Description
随着区块链技术的不断进步和人工智能能力的持续增强,这两个尖端领域的融合正激发出越来越多令人兴奋的创新。以太坊的创始人Vitalik Buterin曾表示,AI与区块链的融合蕴含巨大潜力,因为区块链技术的透明特征能够帮助解决AI固有的不透明性。但对于创业公司而言,这个巨大潜力里也蕴含着不小的挑战。AI First与Web3 First两条路径,会让创业公司有什么不一样的实践?
在上一期Web3+AI的主题节目中,我们聊了聊一家AI First的公司,如何把Token引入AI创作者平台将其作为激励创作者的一个经济机制,而这一期我们继续探索两个技术的交汇点,并把目光转向Web3 First的公司,去探讨Web3公司如何将AI带到链上,以及Web3圈子里的“套皮AI”乱象。
【主播】
Vicky,《Web3 101》播客主理人
【嘉宾】
王家天,Hyper Oracle创始人
【你将听到】
【在区块链上运行AI模型】
02:06 AI模型在区块链上面运行的最大阻力是成本问题
02:57 降低AI在区块量上计算成本的两大技术:Optimistic乐观挑战和零知识证明
05:35 链上预言机协议:运作流程的发起和结束都在链上执行,有效降低成本
06:42 零知识证明(ZK)技术应用的意义在于实现协议与AI交互过程的隐私保护
10:01 大语言模型放到链上之后能够实现可持续开发
【将AI模型开源变成链上资产】
11:27 链上AI模型资产交易的两种类型:AI推理成果的交易和所有权交易
13:02 无需担心链上模型的马太效应的原因:设立所有权的机制保证创作者权益以及Prompt是无限的
15:00 让开源的AI变得有利可图,从而解决AI黑盒子和垄断问题
【AI first 还是Web3 first】
16:02 AI与区块链结合的两个方向:用AI赋能区块链和用区块链助力AI
16:38 用AI赋能区块链的最大受益者还是AI公司,因为可以将模型资产化
18:41 当前AI赋能区块链方向的落地更快,智能合约本身有需求
20:38 除了模型上链、增加流动性,区块链帮助AI公司目前还没有其他很好的场景
22:07 市场情绪导致AI公司的赛道切换,当AI流动性没那么充裕时会更考虑转向区块链
【AI热潮下区块链行业中的投机乱象】
25:52 一些项目借力AI热潮赚快钱,Fraud to make it
29:43 如何分辨“诈骗”项目:是否有学术论文的支持、有没有开源能让大家公开透明的运行、团队是否在这个领域深耕
31:15 FTX、三箭资本等之前的很多投资都栽在炒作杠杆而不看实际价值
32:34 当前主流投资机构普遍比较看好Web3+AI类的创业项目
33:56 链上推理目前已经比较成熟,但链上训练和微调是当前的技术难点
39:24 VC现状:真正能看懂技术的少,求短期回报的占多数
【信息拓展】
零知识证明(Zero—Knowledge Proof):由S.Goldwasser、S.Micali及C.Rackoff在20世纪80年代初提出的一种加密协议。它指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下,使验证者相信某个论断是正确的。
Optimistic与乐观挑战:
Optimistic Rollups:是一种二层扩容解决方案,旨在提高以太坊网络的可扩展性和交易吞吐量,同时保持安全性和去中心化。它们通过在以太坊主链之上运行一个侧链来实现,侧链处理多数交易和智能合约执行,之后将交易数据打包成一个摘要提交到主链。这种方法显著减少了主链的负担,提高了处理速度和效率。
"乐观挑战"机制是Optimistic Rollups的核心特征之一。这一机制的基本思想是,默认所有提交到主链的交易和状态更新都是有效的(即"乐观"的),除非有人在一定时间内(称为挑战窗口)提出质疑。如果在挑战窗口内有人提出对某个交易的有效性或正确性的质疑,系统将