在这个新技术时代的关键转折点上,人工智能(AI)与 Crypto 两个领域的巨大趋势已经开始融合,为整个行业带来了深刻的变革。AI领域,例如 ChatGPT 等突破性技术的涌现,仅在2023年就吸引了惊人的 250 亿美元投资,比上一年增加了五倍。这一激增不仅彰显了人们对AI潜力的持续信心,也重新点燃了关于 AI 与 Crypto 的融合的激烈讨论。值得注意的是,以太坊联合创始人Vitalik Buterin 在这一话题上做出了重要贡献,提供了关于整合 AI 与 Crypto 的承诺与挑战的见解。
近期,OpenAI 推出的 Sora 模型,一个创新的文本到视频模型,吸引了科技界的目光,也彰显了人工智能发展的迅猛步伐。OpenAI CEO Sam Altman 提出了一项大胆的计划,计划筹集7万亿美元用于芯片设计和制造,突显了对人工智能演进的坚定承诺,同时也引发了对加密人工智能市场潜力的深入思考。 尽管许多这类协同应用仍处于初期阶段,市场仍保持乐观。
这种融合充分发挥了加密网络在数据所有权、透明度和道德治理方面的强大优势,与 AI 的先进能力相辅相成,为解决 AI 行业中的中心化挑战提供了新颖的解决方案:
确保数据所有权:通过区块链技术,用户得以加密并规范对其数据的访问,为他们提供监督 AI 系统利用数据的手段。提升透明度:区块链的不可篡改性质充当透明账本,促进了在 AI 模型中使用的数据的验证和认证。实现直接数据变现:区块链为用户数据的直接变现提供了便利,通过提供经济激励鼓励数据分享,同时保障个人控制权。降低 AI 的能源消耗:通过采用诸如权益证明等能源高效机制,区块链有望最小化 AI 训练的能源需求,从而促进 AI 发展的可持续进步。 推动伦理 AI 发展:区块链内在的透明度和包容性可以促进更具伦理的 AI 实践,消除了通常与 AI 创新相关的保密性。 AI 与 Crypto 创新缩小鸿沟,塑造未来优势 zkML:推动 AI 隐私保护的创新之举 虽然现代 AI 的能力令人印象深刻,但也引发了关于用户隐私、安全和自主权的迫切关切。在进行AI 模型训练的过程中,集中式数据聚合直接挑战了个人隐私权,尤其是在单一科技生态系统中,用户难以掌控自己的数据。 为了应对这一挑战,以去中心化加密理念为指导的创新应运而生,其中零知识证明(ZKP)等密码技术使隐私保护的机器学习成为可能,而不会牺牲敏感用户数据。尽管这些方法具有诸多优势,但与传统的大规模数据汇总实践相比,仍然存在一些挑战,包括计算效率、模型准确性和调试方面的问题。
另一项应对这一问题的倡议是由 Arweave 和 Irys(之前为 Bundlr)团队共同推出的数字内容溯源记录(DCPR)标准。该标准充分利用了Arweave 区块链技术,对数字内容进行时间戳和验证,为用户提供可靠的元数据,有助于评估数字信息的可信度。 解决AI模型中的偏见问题 随着 AI 模型广泛融入我们的日常生活,对其潜在的偏见引发了广泛关切。例如,由 AI 驱动的聊天机器人可能会在消费者间悄然施加影响,巧妙地引导其选择特定产品或意识形态,导致信任的瓦解,后果深远。 Bittensor,一项去中心化的计算协议,通过激励多样化的预训练模型竞争最佳响应来应对 AI 偏见。验证者奖励表现卓越的模型,同时淘汰表现欠佳和有偏见的模型。通过在各种模型和数据集之间培育开放且协作的环境,Bittensor 有望推动 AI 发展,同时积极应对偏见带来的负面影响。 尽管 Bittensor 仍处于早期开发阶段,但已经取得了显著进展,拥有32个专门定制的子网络,适用于文本提示、图像生成、价格预测、数据抓取、存储等特定用例。 通过提升可访问性推动AI开发的崛起 AI和机器学习(ML)工作负载的激增引发了对高性能图形卡的巨大需求,比如 Nvidia A100。然而,与计算和存储相关的巨额资本成本可能导致许多人被排斥在外,使得AI开发在很大程度上被科技巨头所垄断。为了应对这一挑战,类似于“图形卡的AirBnB”的新兴市场应运而生,允许个人和组织租赁未使用的GPU资源,以满足AI研究人员和开发者的需求。 去中心化计算市场,如 Akash Network 和 Render Network,被设计用来解决未充分利用的 GPU资源的效率问题,通过将 GPU 所有者与寻求计算能力的AI开发者联系在一起。通过利用这些去中心化计算平台,一批新的计算资源变得可访问,使全球个人能够将他们的闲置计算能力变现。与此同时,它为 AI 开发者提供了对计算资源的灵活访问,摆脱了中心化巨头的束缚。 通过利用区块链技术消除追求利润和额外成本的中介,这些去中心化网络可以以比中心化对手零头的成本提供服务。Akash Network 甚至以仅为传统成本的五分之一的费率自夸。此外,Render Network 专注于 3D 图像渲染的 GPU 市场,在2023年经历了显著的使用激增。
