Kann KI+ dem Trend folgen und einen neuen Trend in den Bullenmarkt-Narrativen anstoßen?

### [TL；DR]

1. Der AI+Web3-Track lässt sich grob in drei Schichten unterteilen: Infrastrukturschicht, Mittelschicht und Anwendungsschicht. Unter ihnen konzentriert sich die Infrastrukturschicht auf die Bereitstellung von Rechenleistung und Speicher, was derzeit der beliebteste Bereich ist.

2. Zusätzlich zu Anwendungsfällen in Spielen, sozialen Netzwerken, Transaktionen usw. kann KI auch in der Datenanalyse, Informationsüberwachung und -verfolgung, Geboten und Wetten und anderen Bereichen eingesetzt werden.

3. Projekte, die einen engen Bezug zum KI-Konzept haben, können sich oft schnell am Markt durchsetzen, allerdings sollte darauf geachtet werden, Projekte herauszufiltern, die ihren Namen nicht verdienen und reine Hot-Themen sind.

Einführung

Kürzlich hat eine Reihe von AI+Web3-Projekten Marktbegeisterung geweckt. Um diese potenzielle Marktchance eingehend zu erkunden, wird Gate.io Research verschiedene aktuelle Projekte kombinieren und eine eingehende Analyse von jedem Glied der AI+Web3-Industriekette durchführen , um den Lesern ein umfassendes und tiefgehendes Verständnis zu vermitteln.

AI+Web3: Neue Technologie, neue Richtung, neuer Hype

Im vergangenen Jahr ist KI mit dem Aufkommen groß angelegter generativer KI-Modelle wie ChatGPT zu einem heißen Anlagethema geworden, das von den Kapitalmärkten der Welt verfolgt wird. Gleichzeitig hat der Web3-Markt auch eine neue Runde des Wohlstands eingeläutet.

Die organische Kombination von KI und Web3 ist zweifellos zum Schnittpunkt zweier aktueller Technologiethemen geworden. In jüngster Zeit konnten wir beobachten, dass zahlreiche neue und alte Projekte rund um dieses Thema die Aufmerksamkeit des Marktes auf sich ziehen, was das starke Interesse und die hohen Erwartungen der Investoren an diese Kombination unterstreicht.

Gemäß der Definition von Wanxiang Blockchain spiegelt sich die Kombination von KI + Web3 hauptsächlich in zwei Aspekten wider: wie Web3 die Entwicklung von KI fördert und wie Web3-Anwendungen KI-Technologie kombinieren. Derzeit tendieren die meisten Projekte dazu, Web3-Technologien und -Konzepte zu nutzen, um die Weiterentwicklung der KI voranzutreiben. Um diese Kombination zu analysieren, können wir mit dem gesamten Prozess der KI beginnen, vom Modelltraining bis zur Anwendung.

Der Produktionsprozess von KI umfasst im Großen und Ganzen: Datenerfassung, die die Grundlage für das Modelltraining bildet; Datenvorverarbeitung und Feature-/Hinweis-Engineering, das Datenbereinigung, Annotation und strukturierte Abfragen umfasst; Modelltraining und -optimierung, das die Modellleistung durch Iteration verbessert; Modell Überprüfung und Governance, um die Qualität und Transparenz des Modells sicherzustellen; Modellinferenz, um Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen; Modellbereitstellung und -überwachung, um sicherzustellen, dass das Modell für praktische Anwendungen optimal bleibt.

In diesem Prozess verfügt Web3 über viele Integrationspunkte. Beispielsweise kann das verteilte Netzwerk und der Anreizmechanismus von Web3 ein offeneres und quelloffeneres KI-Netzwerk und eine offenere KI-Community aufbauen, um den Anforderungen von KI-Anwendungen an kostengünstige, offene Infrastruktur und Datennetzwerke gerecht zu werden. Gleichzeitig kann Web3 in Kombination mit Kryptografietechnologien wie ZK das Vertrauensproblem der KI verbessern und Herausforderungen wie Modelltransparenz, Voreingenommenheit und ethische Anwendung lösen.

