AI x Web3的融合帶來了創新和潛力。研究表明，這兩種技術可以互補，並提升彼此優勢。例如，Token提供數位稀缺性概念，可確保內容來源可靠，並防止身分盜用。此外，加密貨幣技術確保交易真實性和安全性，人工智慧則創造豐富數位內容。在運算網路中，高效能GPU聚合和商品消費級GPU聚合等技術嘗試降低運算成本。智慧代理平台探索代理互通和發現能力。資料層解決資料存取問題，如網路資料和受保護資料。雖然這個行業仍處於起步階段，但AI x Web3的融合充滿前景，可以推動技術進步並重塑數位體驗和網路互動方式。
乍一看，AI x Web3 似乎相互相容，各自基於根本不同的原理，並服務於不同的功能。然而，深入研究會發現，需要考慮的技術有機會平衡彼此的權衡取捨，彼此獨特的優勢可以相輔相成，互相提升。 Balaji Srinivasan在SuperAI大會上闡述了這一互補的能力概念，我對這項技術如何相互作用的詳細比較。
代幣採用自動化而上的方法，從全球眾多獨立實體的協同努力中興起，十多年來透過全球眾多獨立實體的協同努力演變。相反，人工智慧是透過自動化而上的方法開發，由少數科技巨頭駕駛。這些公司決定產業的步伐和動態，進入門檻更多是由資源密集度而非技術難度決定的。
嘗試科技也有著截然不同的本質。本質上，Token是確定性系統，產生不可改變的結果，例如雜湊函數或零知識證明的可預測性。由於人工智慧的機率和通常不可預測性形成了鮮明的對比。
五、加密貨幣技術在驗證方面表現出色，確保交易的真實性和安全性，並建立無信任的流程和系統，同時人工智慧領域也積極創造豐富的數位內容。 然而，在創造數位豐富的過程，確保內容來源和防止身分盜用成為挑戰。
為了滿足這項需求，Token提供了豐富的數位立足概念—數位稀缺性。它提供了相對先進的工具，可以推廣到人工智慧技術，以確保內容來源的可靠性並避免身分盜用問題。
Token的一個優勢是其吸引大量資金和資本進入協調網絡，以服務特定目標的能力。 資金對消耗大量運算能力的人工智慧尤為有利。 資金高效利用的資源以提供更廉價的運算能力，能夠提升人工智慧效率。
追逐新興技術進行對比，我們不僅可以了解它們自己的，還可以看到它們如何共同開創技術和經濟的新道路。每一種技術都能彌補另一種技術的不足，創造一個更整合、更創新的未來。在這篇文章中，我們旨在探索新興的AI x Web3產業圖，並重點介紹這些技術交叉點上的一些新興領域。
來源：IOSG Ventures
2.1 電腦網絡
產業圖譜首先介紹了運算網絡，它們試圖解決預定的GPU供應問題，並嘗試以不同的方式降低運算成本。值得重點關注的是以下幾項：
: 儘管技術目標是實現永續發展，但許多專家對此目標仍持懷疑態度。 高效能GPU聚合：將全球最受歡迎的GPU整合展覽會分散且無權限的啟用，而無需擔心非統一GPU資源互通性問題。 商品消費級GPU聚合：指向聚合一些效能較低但可以在消費性設備中消耗更多的GPU，這些GPU是供應端最未有效的資源。它適用於那些願意犧牲表現和速度以便更便宜、更長訓練過程的人。 2.2訓練與推理
計算網路主要用於兩個主要功能：訓練和推理。人們對Web 2.0 和Web 3.0專案的需求十分迫切。在Web 3.0 領域，像Bittensor 這樣的專案利用運算資源進行模型微調。在推理方面，Web 3.0專案強調了過程的可驗證性。這一重點催生了可驗證推理作為一個市場垂直領域，專案們正在探索如何將AI 推理整合到智能合約中，同時保持去中心化的原則。
2.3智能代理平台
接下來是智慧代理平台，圖譜概述此類別中的融資需求解決的核心問題：
代理互通與發現及通訊能力：代理之間能夠互相發現與通訊。 代理伺服器建立可執行能力：代理伺服器整合並管理代理。 AI代理的版權和市場：為AI代理提供版權和市場。
