DeAI 賽道萬字研報：AI 與 Web3 交叉點及細分領域正衍生哪些爆發可能性？全景式拆解其發展背景、市場現況、生態發展、優缺點風險與未來挑戰

人工智慧 (AI) 正在引發前所未有的社會變革，而 AI 和 Web3 的融合時刻是否已經到來？ Vitalik Buterin 在今年初發表的 《The promise and challenges of crypto AI applications》文章中, 首次提出了加密資產和 AI 的四大交叉點。隨著區塊鏈技術和 AI 的不斷發展，兩者交叉領域的應用案例正在增加，其中一些用例更具意義和穩健性。

而投資機構 ABCDE 曾在《從一級市場視角看待 AI Crypto》一文中評價目前市面上的 AI 與 Crypto 結合的項目，多少有些「生硬」或是「粗糙」之感，並沒有發揮出 AI 或是 Crypto 最優的競爭力或是可組合性。

究竟 Web3 與 AI 的結合是否具有真正的發展潛力？這是本份研究報告希望探究的問題。本文將從 AI 技術的基礎概念入手，在此基礎上分析 AI 與 Web3 技術的融合方式、DeAI 賽道的潛在機會、商業模式及生態項目，並進一步總結 DeAI 的發展挑戰與未來展望。

作者：Rosa，外捕研究（Web3Caff Research）研究員

封面： Photo by Sufyan on Unsplash，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）

字數：全文共 16000+

目錄

• 引言：Web3 和 AI 的交叉點
  • Vitalik Buterin 提出了四大交叉點
  • DeAI 能否成為新賽道？
• 關於 AI 的基礎理解
  • 人工智慧的歷史
  • 什麼是人工智慧？
  • 什麼是機器學習？
  • 什麼是深度學習？
  • Gen AI 與 Transformer 模型
  • 小結
• AI 與 Web3 如何融合?
  • AI 與 Web3 的交叉賦能
    • Web3 對 AI 的賦能：內部和外部影響
    • AI 對 Web3 的賦能：內部和外部影響
  • 從 Gen AI 看 DeAI 的機會
    • 生成式 AI Stack
    • 來自數據的挑戰
    • DeAI 的潛在機會
• DeAI 值得關注的細分領域
  • 去中心化算力市場
    • 商業模式：算力租賃的雙邊市場
    • 代表項目：Akash/Gensyn/Together
  • 去中心化 AI Agent
    • 商業模式：基於 AI Agent 的開放市場
    • 代表專案:Fetch.AI/SingularityNET/Morpheus/ Bittensor/ Autonolas
  • ZKML
    • 商業模式：創建 ML 模型推理步驟的零知識證明
    • 代表專案:Modulus Labs/Worldcoin/Giza
  • 去中心化資料基礎設施
    • 商業模式：資料資產化、基於 RLHF 的強化學習
    • 代表項目:Ocean/Alaya/Fraction
• 風險與挑戰
• 未來展望
• 參考文獻

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