AI 為什么能給 Web3 帶來超級應用新敘事？_DAI

撰文：JamesXYC，MAPProtocol核心開發者/Forbes福布斯Web3InnovationPioneer?

?AI是生產工具的革命，Web3是生產關系的革命。

生產工具、生產關系、生產資料共同組成生產力三大支撐。生產工具的提升若不配以最新的生產關系，也將無疾而終。Web3如此優秀的生產關系，不去致力于解決新一代生產工具帶來的需求，而將精力僅僅放在改造舊的商業模式，這就如同要用電子商務改造線下賣場，淘寶O2O失敗了，萬達失敗了，蘇寧失敗了，國美真快樂更失敗了。當下重復雜亂的去中心化金融類應用已經讓人覺得疲憊不堪，那未來Web3的應用方向，會不會就在AI領域？

AIWeb3項目的四種類型

AI有三要素：數據，算法，算力。而由于Web3的經濟模式和激勵體系的不同，AIWeb3同AI有本質的區別。根據調研，當下切入AIWeb3這個領域的項目有四種類型：

“TGV 4 Plus Opportunity Fund”擬投資生成式 AI 技術:金色財經報道，新加坡風險投資公司 True Global Ventures（TGV）已將此前募集了 1.46 億美元的 “TGV4 Plus Follow On Fund” 更名為 “TGV 4 Plus Opportunity Fund”。根據 TGV 合伙人 Kelly Choo 透露，這家 VC 一直收到來自家族辦公室的大量投資需求，要求其投資范圍不局限于 Web3，而是要拓展到生成式 AI 領域，Kelly Choo 認為生成式 AI 可以幫助公司利用自己的專有數據來形成更好的產品或服務。[2023/5/12 14:59:43]

X2Earn模式：該類型從商業模式切入，旨在做更專業、更垂直的標簽糾錯和數據提供，比如針對加密圈知識的ChatGPT。這與一般雇傭產業工人進行標簽糾錯和數據提供完全不同，是由業內人士訓練數據。事實上，只有業內專業人士才能提供業內地道的數據，以及訓練后的標簽糾錯。

跨鏈預言機解決方案SupraOracles與DeFi項目YFDAI FINANCE達成合作:據官方消息，跨鏈預言機解決方案SupraOracles宣布與DeFi項目YFDAI FINANCE達成合作。

據介紹，YFDAI FINANCE將傳統銀行與去中心化網絡連接起來，提供借貸、保險等服務。其使命是推動金融民主化，推動新一代金融產品的廣泛應用。SafeSwap是YFDAI的DEX。

SupraOracles將為YFDAI提供預言機工具包。[2022/7/16 2:16:54]

分布式云計算公鏈：若是對數據和算法隱私保護沒有要求的AI，可以通過去中心化計算網絡，進行訓練。基本上是用邊緣計算技術，再配合一個獨立的L1分布式賬本進行耦合，做算力激勵和社區治理。當下，香港理工大學研究生院院長曹建農教授在分布式計算領域研究數十年，擁有豐富的學術成果和成型可落地的商業產品。

Mai Capital首席股票策略師：一旦監管到位，機構投資者不會將BTC視為數字黃金:金色財經報道，Mai Capital Management首席股票策略師兼區域總裁克里斯·格里桑蒂（Chris Grisanti）在接受 CNBC 采訪時表示，加密“幾乎是其自身成功的受害者”，2022年將是更加艱難的一年，美國和歐洲各地都會加強加密監管，在監管成為焦點后，BTC和ETH會更加成熟。克里斯·格里桑蒂說道：“我認為，一旦監管到位，機構投資者將更愿意將比特幣視為一種貨幣，而不是數字黃金，也不會將其看做是對沖通脹和其他事物的一種工具。”

根據基金公司Nickel Digital Asset Management 此前一項調查也顯示，機構投資者對加密行業實施更多監管持樂觀態度，對于“SEC被授予更多監管加密行業權力”這個問題，“73% 的機構投資者和財富管理機構認為這將對加密和數字資產產生積極影響，32% 的人認為會產生非常積極的影響。[2022/1/10 8:38:44]

