投資人眼中 AI 與 Web3 結合的機遇有哪些？_WEB

作者：Lao Bai，ABCDE投研合伙人，Amber Group 研究顧問 來源：推特，@Wuhuoqiu

上次寫完 BTC 生態的東西，本來該補上 NFT，NFTFI 的那篇，奈何 NFT 最近真的不是一般涼，不光二級市場涼，一級市場我好像有倆月都沒聊到 NFT 或是 NFTFI 相關的項目了，倒是 AI 項目真的如井噴一般的涌現，所以 NFT 那篇繼續拖著吧，把 AI+Web3 的結合趨勢這篇先提上來。

感覺可能太長，Twitter Thread 受限，所以今天先發個上。

一 . 先說說 AI 自身

AI 這行業其實本來都要涼涼了，大家知道 Near 的創始人一龍對吧，這家伙其實以前是做 AI 的，他是 TensorFlow（最流行的機器學習框架）的主要代碼貢獻者。大家推測他是 AI（大模型之前的機器學習）那邊看不到啥希望了所以跑來做 Web3 的。

國際投資人：硅谷銀行若無救助 恐波及80%VC支持企業:金色財經報道，硅谷銀行在3月10日閃電宣布破產后，引發資本市場劇烈震蕩。投資人正在高度關注該事件可能引起的連鎖反應。美國IPO資深顧問、Class V集團創始合伙人Lise Buyer表示，若硅谷銀行無法在周末得到救助，那么80%風險投資支持的初創公司都將受到不同程度的波及。相關監管備案文件顯示，截至去年12月，硅谷銀行超過95%的存款沒有上過保險，這些儲戶中有許多是初創公司。市場擔心，由于企業可能無法在本月發放工資，這將反過來引發科技行業的大范圍倒閉和裁員浪潮。(一財)[2023/3/12 12:58:30]

結果終于去年年底業界迎來了 ChatGpt3.5，一下子這行業又活了，因為這次真的可以算質變了，而不是之前那幾波的炒作和量變。這不隔了幾個月 AI 創業的浪潮也傳遞到了我們 Web3。硅谷 Web2 那邊則是卷的不行，各種資本 Fomo，各種同質化方案開始拼價格戰，各種大廠大模型 PK……

但是要注意到的是 AI 經歷了半年多的爆發期之后也進入了一個相對瓶頸期，比如 Google 對與 AI 的搜索熱度斷崖式下跌，Chatgpt 用戶增速大幅放緩，AI Output 帶有一定的隨機性限制了許多落地場景……總而言之，我們離傳說中的「AGI - 通用人工智能」還有非常非常遠的距離。

動態 | 加密投資人敦促FCC對SIM卡交換欺詐采取緊急行動 并要求2380萬美元賠償:據CoinDesk報道，加密投資者Michael Terpin已向聯邦通信委員會（FCC）主席Ajit Pai寫了一封公開信，要求對SIM卡交換欺詐采取緊急行動。在SIM卡交換欺詐中，犯罪分子冒充受害者手機號碼的擁有者，說服電信運營商允許他們使用SIM卡。去年8月，Terpin起訴電話運營商AT&T，稱AT&T的員工參與了SIM卡交換欺詐，黑客竊取了2400萬美元的加密貨幣。Terpin要求2380萬美元的補償性損害賠償以及2億美元的懲罰性損害賠償。[2019/10/22]

目前硅谷創投圈對與 AI 下一步發展有這么幾個判斷

1. 沒有垂類模型，只有大模型 + 垂類應用（一會兒說 Web3+AI 的時候我們會再提到）

2. 邊緣設備比如手機端的數據可能會是個壁壘，基于邊緣設備的 AI 可能也是個機會

3. Context 的長度未來可能引發質變（現在用向量數據庫作為 AI 記憶體，但上下文長度還是不夠）

分析 | 主流交易所BTC交易量下滑 投資人需謹慎:據TokenGazer數據分析顯示：截止至8月19日17:30，BTC價格為$10,718.58，市值為$191,108.9M；主流交易所24H BTC交易量約為$826.19M；算力方面有所下滑；活躍地址數方面有所回升；市值占比方面，目前約為68.7%，趨于穩定；出塊時間增加到11.5min左右。交易所方面，BTC/USD Coinbase對BTC/USD Bitfinex持續處于負溢價狀態，但狀況有所改觀。

