AI 為什么能給 Web3 帶來超級應用新敘事？_WEB

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：

韓國檢方突擊搜查TFL聯創Daniel Shin旗下支付技術公司Chai Corporation:11月16日消息，首爾南區檢察官辦公室突擊搜查了由 Terraform Labs 聯合創始人 Daniel Shin 創立的支付技術公司 Chai Corporation。

據悉，Chai 曾與 Terraform Labs 建立了合作伙伴關系，將 Terra 韓元 Stablecoin KRT 整合到其支付服務中，檢察官指控該公司在未經同意的情況下使用客戶的個人信息來啟動該服務。此外，本周早些時候，檢察官辦公室還傳喚了 Daniel Shin，調查其在未通知普通投資者的情況下存儲發行前的 LUNA，然后出售 Token 獲利 1.06 億美元的行為是否違反了資本市場法。[2022/11/16 13:13:00]

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。

Gelato Network提議添加G-UNI DAI / USDC作為MakerDAO抵押品類型:Gelato Network開發團隊發起新提案，提議添加G-UNI DAI / USDC作為MakerDAO的抵押品類型。[2021/6/30 0:17:34]

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。

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。

加密藝術NFT“AI Generated Nude Portrait #1”以100ETH售出:1月5日，著名加密藝術家videodrome創作的加密藝術NFT “AI Generated Nude Portrait #1”以100ETH售出，創SuperRare平臺最高售價紀錄。

值得一提的是，藝術家videodrome在3年前僅以176美元出售了這幅作品，在這三年間隨著NFT被轉售，videodrome獲得了10ETH的版稅收入，約合1.1萬美元。對此，BlockTower Capital CIO Ari Paul表示，這對于所有內容創作者來說都是一場巨大的革命，智能合約的出現讓創作者們更容易獲取到版稅收入。[2021/1/5 16:28:38]

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。

Pickle Finance：正在調查DAI PickleJar策略被利用事件:11月22日，Pickle Finance發推稱：“有報道說我們的DAI PickleJar策略已被利用。我們正在積極調查此事，并將提供進一步的更新。”此前消息，The Block于今日早些時候報道稱，DeFi協議Pickle Finance因漏洞損失近2000萬美元，漏洞發生原因暫時未知。[2020/11/22 21:38:36]

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

動態 | MakerDAO 多抵押 Dai （MCD）暫只支持 ETH 和 BAT:MakerDAO 風險管理負責人 Cyrus Younessi 在 MakerDAO 官方論壇發帖更新了多抵押 Dai （MCD）發布前后的風險治理路線圖狀態，并宣布考慮到遷移過渡階段其貨幣政策會鼓勵新 Dai 的供給，因此挑選抵押品的時候執行更加嚴格的標準，最終選擇暫時只推出除 ETH 以外的一種代幣 BAT，原因在于 ETH 和 BAT 是可選范圍內資產質量和流動性最好的兩種加密貨幣。[2019/10/21]

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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