分布式隱私計算公鏈：若對數據和算法有隱私保護需求的AI，則需要通過聯邦學習技術實現，其難點在于如何做到將聯邦學習的訓練節點進行無許可自由進出。當然也需要一個分布式賬本深度耦合進行算力激勵。本質上和第二類項目商業模式一樣，只不過偏向于隱私計算，當然計算難度也更高。在這一領域，陳純院士旗下杭州趣鏈隱私計算團隊擁有豐富的研究成果和技術造詣。

HUATAI CAPITAL與BitMax達成戰略合作:據官方消息，Huatai Capital宣布戰略投資BitMax交易所，并達成深度合作關系，未來雙方將在數字資產現貨、衍生品開發、合約、Staking、中國區業務拓展等方向合作，共同構建綜合型交易平臺生態。

Huatai Capital是一家專業的區塊鏈投資和孵化機構，重點投資孵化的領域是合規交易所、區塊鏈技術公司、區塊鏈基礎設施及應用型項目等。

BitMax交易所由華爾街資深量化交易團隊打造，致力于為機構和個人客戶提供廣泛多樣的金融產品和相關服務。目前BitMax已有交易對超190個，日均交易量達超過1.5億美元。同時BitMax已完成數字資產現貨交易、現貨杠桿交易、永續合約交易、數字資產理財、波動率卡等綜合產品布局。[2020/3/23]

AIWeb3應用：大眾可以通過AI輔助，生成專屬的定制音樂，然后再通過Web3的機制進行傳播及獲利，類似應用例如itoka。

聲音 | SpankChain CEO：Compound 上出借 DAI 存在智能合約風險、中心化單點故障和擠提風險:SpankChain CEO Ameen Soleimani 發布博文列舉了在 Compound 出借 DAI 的風險，他在文章中稱，自己管理公司近 50 萬 DAI，根據 DAI 10％的利息，大約每個月能產生 4000 美元的收入，如果將這些 DAI 放入 Compound 中是有機會成本的。此外，在 Compound 放貸還有很大的風險，包括智能合約的安全風險、中心化單點故障（他解釋，Compound 是一個托管系統，如果管理私鑰泄露，所有租借池的資產都可能被盜走）和擠提風險（資金利用率高達 98.62% 的 Compound 沒有足夠的資產儲備保證出借人隨時取回資產）。[2019/9/5]

分布式計算助力AI計算

通過Web3的運作機制，AI計算可做到分布式計算，從而大幅度降低社會成本。

在中心化云如亞馬遜云中，其毛利可達40%，用的是工業電，工業帶寬，而若能通過分布式計算，成本至少降低50%。

AI最燒錢的地方是算力，最難解決的是數據。

AI數據現狀

人類目前能夠通過互聯網和物聯網，低成本地擁有海量數據。但這些數據都掌握在巨頭手中，當然也掌握在個體的腦海中。到目前為止，真正能將AI使用得非常好、非常有效的是互聯網巨頭們。因為他們有很好的互聯網平臺可以搜集到海量的數據，同時他們也有很強大的財力利用數據優化人工智能算法。但是大量沒有雄厚財力獲取海量數據的中小企業也可以用人工智能來賦能，因為個人和中小企業也掌握了很多數據。

傳統非巨頭的AI公司和云計算公司很多算法和技術很好，但基本上都成為給大型企業做服務的技術外包公司，賬期長，工程化復雜，回款困難。AIWeb3可以大規模地降低整個社會的計算成本，讓普通人可以以提供數據和算力的方式參與到AI產業的發展中來，對于不是巨頭的AI算法團隊來講，也有了自己獨立發展的空間，這就是一個巨大的機會。