Abbildung 1 Quelle: Vientiane Blockchain

Wie in der Abbildung oben gezeigt, kann der AI+Web3-Track grob in drei Schichten unterteilt werden: Infrastrukturschicht, Mittelschicht und Anwendungsschicht.

Die Infrastrukturschicht konzentriert sich auf die Bereitstellung von Rechenleistung und Speicher. Durch die Hinzufügung von Web3 können die Kosten gesenkt und mehr KI-Anwendungen bereitgestellt werden.

Die mittlere Schicht nutzt Web3-Technologie, um KI-Produktionsprozesse wie Datenerfassung, Vorverarbeitung und Modellüberprüfung zu optimieren, und es sind viele innovative Projekte entstanden.

Die Anwendungsschicht zeigt das breite Anwendungsspektrum von KI in Web3, wie zum Beispiel die Generierung, Analyse und Vorhersage von Inhalten. Nach Ansicht des Autors ist die Beschreibung der Anwendungsschicht in der obigen Abbildung noch konservativ und wird am Nachmittag ausführlich besprochen. Obwohl es noch kein führendes Projekt gibt, ist das Potenzial riesig und der zukünftige Wettbewerb wird sich auf Produkte und technische Fähigkeiten konzentrieren.

In den folgenden Kapiteln werden wir eine konkrete Fallanalyse dieser dreistufigen Projekte durchführen.

AI+Web3-heiße Projekte entstehen nacheinander

KI+DePIN

Der gesamte Arbeitsablauf der KI ist untrennbar mit der Unterstützung der Rechen- und Speicherinfrastruktur verbunden. Diese Einrichtungen sind nicht nur für die Bereitstellung der leistungsstarken Rechenleistung verantwortlich, die für das Modelltraining und die Vorhersage erforderlich ist, sondern auch für die Speicherung, Verwaltung und Analyse von Daten im gesamten Datenmodell und Lebenszyklus.

Derzeit hat das rasante Wachstum von KI-Anwendungen zu einem enormen Bedarf an Infrastruktur, insbesondere an Hochleistungsrechnerkapazitäten, geführt. Daher ist die Entwicklung einer effizienteren, kostengünstigeren und ressourcenreicheren Rechen- und Speicherinfrastruktur zu einem wichtigen Trend in den frühen Phasen der KI-Entwicklung geworden, und dies ist derzeit auch der beliebteste Bereich.

Abbildung 2 Quelle: Render Network

In diesem Bereich sind viele repräsentative Projekte entstanden, wie zum Beispiel Render Network, das im letzten Bullenmarkt geboren wurde und hauptsächlich Rendering-Dienste anbietet, Akash, das sich auf Cloud Computing konzentriert, Filecoin und Arweave, die sich auf Cloud-Speicher usw. konzentrieren. und die wichtigsten Projekte, die in diesem Bullenmarkt neu gestartet wurden, sind IO.NET und Aethir, die Rechenleistungsunterstützung für KI bieten.

KI+Daten

Die mittlere Schicht ist ein wichtiges Glied im KI-Produktionsprozess, der Web3-Technologie nutzt, um bestimmte Arbeitsabläufe zu optimieren und zu verbessern.

Erstens führt die mittlere Schicht in der Datenerfassungsphase ein dezentrales Datenidentitätsmanagement ein, das nicht nur die Datensicherheit des Benutzers schützt, sondern auch sicherstellt, dass der Besitz der Daten klar ist. Gleichzeitig können Benutzer durch den Anreizmechanismus auch dazu ermutigt werden, hochwertige Daten zu teilen, um eine Monetarisierung zu erzielen und so die Datenquellen zu erweitern.

Aufgrund der Einschränkungen der Entwicklungsphase der Branche wurden während des letzten Bullen- und Bärenmarktes nur wenige relativ bekannte Projekte in diesem Bereich geboren. Auf diesem Bullenmarkt entstanden das KI-Identitätsprojekt Worldcoin (wir haben schon oft über dieses Projekt geschrieben), das von Gate.io investierte Aspecta sowie die Datenhandelsplattform Ocean Protocol, das Breitband-Mining-Datennetzwerk Grass, usw.