這些特性指的是通用和模組化的系統，這些系統可以無縫整合到電腦和應用程式當中。人工智慧代理有可能改變我們的互動方式，請求代理將利用這些資訊來支援其操作。我們設想的人工智慧代理在以下幾方面依賴：
利用分散式網路獲取即時網路數據使用DeFi管道進行代理支付需要經濟押金不僅有利於在不當行為發生時進行懲罰，還可以提高代理的可發現性（即在發現過程中利用經濟押金作為經濟信號） 利用該決定哪些事件應導致開放的互通性標準和代理框架以及支援構建可組合的集體併購交易不公平對待的過去表現，併購交易實時選擇利益代理集體
來源：IOSG Ventures
2.4資料層
在AI x Web3的融合中，資料是一個核心。數據是AI競爭中的策略資產，與運算資源一道構成關鍵資源。然而這一類別被忽視，因為業界的大部分精力都中心化在計算層面。實際上，原語在資料取得過程中提供了許多重要的價值方向，主要包括以下兩個高層次方向：
存取公共互聯網數據存取被保護數據
，互聯網的發展離不開分散式資料庫，分散式資料庫是電腦科學和電腦應用領域的一個重要的分支，它為電腦科學和電腦應用提供了廣泛的應用，是資訊科技、資訊科技和網路技術研究的熱點和困難問題，是資訊科技在電腦應用領域的一個重要分支，它為電腦科學和電腦應用提供了廣泛的應用，是資訊科技在電腦應用領域的一個重要分支，它為電腦應用提供了廣泛的應用，是資訊科技在電腦應用領域的一個重要分支，它為電腦應用提供了廣泛的應用，是資訊科技在電腦應用領域的一個重要分支，它為電腦應用提供了廣泛的應用，是資訊技術在電腦應用領域的一個重要分支，它為電腦應用提供了廣泛的應用，是資訊科技在電腦應用領域的一個重要分支，它
儘管Grass在公共資料方面提供了公平的競爭環境，但仍有未利用資料的問題——即購買資料中心的存取問題。具體來說，由於保留了大量敏感數據，以隱私保護的方式保存。許多投資正在使用一些密碼學工具，使AI開發者能夠在保留敏感資訊的同時，利用購買資料中心的基礎資料結構和微型大型語言模型。
聯邦學習、差分隱私、可信任執行環境、全同態和多方運算等技術提供了不同程度的隱私保護和權衡。 Bagel的研究文章（https://blog.bagel.net/p/with-great-data-comes-great-responsibility-d67）總結了這些技術的優秀概述。這些技術不僅可以在機器學習過程中保護資料隱私，還可以在運算層面實現全面的隱私保護AI解決方案。
2.5數據與模型來源
此外，這些技術來自真實性和來源的保證。以水印技術為例，水印是模型來源技術之一，它負責在嵌入到機器學習中簽名，並表示嵌入到模型的重量中，這樣在驗證是否來自預期模型時可以驗證是否來自預期。
2.6應用
在應用方面，設計的可能性是無限的。在上面的產業版圖中，我們列出了一些隨著AI技術在Web 3.0領域的應用而特別值得期待的推廣案例。由於這些範例大多是自我描述，因此我們在此不作額外的評測。然而，請勿將AI與Web 3.0的交易所轉化為現實領域，因為這些新語言為開發者創造創新範例和優化現有範例更多的自由度。
總結
AI x Web3融合帶來了充滿創新和潛力的前景。透過利用人工智慧和Web3之間的協同優勢，我們可以解決各種挑戰，並解決新的技術路徑。在探索這個新興產業時，AI x Web3之間的協同可以推動進步，重塑我們未來的數位體驗和我們在網路上的互動方式。
數位稀缺與數位整合、未充分利用資源動態提高運算效率，以及安全、隱私保護資料實踐的建立，將定義下一代技術演進時代。
然而，我們必須認識到，這個行業仍處於起步階段，目前的行業版圖可能在短時間內變得過時。 快速的創新節奏意味著今天的解決方案可能很快就會被新的突破所取代。 儘管如此，所討論的基礎概念——如計算網路、代理平台和數據協議——突顯了人工智慧與Web 3.0融匯的巨大可能性。
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