人工智能 与 Web3 的交汇：探索革新的技术融合

乍一看，人工智能和Web3好像是独立的技术，各自基于不一样的原理，服务于不一样的功能。然而，深入分析会发现，这两种技术有机会相互平衡，借助各自的独特优势达成协同提高。Balaji Srinivasan在Super人工智能大会上详细讲解了这一互补能力，激起了对这类技术怎么样相互用途的深度考虑。

人工智能 和 Web3 的技术对比

Token使用自下而上的办法，从匿名互联网朋克的去中心化努力中兴起，经过十多年的演变，全球海量独立实体协同推进。而AI则由少数科技巨头主导，通过自上而下的办法开发，行业的节奏和动态由这类公司决定。

Token系统是确定性的，产生不可改变的结果，比如哈希函数或零常识证明的可预测性。而AI则具备概率性，结果一般不可预测。加密技术在验证方面表现优秀，确保买卖真实性和安全性，打造无信赖的步骤和系统；而AI则专注于生成丰富的数字内容，在此过程中需要解决内容来源和预防身份盗用的问题。

Token提供了数字稀缺性，可以推广到AI技术中，确保内容来源的靠谱性并防止身份盗用问题。除此之外，Token可以吸引很多硬件和资本进入协调互联网，服务于特定目的，这对消耗很多计算能力的AI尤为有利。

计算互联网

计算互联网旨在解决受限的GPU提供问题，并以不同方法减少计算本钱。主要包含：

非统一GPU互操作性：构建编译器和首要条件条件，使任何硬件资源可互换，计算请求可路由到互联网中的任何资源。高性能GPU聚合：整理全球最受青睐的GPU到分布式互联网中。产品消费级GPU聚合：聚合消费设施中的低性能GPU，合适想牺牲性能和速度以获得更便宜、更长练习过程的用户。

练习与推理

计算互联网主要用于练习和推理，需要来自Web 2.0和Web 3.0项目。Web 3.0项目，如Bittensor，借助计算资源进行模型微调，并强调过程的可验证性，推进了可验证推理市场的进步。

智能代理平台

智能代理平台需解决代理互操作性、发现及通信能力、代理集群构建和管理能力、人工智能代理的所有权和市场等问题。人工智能代理有潜力改变大家与网络的互动方法，依靠分布式抓取互联网、DeFi途径进行支付、经济押金和共识机制等基础设施。

乍一看，人工智能和Web3好像是独立的技术，各自基于不一样的原理，服务于不一样的功能。然而，深入分析会发现，这两种技术有机会相互平衡，借助各自的独特优势达成协同提高。Balaji Srinivasan在Super人工智能大会上详细讲解了这一互补能力，激起了对这类技术怎么样相互用途的深度考虑。

数据是人工智能 x Web3融合的核心组成部分，构建分布式爬虫互联网获得公共网络数据，与借助密码学工具访问被保护的数据。技术如联邦学习、差分隐私、可信实行环境等，保护数据隐私，同时达成全方位的隐私保护人工智能解决方法。

数据与模型来源

数据和模型来源技术确保用户与预期模型和数据交互的真实性，如水印技术，将签名嵌入机器学习算法中，验证推理来源。

应用

人工智能与Web3的交汇为设计无限可能性应用提供了平台，创造了新的用例和优化现有用例的自由度，可能重塑范围的多个垂直范围。

总结

人工智能 x Web3的融合带来了革新和潜力。通过借助每种技术的独特优势，大家可以解决各种挑战，开辟新的技术路径，重塑将来的数字体验。尽管这个行业仍处于起步阶段，迅速的革新步伐意味着现有解决方法可能非常快被新的突破所取代，但基础定义如计算互联网、代理平台和数据协议展示了人工智能与Web3融合的巨大可能性。