隨著AI大模型的普及,AI與Web3的融合成為加密貨幣資產市場的熱門板塊。 AI能提升區塊鏈交易效率,Web3區塊鏈能安全儲存數據,兩者俱有互補優勢。人們認為,這種融合可能為加密貨幣資產市場帶來變革。 AI+Web3專案已將AI能力應用到Web3基礎技術設施或具體應用中。在AI+Web3中,有早期的龍頭專案和新進應用,他們在結合區塊鏈特性解決資料壟斷問題,以及將AI能力直接應用到加密貨幣資產的交易和支付領域。預計2024年,AI與Web3的融合將持續發展。
作者/茉莉
編輯/文刀
隨著AI大模型的普及,AI與Web3的融合領域已然成為加密貨幣資產市場的熱門板塊,兩種技術在「數據」的應用層面爆發出可融潛力。
當紅炸子雞人工智慧自然語言大模型的基礎是“三算”,其中之一就是算據,理論上,為大模型提供的數據集龐大,在有效訓練之後的學習與預測能力較強而Web3的底層區塊鏈技術本質上是在一個資料庫上,依序備份資料的鍊式結構形成了資料無法被竄改的特性。
二者或具有互補優勢。 Web3區塊鏈能夠安全地儲存數據,作為一種帳本,它的「去中心化儲存和運算」屬性,可以為AI的運算層面提供定價和真實性的;而AI能夠提升區塊鏈交易的效率,將複雜的資料處理程序自動化。
一個例子是鏈上交易的自動化,這可以應用於加密貨幣資產市場。由機器學習驅動的人工智慧演算法可以追蹤市場波動,分析大規模的數據,找出規律與趨勢,並根據預定的標準執行交易。
人工智慧還可以應用在區塊鏈的安全性上,利用機器學習演算法檢查交易數據,尋找可疑趨勢或異常,並持續從數據中學習群體新的風險。
儘管目前AI與Web3都處於初級階段,但先前人們認為有可能為Web3確實加密貨幣資產市場帶來變革。 Fortune Business Insights的報告顯示,區塊鏈的人工智慧市場在2020年為2.205億美元,到2027年可達到9.736億美元,複合年增長率為23.6%。
盤點AI+Web3項目,不難發現,目前的8個早期龍頭項目主要發揮了「AI提升生產力」的特性,已經將AI大模型及機器學習的能力應用到Web3的基礎技術設施或具體應用中,包括:
將AI的多模態生成(AIGC)能力應用到了NFT生成;
比方說ChainGPT(CGPT),這個區塊鏈的人工智慧解決方案不僅能夠提供Web2世界常見的內容生成、AI聊天機器人功能外,還是一個NFT生成器;再例如Aspecta,它建構了一個人工智慧的文本生成器身分系統,透過Aspecta ID連結Web2和Web3的帳戶,根據帳戶持有者的經驗與經歷的社群形成聯繫,存取不同的DAO和應用程式。
將AI的機器學習能力轉化為建構Web3應用程式的工具/平台;
例如Fetch.ai(FET),它是一個開發去中心化應用程式的基礎設施,利用人工智慧的自動化技術,提供了創建和連接智慧代理(Agents)的工具,幫助用戶執行數位經濟中的複雜任務。
將Web3全面儲存、交易、運算的能力應用到AI開發所需的生產資料/資源;
例如允許iExec(RLC),它是基於區塊鏈的中心化計算資產市場,旨在將資源提供者與資源用戶去聯繫起來,任何人租用計算能力、數據集;再如去中心化人工智能服務網路SingularityNET(AGIX),它允許用戶將服務發佈到網路上供需方付費(加密貨幣資產)整合。
8個早期AI+Web3龍頭項目
在AI+Web3中,除了8個以上誕生的龍頭項目之外,一些早期的「選手」也在奔赴前方的路上。
針對「數據」這個最明顯的結合處,有專案利用區塊鏈的多項特性,解決資料壟斷問題。
例如,Bagel Network,它創造了「機器學習數據湖」的概念,允許用戶以任意規模存儲所有重構和非重構數據,支持數據科學家和AI 工程師以剩餘且保護隱私的方式,獲得/交易所這些經過授權且可驗證的資料集。 Bagel Network 的目的是建立一個去中心化的資料平台,來支援機器學習(ML)模型。
還有一個引人注目的新項目將人工智慧的能力直接發揮到了Web3最受矚目的金融應用領域,包括加密貨幣資產的交易和支付領域。
比方說GT協議,它是一個由ChainGPT孵化的加密貨幣資產AI執行協議,它允許任何實體或個人創建一個DeFi智能合約礦池,利用AI收集和管理用戶貢獻的流動性,一方面發揮了AI的自動化能力,另一方面也利用了智能合約在鏈上的透明化特徵。
8個新進AI+Web3應用
可以預見,2024年,圍繞AI的大模型及其應用仍將以層出不窮的開頭繼續向前發展,而Web3這個最愛關注熱點的世界也將持續關注AI這個大熱門,兩項技術的演進與相互融合,也期待加密貨幣資產市場的AI板塊增加規模。
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