分布式賬本與分布式計算

但AIWeb3需要一個分布式賬本對去中心化算力提供者進行記賬和價值分配。去中心化計算技術和去中心化記賬技術不同，去中心化計算可以不斷演進，對容錯率的要求沒有“去中心化記賬”那么高。Filecoin這類的去中心化存儲現在也變得越來越好用，所以AIWeb3技術理論上看是可以先跑起來，再進行不斷地優化。

分布式賬本從一開始就要求是ready的，因為賬本是純金融，容不得半點閃失。在上線的時候就應該是完備的，并且「codeislaw」基本上沒有給到容錯的可能性。在分布式計算公鏈上，每一個計算節點，可以分別跑不同的數據和技術。即便節點虛假計算或者宕機失去計算能力，其他節點也可以接過來接著計算。但是分布式賬本系統如比特幣網絡，所有的節點都在跑同一筆交易。

目前市面上的項目基本上還處于初期階段，畢竟ChatGPT大火才幾個月。但分布式計算公鏈的從業者之前已經在云計算、邊緣計算、聯邦學習等領域有數年的積累，只不過現在正好到了時間點，暫時還沒有成熟可用的產品。但因為技術是成熟的，所以業內已有幾個很強悍的團隊已經做出demo進入到了產品原型階段，預計都在一年內會陸續推出。

在區塊鏈領域，分布式計算公鏈也給行業帶來了新的生機。當下分布式賬本公鏈的競爭已經白熱化，正在崛起的去中心化云計算公鏈，將成為新基礎設施賽道熱點。假若分布式記賬、分布式存儲、分布式計算公鏈均發展成熟，即便是一個普通的dApp如GameFi，其前端、數值系統等都可以在去中心化計算公鏈上運行，數據也可以存儲于去中心化存儲公鏈，而價值確權由分布式賬本完成，這才是真正的Web3基礎設施的成熟時刻。

彼時MAPProtocol將成為Web3基礎設施中涵蓋記賬、存儲、計算三大模塊的互操作性組件和連接器，服務dApp開發者，服務AIWeb3人工智能應用，助力Web3的新時代真正到來。例如圈內某好朋友的一個AIWeb3項目，就是通過AI生成音樂的Web3應用。它的存儲就放在了存儲公鏈上，數據確權記賬在另外一個記賬公鏈上，而在AI計算環節，還缺一個去中心化計算公鏈。這個音樂AI項目，計劃讓每個人生成歌曲，然后做成NFT，去傳播售賣。

用AI為普通人賦能

根據肖風老師觀點，人工智能的核心是賦予普通人專業人士的能力。

再看一萬小時定律，一個人要成為專家，需要訓練學習一萬小時。但是，人工智能可以即刻讓這個人成為專家，雖然不可能100%和專家一樣，但即便擁有專家能力的50%，也能讓普通人受益匪淺。所以，AI應用應該讓用戶付費。而不是走之前NFT商業模式的老路，創作者Mint后讓別人來購買。

以音樂AI為例，父母或孩子、愛人過生日，如果能用AI生成一個定制場景和目標人群的專屬曲和詞，然后在家人生日慶典上用。用戶是不是愿意付費？

如果這支歌曲，可以存在分布式存儲公鏈上，永久保存，用戶是不是愿意付費永久記錄這個歡樂的瞬間？

如果這個AI是在分布式計算公鏈上做的運算，成本效率是中心化云的一半，AI應用是不是愿意給這個分布式算力網絡付費？

在付費環節，如果只做本地市場，法幣就足夠了，但是要做全球市場，是不是要接數字貨幣支付?

小結

綜合來看，AI應用勢必已成Web3具有確定性的超級應用。而基于Web3社區組織和代幣激勵體系形成的標簽社區，則可以為AI提供強大的專業數據來源；基于邊緣計算、聯邦學習形成的分布式計算公鏈網絡，又將為AI應用提供便宜又無法中斷的永動機算法訓練算力。作為未來承接數據價值傳遞的MAPProtocol將作為Web3時代的TCP/IP協議，助力這個偉大的AI時代。

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