AI+Web3：融合之路漫漫，机遇与挑战并存
数字货币分析报告
2024年09月30日 08:22 67
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当前，AI+Web3被寄予厚望，被视为下一轮牛市的催化剂。然而，融合之路并非一蹴而就，存在着不少挑战。
首先，AI训练需要大量数据，而Web3的优势在于数据追踪和激励机制。虽然Web3可以为AI提供助力，但其作用有限。AI的核心领域如深度学习、强化学习等，短期内无法依赖Web3。
其次，生成式AI虽是AI领域的热门分支，加速了与Web3的融合，但其对集中算力和模型资源的依赖性也带来了风险。一旦掌握核心资源的公司改变开源政策，将对整体AI市场产生重大影响。因此，构建依赖分布式算力的基础设施迫在眉睫。
第三，Web3可以在AI分布式框架的构建中发挥关键作用，例如数据去重、算力激励、模型版本追踪、去中心化推理网络等。然而，Web3在AI领域的应用仍处于基础设施建设阶段，尚未得到广泛验证和应用。
最后，AI+Web3的融合是一个缓慢的过程。一方面，主流Web2世界关注AI应用的功效，对幕后协作框架重视不足，与Web3存在脱节。另一方面，Web3在AI领域的应用尚未成熟，需要更多时间来验证和应用。
总而言之，AI+Web3方向前景广阔，但落地发展需要时间和耐心。未来，AI+Web3的融合将是一个持续的进程，需要持续探索和创新。
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这篇分析很有见地，点出了AI+Web3融合的难点和机遇。尤其是对算力依赖和基础设施建设的强调，很值得关注。
这篇文章很好地解释了AI和Web3融合的挑战和机遇。特别是在生成式AI方面，集中算力带来的风险值得关注，需要考虑构建分布式算力的基础设施。不过，AI+Web3的未来前景令人期待，希望未来能看到更多实际应用。
这篇文章分析得挺透彻，AI+Web3的融合确实还有很长的路要走，需要时间和耐心。 但是文章没有提及具体的一些项目或应用案例，感觉还是有点缺乏说服力。
很有意思的分析！看来AI+Web3的融合并非一蹴而就，还有很多挑战需要克服。 不过，未来前景还是很值得期待的。
很有意思的观点！确实，AI+Web3融合还有很长的路要走，但它的潜力不可忽视。希望看到更多关于分布式算力基础设施建设的进展。
这篇文章对AI+Web3的融合现状进行了分析，指出了其面临的挑战和未来发展方向。我了解到，虽然AI+Web3潜力巨大，但融合之路并不平坦，需要解决数据、算力、基础设施等问题，还需要更多时间和验证。
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