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AI重新定義Web3？深度解析AI+區塊鏈如何引領下一代互聯網

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科技革命將經歷從移動互聯網到人工智能互聯網的轉變，而區塊鏈將重新定義下一代互聯網的價值、所有權和資產定價方式。

原文標題：《AI 重新定義 Web3？深度解析 AI+區塊鏈如何引領下一代互聯網》

原文作者：Zelda，R3PO

Web 3.0，也被稱爲語義網（Semantic Web），是互聯網發展的下一個階段，Web 3.0 的應用旨在通過建立分散的基礎設施，在分佈式區塊鏈和雲網絡上運行，消除對中央服務器的需求，從而實現更高的安全性和互操作性。區塊鏈往往被認爲是 Web3 的基礎，將重新定義未來的商業和社會模式。但伴隨 ChatGPT 的爆火，這一觀點陷入爭議。

誰將定義下一代互聯網？R3PO 認爲，區塊鏈技術和 AI 的融合將重新定義 Web3，科技革命將經歷從移動互聯網到人工智能互聯網的轉變，而區塊鏈將重新定義下一代互聯網的價值、所有權和資產定價方式。

在 Web2 中，用戶可以創建自己的內容，但這些數據和資產仍由平臺掌控，Web3 則將數據和資產歸還給普通用戶，普通用戶可以創建、控制和交易他們自己的數據和資產，而不必依賴於中介機構或第三方機構。比如近日，Blur 在 5 個月內以超過 40% 的市場份額成爲頂級 NFT 聚合器，撼動了 NFT 交易市場巨頭 Opensea 一家獨大的局面，其根本原因在於「去中心化」，將用戶的數據價值賦還於用戶。相較於 Opeasea 創始人追求在美股上市爲大股東圈錢，Blur、Dydx 等項目選擇還利於民，造福了一批忠實用戶，在這種去中心化和自治的過程中，實現了價值和所有權的重新定義，也更符合 Web3.0 的精神。

區塊鏈和人工智能將如何引領 Web3 發展

區塊鏈和人工智能實際上是非常不同的技術，發揮着完全不同的作用。區塊鏈的底層架構是一個能夠以區塊形式存儲數據的分佈式賬本，存儲在區塊鏈上的數據是不可改變的，並通過密碼學得到保障。因此，區塊鏈可以在沒有第三方的情況下保證數據安全。

人工智能的本質是機械學習的算法，利用計算機的算力和大數據的基礎來模仿人類解決問題的能力。它簡化了決策過程，使決策合理化，並採取最有可能實現特定結果的行動。人工智能可以從提供給它的數據中學習，隨着時間的推移變得更加智能。

讓我們看看這兩種技術在應用層的融合將會帶來哪些化學反應。

一方面，區塊鏈可以幫助解釋人工智能行爲。區塊鏈技術幫助我們獲得 AI 在決策過程中所使用的數據和流程的不可變記錄，這讓我們能更容易理解和審覈 AI 算法如何做出決策，進而建立更深層次的信任。

另一方面，人工智能可以提高區塊鏈效率。Draper Dragon 合夥人王嶽華在近期的一次採訪中表示，「所有的 Web3 應用場景裏，數據都會經過算法處理，越強的人工智能越能帶來更好體驗。」的確如此，區塊鏈交易是經過驗證和思考的，此過程需要強大的硬件並消耗大量能量，但人工智能可以通過優化計算和流程、減少礦工的負載和改善延遲來提高區塊鏈的效率，從而加快交易速度並減少區塊鏈技術的碳足跡。

