乍一看，AI和Web3似乎是独立的技术，各自基于不同的原理，服务于不同的功能。然而，深入探讨会发现，这两种技术有机会相互平衡，利用各自的独特优势实现协同提升。Balaji Srinivasan在SuperAI大会上详细阐述了这一互补能力，激发了对这些技术如何相互作用的深度思考。

AI 和 Web3 的技术对比

Token采用自下而上的方法，从匿名网络朋克的去中心化努力中兴起，经过十多年的演变，全球众多独立实体协同推进。而人工智能则由少数科技巨头主导，通过自上而下的方法开发，行业的步伐和动态由这些公司决定。

Token系统是确定性的，产生不可改变的结果，例如哈希函数或零知识证明的可预测性。而人工智能则具有概率性，结果通常不可预测。加密技术在验证方面表现优异，确保交易真实性和安全性，建立无信任的流程和系统；而人工智能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防止身份盗用的问题。

Token提供了数字稀缺性，可以推广到人工智能技术中，确保内容来源的可靠性并避免身份盗用问题。此外，Token能够吸引大量硬件和资本进入协调网络，服务于特定目标，这对消耗大量计算能力的人工智能尤为有利。

计算网络

计算网络旨在解决受限的GPU供应问题，并以不同方式降低计算成本。主要包括：

• 非统一GPU互操作性：构建编译器和前提条件，使任何硬件资源可互换，计算请求可路由到网络中的任何资源。
• 高性能GPU聚合：整合全球最受欢迎的GPU到分布式网络中。
• 商品消费级GPU聚合：聚合消费设备中的低性能GPU，适合愿意牺牲性能和速度以获得更廉价、更长训练过程的用户。

训练与推理

计算网络主要用于训练和推理，需求来自Web 2.0和Web 3.0项目。Web 3.0项目，如Bittensor，利用计算资源进行模型微调，并强调过程的可验证性，推动了可验证推理市场的发展。

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、AI代理的所有权和市场等问题。AI代理有潜力改变我们与互联网的互动方式，依赖分布式抓取网络、DeFi渠道进行支付、经济押金和共识机制等基础设施。

乍一看，AI和Web3似乎是独立的技术，各自基于不同的原理，服务于不同的功能。然而，深入探讨会发现，这两种技术有机会相互平衡，利用各自的独特优势实现协同提升。Balaji Srinivasan在SuperAI大会上详细阐述了这一互补能力，激发了对这些技术如何相互作用的深度思考。

数据是AI x Web3融合的核心组成部分，构建分布式爬虫网络获取公共互联网数据，以及利用密码学工具访问被保护的数据。技术如联邦学习、差分隐私、可信执行环境等，保护数据隐私，同时实现全面的隐私保护AI解决方案。

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

AI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，可能重塑领域的多个垂直领域。

总结

AI x Web3的融合带来了创新和潜力。通过利用每种技术的独特优势，我们可以解决各种挑战，开辟新的技术路径，重塑未来的数字体验。尽管这个行业仍处于起步阶段，快速的创新节奏意味着现有解决方案可能很快被新的突破所取代，但基础概念如计算网络、代理平台和数据协议展示了AI与Web3融合的巨大可能性。