Abbildung 3 Quelle: Aspecta

Zweitens engagiert sich die mittlere Schicht in der Datenvorverarbeitungsphase für den Aufbau einer verteilten KI-Datenanmerkungs- und -verarbeitungsplattform, um eine starke Unterstützung für das nachfolgende Modelltraining zu bieten. In dieser Hinsicht haben Projekte wie Public AI bedeutende Ergebnisse erzielt.

Schließlich nutzt die mittlere Schicht in der Phase der Modellüberprüfung und -begründung die Kombination aus Web3-Technologie und Kryptografietechnologie wie ZK, homomorphe Verschlüsselung usw. vollständig aus, um zu überprüfen, ob die richtigen Daten und Parameter in der Modellbegründung verwendet werden Verfahren. Dadurch wird nicht nur die Modellgenauigkeit gewährleistet, sondern auch die Vertraulichkeit der Eingabedaten geschützt. Typische Anwendungsszenarien sind ZKML wie Bitsor, Privasea, Modulus und Privasea von Gate Labs.

KI+absichtszentriert

Absichtszentriert, übersetzt als „absichtszentriert“, bezieht sich die Absicht direkt auf „was Sie tun möchten“, sie konzentriert sich auf die Ergebnisse, nicht auf den Prozess. Ziel von Intent-Centric ist es, mühsame On-Chain-Vorgänge durch die Optimierung von Protokollen und Infrastruktur „einen Schritt entfernt“ zu machen. Genauer gesagt können Benutzer ihre Ziele auf intuitive und direkte Weise erreichen, indem sie den komplexen Betriebsprozess in der Vergangenheit verbergen, was die Konnotation der Kettenabstraktion verkörpert.

Zu den gängigen Szenarien für den Einsatz von KI gehören derzeit Cross-Chain, Airdrops, Governance, Transaktionen mit großen Beträgen und Batch-Operationen. Telegram Bot, den wir zuvor in diesem Artikel besprochen haben, kann ebenfalls in diese Kategorie fallen.

Delysium (AGI) setzt sich beispielsweise für den Einsatz von KI ein, um ein KI-Agentennetzwerk aufzubauen, das sich auf die Benutzerabsicht für Web3 konzentriert, und hat in Märkten wie Südkorea große Aufmerksamkeit erlangt.

Wie in der Abbildung gezeigt, hat der Token des Projekts in letzter Zeit aufgrund des Marktrummels und der Wertfindung einen erstaunlichen Anstieg erlebt.

Abbildung 4 Quelle: Gate.io

Delysium hat eine KI-Agentin namens Lucy gestartet. Als KI-gesteuertes Web3-Betriebssystem kann Lucy Arbeitsabläufe intelligent planen und automatisch ausführen, die auf Benutzerbedürfnisse eingehen, basierend auf dem Verständnis der in natürlicher Sprache enthaltenen Absichten und Ziele, und so die komplexen Betriebsprozesse aktueller Web3-Anwendungen und -Protokolle vereinfachen.

KI+Spiel

AI+Game verfügt außerdem über ein hohes Maß an Fantasie. KI-Technologie beschleunigt nicht nur den Spieleproduktionsprozess, sondern durchdringt auch jeden Aspekt der Spieleproduktion und zeigt großes Potenzial von der Analyse von Benutzergewohnheiten bis hin zur Anpassung personalisierter Interaktionsszenarien. Heutzutage setzen große Spielehersteller aktiv auf KI und rekonstruieren die Ökologie der Spieleindustriekette.

In Bezug auf die Spieleproduktion bietet KI leistungsstarke Unterstützung für Kunst, Planung und Betrieb. Ob kreative Inspiration, Level-Generierung, Texterstellung und Betriebsanalyse: KI beschleunigt die Produktion von Spielinhalten. Was das Spielerlebnis angeht, machen die natürliche Sprachgenerierung, die Bildgenerierung und andere von der KI bereitgestellte Fähigkeiten das Gameplay innovativer und vielfältiger und die NPC-Interaktion intelligenter und lebendiger.