AI+區塊鏈的結合，或將帶來新的商業模式和機會。例如：

1、更智能的 dApps 和智能 NFTs

隨着區塊鏈開發者整合人工智能和機器學習算法，網絡 3.0 將可能引入更智能的分散式應用（dApps），具有更先進的現實世界效用。

一個迷人的早期例子是 Alethea AI 的 Alice--第一個具有自我學習能力的非可替代代幣（NFT），它在從每一次新的互動中學習的過程中改變了與人交往的方式。作爲第一個智能 NFT（iNFT），Alice 有自己的個性，能夠與互聯網用戶進行詳盡的對話，並在這個過程中向他們學習。隨着人工智能算法的進步，下一代 dApps 和 NFTs 可能會從其功效中受益，因爲去中心化的應用程序獲得了更好的數據管理和分析能力，而下一代 NFTs 將帶有類似人類的行爲。

2、個人數據的價值實現

雖然社交媒體巨頭和營銷公司已經在收集我們的瀏覽數據，以提供更相關的廣告，但這並不符合網民的最佳利益。Web 3.0 的去中心化精神旨在通過讓人們重新控制他們的數據，帶來更多的用戶權力--這些數據可以選擇與服務商共享，由服務商直接向用戶付費。

通過應用人工智能算法，服務商將能夠分析更大量的數據，並在個性化用戶體驗時考慮更多因素。Web 3.0 用戶將收到更多客製化服務的同時，也從另一個維度實現了個人數據的價值化。

核心 AI+區塊鏈項目分析

以下是 AI+區塊鏈賽道中市值 TOP10 的項目簡介，數據來源 CoinGecko。

1 FET

項目介紹

Fetch-ai Network 是一個位於劍橋的人工智能實驗室，項目結合了機器學習、人工智能和分類賬本等技術，搭建一個開放的經濟框架，提供高性能、低成本的交易環境，以實現圍繞去中心化數字經濟構建的智能基礎設施。

應用場景

1. 智能識別：醫院使用 Fetch-ai 的集體學習功能訓練機器人的學習算法，以對醫院中需要檢測的胸片等 X 光圖像進行識別，定位患者的病竈，經統計，經過訓練的 AI 模型識別病例的準確率爲 90%。

2. 癌細胞檢測：通過與波茲南超級計算網絡中心 (PSNC) 的集體學習合作，Fetch-ai 和 PSNC 將爲全球醫院和研究中心訓練算法，以在未來識別和檢測患者血液或組織活檢中的循環癌細胞。

3. 預測性維護：預測性維護是一個在機器潛在故障發生之前識別它們的過程。爲了識別製造機械的潛在故障，Bosch 正在利用 Fetch-ai 的集體學習來預測博世機器的潛在故障，同時維護數據隱私。近期，Bosch 和 Fetch.ai 宣佈建立新的合作伙伴關係，以組建一個新的 Web3 基金會——Fetch.ai Foundation，旨在研究、開發和利用 Web3 技術，用於跨越移動、工業和消費領域的實際用例。

4. 供應鏈集成：Fetch-ai Network 和 LiquidChefs 之間的合作伙伴關係旨在利用 Fetch-ai Network 的自主經濟代理與其搜索和發現框架集成，以建立本地和透明的供應鏈，使 LiquidChefs 能夠搜索並連接其附近的任何可持續供應商。

2 OCEAN

項目介紹

Ocean Protocol 是一個用於 web3 數據經濟的工具，爲開發者提供工具來構建數據市場，管理數據 NFT 和 DeFi 數據代幣。數據所有者和消費者可以使用 Ocean Market 應用程序以安全、隱私的方式發佈、探索和使用數據。

項目優勢

1. 團隊經驗豐富：在區塊鏈、數據處理和 AI 等領域擁有豐富的經驗。

2. 賽道具備潛力：通過去中心化的方式可以實現公證、透明和安全的數據共享，極大的解放 AI 市場，是未來 AI 板塊的核心數據層。

3. 資源豐富：已經與新加坡政府、SingularityNET、Mattereum 和 IBM Watson AI XPRIZE 等機構和項目達成合作關係。

4. 持續迭代能力強：產品從 V1-V4，每個版本都在持續迭代，V4 主要特色包括：通過單邊質押解決 rug pull 問題，添加數據 NFT（ERC-721）以提高數據 IP 管理的靈活性，社區貨幣化等。

