Слияние AI и Web3: исследование от инфраструктуры до практического применения

Искусственный интеллект и Web3, как две наиболее обсуждаемые технологические области последних лет, движут человечество к новой стадии технологического роста. После того как ChatGPT представил революционный опыт искусственного интеллекта, цепочечный ИИ также быстро превратился из концептуального хайпа в реальную инфраструктуру и стал новым перспективным направлением, которое, по мнению специалистов Web3, будет продолжать стремительно развиваться.

На только что завершившейся Конференции согласия Гонконга 2025 интеграция ИИ и Web3 стала热门话题, пронизывающим все этапы конференции. Давайте вместе ознакомимся с последними достижениями в области интеграции ИИ и Web3.

I. Инфраструктура ИИ

1. Платформа и рамки для запуска AI Agent

В последние полгода платформа запуска AI Agent и инфраструктура на основе AI классов активно развиваются. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким порогом для обладания и использования AI Agent, что является одним из основных направлений текущих AI проектов.

• 0G Labs: первая децентрализованная операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), которая создает специальный Layer 1 для AI, соединяя вычислительные ресурсы, данные и модели, создавая распределенную экосистему разработки AI.

• DeAgentAI: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремящаяся способствовать развитию технологий многократных агентов (Multi-Agent Systems).

• Autonomys Network: децентрализованный стек инфраструктуры, предназначенный для обеспечения безопасного и автономного сотрудничества человека и машины. Пользователи могут создавать собственные AI-агенты для выполнения различных автономных задач.

• Gaia Network: децентрализованная платформа инфраструктуры ИИ, поддерживающая распределенную разработку и выполнение ИИ-агентов и приложений, интегрируя распределенное хранилище, вычисления и проверку данных с помощью технологии блокчейн.

• Questflow: децентрализованная сеть, состоящая из множества AI-агентов, пользователю необходимо только описать свои потребности, а сеть AI-агентов самостоятельно выполнит задачу.

2. Децентрализованный ИИ

Децентрализованный ИИ является конечной целью цепочного ИИ. В настоящее время многие проекты постоянно работают в направлениях вычислительной мощности, данных, моделей и т.д., надеясь с помощью децентрализованного подхода разрушить монополию крупных компаний на LLM и помочь大众获得对数据和模型的所有权。

• Vana: Стремится создать децентрализованную платформу суверенитета пользовательских данных, превращая личные данные в финансовые активы.

• Hyperbolic: Открытая облачная платформа ИИ, интегрирующая глобальные вычислительные ресурсы, предлагающая пользователям экономичные и масштабируемые ресурсы GPU и услуги ИИ.

• OpenLedger: следующая генерация сети, сосредоточенная на ИИ и блокчейне, предлагает децентрализованную экономическую инфраструктуру, поддерживающую разработчиков в получении качественных данных, доработке специализированных языковых моделей и развертывании в виде платных услуг.

• IO.NET: децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги по требованию для доступа к кластерам GPU и CPU.

• Aethir: инновационная платформа, сосредоточенная на предоставлении распределенной облачной вычислительной инфраструктуры.

• MinionLab: децентрализованная сеть автономных AI-агентов для实时-извлечения данных из интернета.

• GAIB: Нацелен на экономические решения в области ИИ и высокопроизводительных вычислений, направленные на создание нового класса активов и экономической системы через финансовизацию и токенизацию ресурсов GPU.

• Kite AI: децентрализованная платформа Layer 1 блокчейна, специально разработанная для экономики искусственного интеллекта, которая с помощью инновационного механизма консенсуса Proof of AI (PoAI) обеспечивает справедливый доступ к активам ИИ и вознаграждения.

• Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и вычисления без отслеживания для децентрализованных приложений.

• Public AI: Стремится создать открытую и прозрачную платформу данных ИИ, поддерживающую сбор и аннотирование мультимодальных данных.

3. Проверяемый ИИ

Одной из важных проблем, с которой сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и невозможность гарантировать точность результатов, полученных от ИИ. В настоящее время существует множество проектов, которые надеются реализовать проверяемость процесса обучения ИИ с помощью технологий ZKP, TEE и других, чтобы гарантировать надежность результатов, выдаваемых ИИ.

• Phala Network: децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги по приватным вычислениям и AI-выводам для приложений на блокчейне.

• Brevis: децентрализованный вычислительный движок, предоставляющий проверяемые оффчейн AI и блокчейн вычисления, сочетающий нулевые знания для повышения конфиденциальности и эффективности.

• Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной проверке данных и надежном ИИ, помогающая разработчикам проверять источники данных и обеспечивать подлинность и целостность обучающих данных.

II. Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания

По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, на данный момент реальных примеров применения ИИ все еще относительно немного. Вот несколько проектов, на которые стоит обратить внимание:

• Narra: Платформа Gamefi AI Agent, основанная на определенной блокчейне, использует AI-движок для генерации интерактивного динамического повествования в реальном времени, взаимодействуя с игроками и продвигая развитие сюжета.

• AI Travel: AI-управляемый туристический помощник, который может автоматически настраивать планы путешествий и предоставлять услуги по бронированию и сравнению цен через чат.

• HeyTracyAI: Спортивный комментатор AI Agent, сосредоточенный на баскетбольной сфере, который может предоставлять实时分析 и прогнозные инсайты для матчей.

• AskJimmy: платформа AI Agent, сосредоточенная на финансах и торговле, целью которой является создание децентрализованного многостратегического хедж-фонда, управляемого автономно AI Agent.

Третье, трансформация традиционных проектов в ИИ

По мере развития ситуации многие традиционные проекты Web3 также начинают принимать ИИ и объявляют о своих планах по переходу на ИИ.

Некоторые зрелые публичные блокчейны активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, утверждая, что появление ИИ-агентов поможет упростить сложные процессы взаимодействия с блокчейном и привлечь больше пользователей в мир Web3. Эти блокчейны заявили о своих целях по развитию ИИ, которые будут поддерживать развитие ИИ во всех аспектах, включая базовую архитектуру и инновации в аккаунтах, а также поощрять разработчиков к инновациям и развитию ИИ-приложений на блокчейне через мероприятия, такие как хакатоны.

Некоторые проекты, ориентированные на определенные области, также начали исследовать сферу ИИ. Например, проект, ранее сосредоточенный на услугах повторного стекинга, заявил, что стремится создать децентрализованный уровень доверия, предоставляющий проверяемые облачные услуги, чтобы обеспечить на цепочке доказательства для оффлайн вычислений, таких как обучение и вывод ИИ, прогнозирование и т.д., способствуя развитию проверяемых ИИ-агентов.

Четыре, вызовы и будущее

Хотя будущее интеграции ИИ и Web3 выглядит многообещающе, текущее развитие по-прежнему сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратному обеспечению, а также проблемы безопасности конфиденциальности. Эти вызовы создают не только технические трудности, но и открывают огромные возможности для инноваций.

В долгосрочной перспективе отрасль полна надежд на развитие AI на базе блокчейна, ожидая, что дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в использовании и сотрудничество сообщества помогут совместно продвигать интеграцию и процветание AI и Web3. С постоянным прогрессом технологий и появлением все большего количества практических приложений сочетание AI и Web3 принесет в цифровой мир больше захватывающих возможностей.