Beispielsweise wurde die Juewu-KI in „Honor of Kings“ häufig bei Levelbewertungen und -tests eingesetzt; in „Mount & Blade II: Bannerlord“ ermöglicht ChatGPT NPCs, Spielern dynamisch zu antworten, was die Interaktivität des Spiels verbessert; und in „ „Mount & Blade II: Bannerlord“ ermöglicht ChatGPT NPCs, den Spielern dynamisch zu antworten und so die Interaktivität des Spiels zu verbessern. In „Everstanding“ können Spieler mithilfe von KI-Malerei sogar Models generieren und für die beliebtesten Werke stimmen, um so die enorme Größe zu demonstrieren Potenzial von KI in der Spieleinnovation.

Abbildung 5 Quelle: SleeplessAI

Neben traditionellen Web2-Spielen, die KI nutzen, sind Web3-Spiele keine Ausnahme. Beispielsweise bietet Ultiverse Benutzern über seine leistungsstarke KI-Engine sowie das KI-fokussierte virtuelle Begleitspiel von sleeplessAI eine detaillierte KI-Funktionsanalyse und maßgeschneiderte soziale, Gaming-, Metaverse- und andere vielfältige Erlebnisse.

KI+Analyse

Neben Anwendungsfällen auf Anwendungsebene in Spielen, sozialen Netzwerken, Transaktionen usw. kann KI auch in der Datenanalyse, Informationsüberwachung und -verfolgung, Geboten und Wetten und anderen Bereichen eingesetzt werden. Repräsentative Projekte wie Kaito und Dune sind entstanden und einen Maßstab für die Branche setzen. .

Wir verweisen in unseren Blog-Beiträgen oft auf die Datendiagramme von Dune, daher ist es nicht nötig, hier auf Details einzugehen.

Zusammenfassung

Im vergangenen Jahr hat die Integration von Web3 und KI nicht nur einen neuen Technologietrend ausgelöst, sondern auch einen neuen Konsens in der Branche hervorgebracht: Blockchain hat die Produktionsbeziehungen verändert, und KI hat die Produktivität verändert. Dieses Konzept ist mittlerweile tief in den Herzen der Menschen verankert und hat sich zu einer starken treibenden Kraft für die Entwicklung der Branche entwickelt.

Da Spielehersteller, DeFi-Protokolle und andere Web3-Infrastrukturprojekte verstärkt in KI investieren, wird die Kombination von KI und Web3 zu einer wichtigen Richtung für Brancheninnovationen. Tatsächlich können Projekte, die eng mit dem Konzept der KI verbunden sind, oft schnell Marktvorteile erlangen. Dieses erstaunliche Wachstum haben wir bereits früher bemerkt.

Doch hinter dem oberflächlichen Wohlstand und Hype können wir die wahren Hindernisse in der KI+Web3-Branche nicht ignorieren. Insbesondere Praktiker müssen die praktischen Anwendungsszenarien eingehend untersuchen und seine Fähigkeit bewerten, Werte zu schaffen und Branchennarrative aufzubauen. Wie sich auf lange Sicht das ökologische Muster der KI+Web3-Branche bilden wird, welche Bereiche ein enormes Entwicklungspotenzial aufweisen und ob sie mit ethischen und moralischen Dilemmata konfrontiert sein wird – diese Fragen erfordern eine kontinuierliche Erforschung und Beantwortung dieser Fragen in der Praxis.

Daher müssen wir angesichts der Welle von AI+Web3 nicht nur die Chancen erkennen, die sie mit sich bringt, sondern auch einen klaren Kopf bewahren und ihre Herausforderungen und Mängel rational betrachten. Nur so können wir den Entwicklungskontext der KI+Web3-Branche besser erfassen, ihre gesunde und nachhaltige Entwicklung fördern und die Gewinnchancen nutzen, die der Trend mit sich bringt.

Autor: Carl Y.

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