
AI 驅動的鏈遊項目Mirror World 已於2021 年9 月推出互動式NFT Mirror NFT，可跨Mirror World 全平台的遊戲流通，並預計將在今年推出三款資產互通的遊戲。
4. 公平性和防作弊：AI 驅動的反作弊系統可以檢測異常的行為模式，如自瞄或透視掛，然後標記進行進一步調查。此外AI 驅動的隨機數生成器（RNG）可提高鏈上菠菜遊戲的公平性。
5. 動態遊戲平衡：AI 可用於優化遊戲平衡，根據玩家的行為和技能水平實時調整難度級別和挑戰。遊戲將更加有趣和富有挑戰性，同時玩家也不會因過於困難的關卡而感到沮喪。
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現有用例：RCT AI
RCT AI 針對Axie Infinity 開發了AI 訓練的DRL（Deep Reinforcement Learning）模型，由於Axie Infinity 所有卡牌的組合數量大約有10^23 種，還有遊戲中的博弈等特點，rct AI 的模型在大量模擬對戰數據中提升了效率和勝率。
Comment: 在遊戲領域AIGC 的主要用例是做基礎設施優化，較難成為一個獨立的商業模式。
c. AIGC & 去中心化社交
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內容創作: AIGC 可以帶來全新的內容創作方式，運用AI 生成內容的能力讓普通的加密用戶加入到創作過程中。用戶並不一定要貢獻具體創作的內容，可以貢獻思路或者微調模型。
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減輕社交壓力：AIGC 可以幫助用戶總結複雜的信息流，讓用戶能快速讀取關鍵信息，減輕閱讀壓力；在未來有可能通過學習用戶的語氣和個人偏好，在得到用戶授權後自動為我們處理社交消息，完成簡單的決策。
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DID 和成就體系：運用AIGC 打造數字身份或者生成個人成就牆。
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現有用例:AspectaAI
Aspecta 基於雲端與鏈上數據，應用AI 打造具有價值深度的數字身份。從開發者開始，革命用戶數據潛能。以Aspecta ID 作為核心，Aspecta 建立了Aspecta Identity Ecosystem，通過協議和系統為用戶和第三方應用提供安全、可控的跨Web2 & Web3 的數據存儲、傳輸和智能應用服務。
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潛在用例: AIGC 成就牆
還有一種潛在用例是根據用戶鏈上交互、資產情況、nft 持倉、生成一個藝術牆。不僅僅是簡單地陳列出來，而是將各種元素融合為一體，並隨機應用3D 畫廊、抽象、油畫、塗鴉等各種豐富的藝術形式表現出來，藝術畫風與元素也會隨著交互記錄動態變化。
Comment: 我們如何衡量用戶生成與ai 生成內容的價值？如何衡量人與機器藝術的價值? 筆者認為AIGC 模型是在現有的數據語料庫中學習和總結，很難超出互聯網平均水平。在AIGC 時代，真正的創作者應當去思考真正的創新，進而推動文明的進步，而不是總結平庸的想法。
d. AIGC & NFT
1. 生成式NFT：AIGC 算法可以從個體收藏家的偏好和反饋中學習，隨著越來越多AI 創作工具對普通用戶開放，讓NFT 藝術創作變成了像「你畫我猜」一樣簡單的遊戲。
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現有用例：Eponym，Metascapes
Eponym 是Art AI 開發的一個可以根據單詞或短語生成藝術作品的AI 算法，可以在一分鐘之內生成抽象的藝術作品，鑄成NFT，並將其刻在以太坊上。在OpenSea 上的第一款產品在幾個小時內就售罄，截至目前已經完成了4722 筆NFT 交易，交易總量達4722 個ETH。
Metascapes 原始素材來源於從世界上最奇幻的地點拍攝照片，AI 經過學習之後生成了這些NFT，目前在OpenSea 上的交易量達到315 個ETH。
2. 交互式NFT: nft 本身可以根據用戶的行為進行交互和成長，比如屬性進化、母nft 合併、nft 博弈競技等。具體項目如下：
Comment：AIGC 是否會影響NFT 的稀缺性，能否獲得社區認可？筆者認為應當分場景分析：中長尾nft 完全可以靠aigc 生成，生產效率高、概念創新、畫風精美；藍籌則更prefer 人類藝術家。這種差別類似工業革命時代工業品和手工品區別——工業革命之前普通人缺乏基礎生活用品，工業品的出現滿足了民眾日常需求，手工品則成為了貴族品質的象徵；可見在aigc 時代，人類藝術家價值會變得更高，但受眾更少更高端。
e. AIGC & DeFi
1. 智能交易算法：AI 交易算法可以用於分析市場趨勢，更準確地預測資產價格的走向，幫助交易者做出更明智的投資決策
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現有用例：Sumo Signals
Sumo SignalsAI 加密交易策略平台,可提供基於人工智能的套利交易指標，篩選數百種加密貨幣，尋找表示買入或賣出信號的模式，以幫助加密交易者執行套利交易。
2. 更高效的借貸協議：通過使用AI 算法，借貸平台可以自動評估借款人的信用價值並設置適當的利率降低違約風險，使借貸過程更加高效。
3. 去中心化預測市場：通過分析用戶情緒和行為，算法或許能比專家更準確地預測事件的結果，例如選舉或體育比賽。