宏觀市場方面，BAKKT未能給市場帶來熱情，投資者需要密切關注美聯儲降息動向，如進一步降息則有助于削弱美元，短期降低衰退擔憂，進一步刺激資產價格，對數字貨幣宏觀極為利好；如聯儲保持中性貨幣政策，市場面臨較大的經濟不確認性，風險偏好有可能降低，加之美國債務上限協議可能進一步導致市場流動性降低，投資者應慎重投資。[2019/8/19]

AI 和 Web3 其實是完全不同的兩個領域，AI 需要集中的算力 + 海量數據做訓練，非常中心化的東西，Web3 則是主打一個去中心化，所以其實不是那么好結合，但奈何敘事上 AI 改變生產力，區塊鏈改變生產關系這個論點太過深入人心，所以總會有人前仆后繼的去尋找那個結合點，近倆月得聊了不下 10 個 AI 項目。

現場 | “寶二爺”勸韓國投資人勿投太多項目:金色財經現場報道，8月3日，在火幣嘉年華（HUOBI CARNIVAL）嘉賓討論環節，“寶二爺”郭宏才透露去年自己投了100個項目，今年自己一個項目都沒有投，因為去年市場火熱沒有人虧錢，但是今年沒有新資金進入，容易虧錢，他還勸聲稱今年將投20個項目的韓國投資人今年不要投。[2018/8/3]

在說新的結合賽道之前先說說老的 AI+Web3 項目，基本都是平臺型，以 FET 和 AGIX 為代表。怎么說呢，我國內專業做 AI 的朋友是這么跟我說的 - 「以前這些做 AI 的現在基本都沒啥用了，無論 Web2 還是 Web3,很多都是包袱而不是經驗。方向和未來就是像 OpenAI 的這種基于 Transformer 的大模型，大模型拯救了 AI」，你自己品。

所以通用平臺型不是他所看好的 Web3+AI 的模式，我聊的這 10 多個項目也確實沒有這方面，目前看到的基本是如下幾個賽道

1. Bot/Agent/Assistant 模型資產化

知名數字貨幣投資人趙東：鏈上交易本就不適合小微支付:知名數字貨幣投資人趙東今日在微博上發表了一篇短文，他表示：鏈上交易（OnChain）本就不適合小微支付！假設非要在區塊鏈上實現小微支付，以支付寶、微信為例，設計上要使得日交易要達到6億，則需要每秒鐘處理6944筆交易。假設每筆交易占用區塊字節數1K，則每個block所需要的大小是4.2GB（每10分鐘），每天的數據大小是600GB，每年數據量需求是220TB而且對帶寬要求也非常大，這樣的系統只能中心化放在大數據中心，放在區塊鏈上本身就非常低效而且沒有必要。[2017/12/25]

2. 算力平臺

3. 數據平臺

4. 生成式 AI

5. Defi 交易 / 審計 / 風控

6. ZKML

今天主要詳細說下 1，也就是 Bot/Agent/Assitant 的資產化這個賽道，這也是聊的最多，同質化最為嚴重的一個賽道。

簡單來說，這些項目多是拿 OpenAI 為底層，配合其他的一些開源 / 自研的技術手段，比如 TTS（Text to Speech）之類，加上特定的數據，FineTune 出來一些「某一領域比 ChatGPT」更好的機器人。

比如你可以訓練出一個教你英語的美女老師，你可以選擇她是美國口音還是倫敦腔，她的性格和聊天的方式也可以調整，這樣相對于 ChatGPT 比較機械和官方的回答來講，你的交互體驗會更好一些。

