AI+Web3 會變成新熱點？「這 3 種」結合方式你一定要知道！

市場 ‐ 2024.02.12 ‐ By Foresight News

AI 與 Web3 融合為加密市場新熱點，旨在解決數據應用與安全問題，預期將推動市場發展。

隨著 AI 大模型的普及，AI 與 Web3 的融合產業已然成為加密資產市場的熱門板塊，兩個技術在「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」，其中之一便是算數據，理論上，為大模型提供的數據集越大，在有效訓練之後的學習與預測能力就越強。而 Web3 的底層區塊鏈技術本質上分布式數據庫，按時序打包數據的鏈式結構形成了數據無法被篡改的特點。

二者或有互補優勢。Web3 區塊鏈能夠安全地儲存數據，作為一種帳本，它的「分布式儲存和計算」屬性，可以為 AI 的算據層面提供定價和真實性的保障；而 AI 能夠提升區塊鏈交易的效率，將複雜的數據處理程式自動化。

一個例子是鏈上交易的自動化，這可以應用在加密資產市場。由機器學習驅動的 AI 演算法可以追蹤市場波動，分析大規模的數據，從中找到規律與趨勢，並根據預定的標準執行交易。

AI 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，並不斷從數據中學習以避免新的風險。

儘管目前 AI 與 Web3 都處於初級階段，但前者被認為有可能為 Web3 乃至加密資產市場帶來變革。Fortune Business Insights 的一份報告顯示，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，複合年成長率為 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 的底層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 生成中：

比如 ChainGPT（CGPT），這個區塊鏈的人工智慧解決方案不僅能提供 Web2 世界常見的文本內容生成、AI 聊天機器人功能外，還是一個 NFT 生成器；再比如 Aspecta，它構建了一個人工智慧生成的身份系統，通過 Aspecta ID 連結 Web2 和 Web3 的帳戶，根據帳戶持有者的經驗與經歷形成社群聯繫，訪問不同的 DAO 和應用程式。

將 AI 的機器學習能力轉化為構建 Web3 應用程式的工具、平台：

比如 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能代理（Agents）的工具，幫助使用者執行數位經濟中的複雜任務。

將 Web3 分布式儲存、交易、計算的能力應用到 AI 發展所需的生產資料、資源：

比如 iExec（RLC），它是基於區塊鏈的去中心化計算資產市場，旨在將資源提供者與資源使用者聯繫起來，允許任何人租用計算能力、數據集；再如去中心化人工智慧服務網路 SingularityNET（AGIX），它允許使用者將服務發佈到網路上供需求方付費（加密資產）整合。

在 AI+Web3 中，除了以上 8 個早期誕生的龍頭項目外，一些新「選手」也在奔赴賽道的路上。

針對「數據」這個最明顯的結合處，有項目利用了區塊鏈的分布式特性，解決數據壟斷問題。

比如，Bagel Network ，它創造了「機器學習數據湖」的概念，允許使用者以任意規模儲存所有結構化和非結構化數據，支持數據科學家和 AI 工程師以低成本且保護隱私的方式，獲得、交換那些經過授權且可驗證的數據集。Bagel Network 的目的是構建一個去中心化的數據平台，來支持機器學習（ML）模型。

還有不少新項目將 AI 的能力直接發揮到了 Web3 最受矚目的金融應用層面，包括加密資產的交易和支付產業。

比如 GT Protocol，它是一個由 ChainGPT 孵化的加密資產 AI 執行協議，它允許任何實體或者個人創建一個 DeFi 智能合約池，利用 AI 收集和管理使用者貢獻的流動性，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。