3 AGIX

項目介紹

SingularityNET 是一個去中心化的人工智能平臺和市場。在 SingularityNET 平臺上運行的代理可以靈活地將工作外包給彼此——交易信息、協商付款以及進行影響代理聲譽的評級。此外，在這個開源的市場上，每一個爲生態提供人工智能和機器學習服務的人，都回收到一定數量的 Token 作爲獎勵。

項目優勢：

1. AI Marketplace：AI 市場提供了許多用戶可以購買的 AI 支持的服務。

2. AI Publisher：允許 AI 開發人員在平臺上發佈他們的產品並從中獲利。

4 NMR

項目介紹

Numerai 是一種由數據科學家網絡建立、使用人工智能技術的新型對衝基金。

Numerai Tournament 的核心是免費數據集。它由經過清理、規範化和混淆的高質量財務數據組成。該平臺的主要目標是將去中心化引入數據科學領域，並允許開發人員在創建有效的機器學習預測模型方面展開競爭。

應用場景：

1. Numerai Tournament：一種對衝基金，根據全球競爭數據科學家網絡所做的數千項預測的彙總來交易股票。Numerai 每天從其用戶那裏收到大約 1 億條預測，然後創建一個元模型進行投資。

2. Numerai Signals：收集 Russell 3000 股票預測的持續錦標賽。

3. Erasure Bay：一個信息交換市場，可以交易任何類型的信息，包括估值模型、產品反饋等。

AI+區塊鏈技術面臨的挑戰

R3PO 認爲，區塊鏈和 AI 均是自互聯網發明以來最具顛覆性的兩項技術，去中心化的區塊鏈給 AI 帶來良好的數據基礎，AI 又擁有成熟的模塊資源和算法資源。目前我們所看到的技術應用只是冰山一角，兩者的融合將影響未來幾十年社會的發展軌跡和進步，有可能創造一個更高效、更安全、更個性化的數字經濟，爲個人和公司等帶來新的商業模式和機會。但與此同時，區塊鏈技術與人工智能的結合不可避免地會面臨一些挑戰。

1、安全問題

人工智能需要處理大量數據才能發揮作用，而區塊鏈上的數據爲避免受黑客侵害是經過安全加密的，那麼，爲了分析和處理這些數據，有必要對相關文件和數據進行解密，這將令數據更容易受到惡意攻擊。WEB3.0 發展至今也尚未形成完善的安全體系，所以還有待進一步形成統一的安全標準和規範。

2、成本和效率的限制

人工智能在提高區塊鏈運行效率的同時，也存在一定的限制，如目前的分佈式技術的應用，涉及大規模的計算和存儲系統，硬件上的限制，甚至物理上，運行設備能源的產生，傳輸，存儲都在一定程度上限制了 AI 與區塊鏈實際應用的落地。

當前考慮到諸多鏈上實際運行時導致的 tps 限制與 gas 費成本，都將使得真正運營在區塊鏈上的人工智能商業應用的成本會難以想象的高，而實際效率則會難以想象的低。

所以目前，區塊鏈技術與人工智能的結合仍在初始摸索中。

結語

ChatGPT 帶來的 AI 熱度還在持續發酵，而「區塊鏈＋AI」項目已歷經一輪短時間內的暴漲和暴跌。數據顯示，AI 概念加密項目 Token 總市值一度超過 50 億美元，如 SingularityNET 曾 2 月初上漲超過 290.53%，但目前這些項目已經迅速回落。

短期的 FOMO 情緒雖然給 AI+區塊鏈項目帶來了更多關注度，但究其根本，項目未來的發展還是要回歸到本身的價值。僅有 AI 皮毛的一些項目並不能扛起 WEB3.0 的大旗，這場 WEB3.0 的革新之旅的終點到底是什麼，也無人能給出一個確切的答案，是價值的重新定義？還是去中心化打敗中心化？但目前我們可以知曉的是，AI 與區塊鏈技術的融合無疑將迸發出更精彩的可能性，讓我們拭目以待。