圈內前段有個虛擬男友的 DAPP，Web3 女性向游戲，叫 HIM，可以算是這種類型的代表了。

從這個思路出發，你理論上可以有許多個 Bot/Agent 為你服務，比如你想要做水煮魚，可能會有專門針對這個領域 Fine Tune 的 Cooking Bot 來教你，給的答案相對 ChatGPT 更加專業，你想出門旅行，同樣有旅行小助手 Bot 給你提供各種出游建議和規劃，或是你是項目方，弄一個 Discord 的客服機器人，幫你回答社區問題。

除了做這種「基于 GPT 的垂類應用型」Bot，還有基于此的衍生項目，比如 Bot 算「模型資產化」，有點 NFT「小圖片資產化」的意味，那現在 AI 里面流行的 Prompt 是不是也可以資產化，像是 MidJourney 不同的 Prompt 可以生成不同的圖片，訓練 Bot 時不同的 Prompt 也會有不同的效果，所以 Promopt 自身也具備價值，也可以資產化。

還有像是基于此類 Bot 進行門戶索引，搜索的項目，哪天我們有了成千上萬的 Bot，怎么找到最合適你的 Bot？可能屆時就需要一個 Web2 世界類似 Hao123 這樣的門戶，或是 Google 這樣的搜索引擎來幫你「定位」。

在我個人看來，Bot（模型）資產化這個東西現階段有兩個弊端 + 兩個方向。

弊端 1 - 同質化太過嚴重，因為這個是用戶最容易理解的 AI+web3 賽道，有那么點像是帶一點 Utility 屬性的 NFT。所以目前一級市場開始呈現紅海趨勢，卷起來了，但底層又都是 OpenAI，所以大家其實都沒啥技術壁壘，只能拼設計和運營。

弊端 2 - 有時候像是星巴克會員卡 NFT 上鏈這種事，雖然是個出圈的好嘗試，但對于多數用戶來講可能真的沒有一個實體或是電子會員卡來的方便。基于 Web3 的 Bot 也存在這個問題，想跟機器人學英語或是跟馬斯克，蘇格拉底誰的聊天，我直接用 Web2 的 http://Character.AI 不香么。

兩個方向 - 一個是近 + 中期，模型上鏈或許會是一個思路。目前這些模型有那么點 ETH NFT 小圖片的意思，MetaData 大多指向的鏈下服務器或是 IPFS，而非純鏈上。模型通常幾十到幾百兆的大小，更是要扔在服務器上了。

但隨時最近存儲價格的飛速下降（2TB SSD 500 塊 RMB），以及 Filecoin FVM，ETHStorage 這類存儲類項目的推進，相信未來兩三年百兆級別的模型上鏈應該不是個難事兒。

你可能會問上鏈有啥好處啊？上鏈了模型就可以被其他合約直接調用了，更加的 Crypto Native，能玩的花樣肯定也更多，有那么點 Fully Onchain Game 的即視感，因為所有數據都是鏈原生的。目前看到有團隊在做這方面的探索，當然還是非常早期的狀態。

另一個方向是中 + 遠期, 如果你認真想一下智能合約這個東西，其實最適合的不是人機交互，而是「機機交互」，AI 那邊現在有了 AutoGPT 這個概念，弄一個你的「虛擬化身」或是「虛擬助手」，不光能跟你聊天，還能根據你的要求幫你執行任務，比如幫你訂機票，酒店，買域名搭網站……

你想 AI 助手是操作你的各種銀行賬戶支付寶啥的方便，還是整一個區塊鏈地址轉帳方便啊？答案顯而易見。那么未來，會不會有一堆集成了類似 AutoGPT 這樣的 AI 助手，在各種任務場景下自動通過區塊鏈與智能合約進行 C2C，B2C，甚至 B2B 的支付與結算呢？那個時候，Web2 與 Web3 的邊界也就變得非常模糊了。

上篇就先說這些，因為 1 實在是太占篇幅。過幾天的下篇會簡單說說 2，3，4，5，6 部分。

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