波宝钱包下载地址|AI与Web3的结合：数据、NFT和资源付费的新火花

随着AI大模型的普及，AI与Web3的融合已成为加密货币资产市场的热门领域。数据应用层面的潜力巨大，机器学习算法可跟踪市场波动，分析数据，AI也可应用在区块链的安全性上，利用机器学习算法检查交易数据，寻找可疑趋势或异常。预测显示，2024年AI和Web3技术将持续发展，将进一步融合，加密货币资产市场的AI板块也将增加规模。报告显示，区块链的人工智能市场可达到9.736亿美元，复合年增长率为23.6%。8个早期AI+Web3项目主要发挥了“AI提升生产力”的特性，并将AI大模型及机器学习的能力应用到Web3的基础技术设施或应用中。

随着AI大模型的普及，AI与Web3的融合领域已然成为加密货币资产市场的热门板块，两种技术在“数据”的应用层面爆发出可融潜力。

当红炸子鸡人工智能自然语言大模型的基础是“三算”，其中之一就是算据，理论上，为大模型提供的数据集庞大，在有效训练之后的学习与预测能力较强而Web3的底层区块链技术本质上是在一个数据库上，按顺序备份数据的链式结构形成了数据无法被篡改的特点。

二者或具有互补优势。Web3区块链能够安全地存储数据，作为一种账本，它的“去中心化存储和计算”属性，可以为AI的计算层面提供定价和真实性的；而AI能够提升区块链交易的效率，将复杂的数据处理程序自动化。

一个例子是链上交易的自动化，这可以应用在加密货币资产市场。由机器学习驱动的人工智能算法可以跟踪市场波动，分析大规模的数据，找出规律与趋势，并根据预定的标准执行交易。

人工智能还可以应用在区块链的安全性上，利用机器学习算法检查交易数据，寻找可疑趋势或异常，并不断从数据中学习群体新的风险。

尽管目前AI与Web3都处于初级阶段，但此前人们认为有可能为Web3确实加密货币资产市场带来变革。Fortune Business Insights的一份报告显示，区块链的人工智能市场在2020年为2.205亿美元，到2027年可达到9.736亿美元，复合年增长率为23.6%。

盘点AI+Web3项目，不难发现，目前的8个早期龙头项目主要发挥了“AI提升生产力”的特性，已经将AI大模型及机器学习的能力应用到Web3的基础技术设施或具体应用中，包括：

• 将AI的多模态生成（AIGC）能力应用到了NFT生成中；

比如说ChainGPT（CGPT），这个区块链的人工智能解决方案不仅能够提供Web2世界常见的文本内容生成、AI聊天机器人功能之外，还是一个NFT生成器；再比如Aspecta，构建了一个人工智能生成器身份系统，通过Aspecta ID链接Web2和Web3的账户，根据账户持有者的经验与经历的社区形成联系，访问不同的DAO和应用程序。

• 将AI的机器学习能力转化为构建Web3应用程序的工具/平台；

比如Fetch.ai（FET），它是一个开发去中心化应用程序的基础设施，利用人工智能的自动化技术，提供了创建和连接智能代理（Agents）的工具，帮助用户执行数字经济中的复杂任务。

• 将Web3全面存储、交易、计算的能力应用到AI开发所需的生产数据/资源；

比如说iExec（RLC），它是基于区块链的去中心化计算资产市场，旨在将资源提供者与资源用户联系起来，允许任何人租用计算能力、数据集；再如去中心化人工智能服务网络SingularityNET（AGIX），它允许用户将服务发布到网络上供需方付费（加密货币资产）集成。

8个早期AI+Web3龙头项目

在AI+Web3中，除了8个以上诞生的龙头项目之外，一些早期的“选手”也在奔赴前方的路上。

针对“数据”这个最明显的结合处，有项目利用区块链的多项特性，解决数据垄断问题。

例如，Bagel Network ，它创造了“机器学习数据湖”的概念，允许用户以任意规模存储所有重构和非重构数据，支持数据科学家和 AI 工程师以最先保护隐私的方式，获得/交易所这些经过授权且可验证的数据集。Bagel Network 的目的是构建一个去中心化的数据平台，来支持机器学习（ML）模型。

还有一个引人注目的新项目将人工智能的能力直接发挥到了Web3最受瞩目的金融应用领域，包括加密货币资产的交易和支付领域。

比如说GT协议，它是一个由ChainGPT破坏的加密货币资产AI执行协议，它允许任何实体或者个人创建一个DeFi智能合约矿池，利用AI收集和管理用户贡献的流动性，从而发挥了AI的自动化能力，另一方面还利用了智能合约在链上的透明化特征。

8个新进AI+Web3应用

可以预见，2024年，围绕AI的大模型及其应用仍将以层出不穷的开头继续向前发展，而Web3这个最爱关注热点的世界也将持续关注AI这个大热门，两项技术的演进与相互融合，也期待加密货币资产市场的AI板块增加规模。