WEB 3.0 与 AI 的交叉点
WEB 3.0 与 AI 的融合正在逐步实现,其中区块链的透明性、安全性和去中心化为人工智能领域带来了独特机遇。尽管融合带来一系列挑战,但区块链正在重塑由人工智能驱动的产业,强化了数据存储、共享和信任等方面的能力。
Web3 AI 仍处于早期阶段。尽管如此,我们已经看到了很多令人兴奋的例子:
1. 去中心化人工智能市场
这些平台利用代币激励来促进人工智能领域的合作和创新。
1.1 Bittensor 创建了一个数字商品市场,并通过代币激励来激励机器智能的创建。共同为大型基础模型打造开源云平台。他们建立了最大的致力于人工智能研究的去中心化云之一,具有 Bloom、OPT、T0pp、GPT-J 和 Stable Diffusion 等模型。
1.2 Gensyn 为机器学习计算创建了一个去中心化的生态系统,允许人工智能研究人员分配他们的计算工作量。该网络由两类参与者组成:求解者贡献计算资源,验证者确保人工智能任务的准确性和完整性。
2. AI增强型智能合约:
人工智能可以使智能合约更具适应性和效率,适用于DeFi中的应用,比如收益农场。
2.1 Modulus Labs将人工智能整合到区块链技术中,重点关注责任问题。他们正在成为ZKML领域的先驱,解决确保对人工智能应用进行防篡改访问的挑战。
2.2 Nexus AI利用人工智能算法为投资者提供市场趋势的洞察。它允许投资者保持对其资产的控制,并在由人工智能驱动的NFT市场中进行交易,以提高定价和认证,或者使用由GPT驱动的Telegram BOT提供实时财务建议和市场分析。
3. 链上数据分析:
机器学习工具可以从区块链数据中提取观点,增强安全性并优化投资策略。
Arkham Intelligence利用机器学习将钱包地址与现实世界实体联系起来,并支付悬赏以鼓励更多数据收集,即提供证明钱包所有权的信息。然后,钱包被标记,并以代币形式奖励信息提供者。
4. 去中心化GPU共享:
实现了对AI和内容创作的GPU资源的民主化,允许个人分享闲置的计算能力以换取加密奖励。
4.1 Render为AI和3D内容创作民主化了GPU云渲染。
4.2 Livepeer为实时和点播流提供开放视频基础设施。他们计划将业务扩展到转码之外,使节点运营商能够执行其他类型的任务,包括基于AI的任务,例如场景分类、目标检测和闭路字幕生成。
4.3 Akash通过提供可扩展的资源并提供传统云服务提供商的动态替代方案,去中心化了云计算,从而使AI受益。
通过利用 AI 的功能,Web3 项目和应用程序可以提供更好的用户体验、提高效率并增强安全性