WEB:Web3時代的AI：探索區塊鏈和人工智能的無限潛力_區塊鏈

隨著Chat-GPT的橫空出世， 我們進入了AIGC帶來的顛覆性創新的時代。

AIGC（AI Generated Content），被認為是繼UGC、PGC之后的新型內容生產方式，AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的分支，Chat-GPT就是一種自然語言處理的大AI語言模型，AI模型作為AIGC的具體形式，在訓練過程和推理過程中有哪些關鍵要素呢？

要素一：算力

高質量、多樣性的數據是訓練AI模型的基礎，算力為模型訓練提供了驅動能力。

在算力提供方面，對于AI模型訓練階段，算力用于執行大規模數據集上的反向傳播、參數更新和模型優化等任務。較高的算力可以加快訓練過程的速度，使得模型能夠更快地收斂和學習數據的特征。 對于AI模型推理階段，算力用于將已訓練好的模型應用于新的數據實例進行預測和推斷。在實時應用中，算力的高低決定了模型能夠處理的請求量和響應速度。

Web3 追蹤工具 Context 將停用 Context.app:金色財經報道，Web3 追蹤工具 Context 宣布將于 4 月 15 日停用 Context.app。Context 允許用戶導出關注列表至其同類產品——鑄造聚合器 mint.fun。

Context 于 2022 年年 4 月份完成 1950 萬美元融資，Variant Fund 與 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 領投，Dragonfly Capital 等參投。[2023/3/17 13:09:53]

許多復雜的AI算法需要大量的計算資源。傳統AI的發展受限于硬件設備的性能和計算能力。尤其是在處理大規模數據集或進行高度復雜的模型訓練時，需要更強大的計算能力。

Ankr產品主管：Web3應用程序將更多地構建在自定義區塊鏈上:金色財經報道，隨著區塊鏈開發人員為各自的dapp爭奪流量和資源，這樣做的缺點可能是糟糕的用戶體驗，這反過來又破壞了大規模采用。根據Ankr產品主管Josh Neuroth的說法，除非當前的區塊鏈(包括第1層和第2層)能夠克服高gas fees或網絡速度差等瑣碎問題，否則很難說服傳統組織需要這項技術。或者，開發人員可以考慮使用側鏈或特定于應用程序的區塊鏈來克服這些問題。此外，Neuroth還建議，Appchains可以作為工具，幫助開發者“通過與其他擴展解決方案(如Layer 2)合作，克服可伸縮性挑戰”。（news.bitcoin）[2022/12/16 21:49:03]

目前，市面上對智能算力的共享還缺乏成熟的產品和方案，傳統的算力市場引入個人終端等第三方社會閑散算力，而算力服務運營者不具備對節點的有效掌控能力，并不能保證算力節點自身的安全與可信，使得安全防護的廣度和難度大幅提升。

The Information：a16z首支Web3基金已部分兌現，收益率高達300%:10月21日消息，a16z規模為 3 個億美元的第一支加密基金在去年的加密牛市中兌現了部分收益，目前已經返還給 LP 這一基金原始規模的 3 倍。該基金的其余部分仍然未兌現。但據知情人士透露, 理論上，這支基金的回報可能會高達 10 倍（盡管如果當前的加密熊市持續低迷，可能會讓收益縮小）。（The Information）[2022/10/21 16:34:28]

數據基于隱私保護的數據共享是AIGC建模的重要支撐。

在數據提供方面，AIGC的模型訓練需要使用大量的數據來獲得良好的性能，提升模型的推理能力和準確性。以ChatGPT為例，GPT的訓練使用了數百億個令牌（tokens）的數據。作為一個大型的AI語言模型，GPT的訓練數據包括了互聯網上廣泛的文本來源，包括網頁、書籍、文章、論文和其他公開可用的文本資源。這些數據覆蓋了多個領域和主題，使得模型能夠具備廣泛的知識和語言理解能力。

動態 | 前Polychain合作伙伴Ryan Zurrer將離開Web3創建DAO:據CoinDesk報道，Web3基金會證實了前Polychain合作伙伴Ryan Zurrer的離開，其將在本月晚些時候的Web3峰會上宣布與他合作的新的公司。目前Zurrer分享了新DAO白皮書的草稿，并發布在他的Github頁面上。[2019/8/6]

總而言之，訓練一個AI大模型需要海量的數據，單一企業的內部數據往往不足以滿足需求，因此這個過程中需要數據共享，然而全球數據量在飛速增長的同時，數據共享帶來的隱私泄露嚴重影響了數據價值的充分利用。IBM Security2022年7月份的報告顯示，2021 年 3 月至 2022 年 3 月期間全球 550 家企業出現的數據泄露事件，平均一起數據泄露產生的損失達到 440 萬美元，相比較2020年損失增加了13%，因此如何在保證數據隱私安全的前提下，進行數據流通和價值挖掘，并服務于AIGC技術的成長，成為業內日益關注的一個話題。

Web3作為建立在區塊鏈和去中心化技術之上的新一代互聯網，具有更大的去中心化、開放性和透明度。當AI結合Web3時，它可以獲得許多與傳統AI不同的優勢。

Web3的去中心化特性使得全球范圍內的計算資源能夠被整合和共享。這為AI模型訓練和推理提供了更大規模的計算能力。傳統AI模型訓練通常依賴于單一的計算設備或云服務提供商，而結合Web3可以利用全球網絡中的分布式計算資源，提供更高效和彈性的算力支持。

Web3的核心概念之一是去中心化和用戶掌握數據的權力。結合AI，Web3可以為用戶提供更多控制權和數據共享的機會，使其能夠以更加隱私安全的方式參與AI模型的訓練和數據共享。

Web3的智能合約和分布式計算平臺可以促進AI模型的開發和部署。智能合約可以提供去中心化的方式來管理和驗證模型的訓練過程，同時分布式計算平臺可以利用全球網絡中的計算資源來加速模型的訓練和推理。

Web3可以通過激勵機制和去中心化的數據市場，促使用戶提供更多高質量、多樣性的數據，從而改善傳統AI所面臨的數據限制問題。

Waterwheel的算力網絡結合TEE技術和區塊鏈技術構建一個可信、公開、高效的算力共享平臺，具備全網算力節點和區塊鏈節點的統籌盤點能力，能夠納管全球各地的閑置算力。

Waterwheel是基于區塊鏈和隱私計算打造去中心化的數據共享平臺，建設覆蓋全球的數據資產網絡，支持數據貢獻者個人進行數據登記和參與數據眾籌任務，并通過隱私計算技術解決數據流通過程中數據泄漏的安全問題，在保證數據安全隱私的前提下，為數據貢獻者帶來價值收益。

傳統的AIGC同樣缺乏隱私保護，用戶的獨特創意通過prompt輸入絕大部分會被直接公開，不同的AI模型提供和計費方式，也使用戶付出了更高的成本，由于AIGC的創作過程主要由AI模型完成，創作者很難通過傳統的版權交易方式獲得合理的收益。

Waterwheel融合區塊鏈、隱私計算、AI技術，打造安全可信的模型訓練平臺，通過使用隱私計算TEE技術的遠程證明和隱私環境，解決模型訓練方、數據提供方和算力提供方之間的互相不信任和數據泄漏風險的問題，保證模型訓練的全流程中，數據和模型處于“可用不可見”的狀態，幫助AI模型訓練方安全合規獲取更多的數據，同時將AI模型托管在隱私環境中，保證模型的安全和隱私性。

期待看到更多Web3.0平臺推動AI行業的發展和應用！

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