前路展望 在审视当前 AI 与 Crypto 领域的现状时,显而易见的是两者都拥有强大的技术实力,然而各自也面临着显著的不足之处。尽管加密技术具备强大的能力,但在广泛应用方面仍缺乏主流的成熟度。与此同时,科技巨头公司对 AI 的集中控制引发了对这一技术垄断的担忧。 虽然这种协同作用还处于初期阶段,但在 AI 与 Crypto 结合的项目正在构建可扩展的链上 AI 交互的基础设施。这一有望的动力预计将在2024年及以后继续增长。所有这一切都取决于市场参与者将这些资产视为对主要集中化参与者(如OpenAI)潜在主导地位的一种制衡。
若能精心融合这些革命性技术,将巧妙地拓展解决它们各自弱点的途径。这指向了一个未来,其中基于区块链的人工智能构建了一种范式,既保护隐私,又敞开了潜在用例的大门。去中心化计算、zkML 和 AI 代理的发展前景看好,为深度互联的人工智能和加密未来奠定了基石。它们的潜力巨大,源于自发形成的草根开发者社区,承诺以对所有人公平可及的方式推动技术的应用。
ScalingX 举办的 The Hunt For X Demo Day 于日前终于圆满落下帷幕。特别感谢本次活动的赞助商—— ARPA、AELF 等 Web3 知名品牌的鼎力支持,使得本次活动取得了非凡的成功和影响力。在这一次的独家活动中汇集了具有前瞻性思维的开发者和创新者,同时为他们供了独特的平台,深入研究零知识证明(ZKP)技术和随机数生成(RNG)作为扩展区块链网络的突破性解决方案的无限可能性。本次活动不仅促进了对零知识证明技术的探索,而且对这个充满活力的领域的持续发展提供了最大的支持和动力。
The Hunt For X Demo Day 聚集了多家风险投资公司,如 LongHash Ventures、OP Crypto、Waterdrip Capital、M-Ventures、Sharding Capital、Fracton Ventures、Web3.com Ventures,以及由全球投资公司淡马锡成立的 Superscrypt。此外,PANews, Techub. news、Coinlive等知名媒体和一些开发者社区也加入了本次活动。77个出色的参赛项目、为期一个月的紧张准备,仅有15个优秀作品被选中参加了当天的演示日。
以下是15个杰出项目的汇编,以随机顺序呈现,向大家展示了本次参赛卓越项目的优秀品质。
ScalingX 再次向所有被选中参加演示日的项目表示衷心的祝贺。同时,也特别感谢尊敬的评委和导师们,感谢他们对本次活动做出的宝贵见解和贡献。这次在 Buidlbox 平台上举办的 “The Hunt for X” ZKP 技术黑客松的成功,更是凸显了Web3生态系统中对零知识证明技术的重要性和兴趣日益增长。ScalingX 致力于培育和推动这项技术的采用和发展。
自 zkSync Era 在主网上部署以来,它不再受限于缺乏智能合约支持,现在可以作为一个 zkEVM兼容的第二层区块链运行。这一重大升级标志着 zkSync 生态系统发展的一个转折点,因为开发人员现在可以更轻松地在 zkSync Era 上部署他们的 EVM 兼容应用程序,为新的增长机会铺平道路。
zkSync Era的亮点
具备主网级别安全性且完全不依赖第三方
无需许可的、兼容 EVM 的智能合约
标准的 Web3 API
保留关键的 EVM 特性,如智能合约的可组合性
账户抽象和元交易
zkSync Era架构的关键技术突破
在扩展以太坊时,需要在安全性、可扩展性和去中心化之间取得平衡,这就是我们所知的“可扩展性三难困境”。然而,我们还有第四个因素需要考虑,那就是——可编程性。当前的扩展解决方案往往会为了最大程度实现可扩展性,从而选择牺牲一个或多个特性功能。然而,zkSync Era 架构旨在通过结合两项技术突破,以优化所有四个功能。两项技术分别是:
“The Hunt For X”黑客松大赛旨在吸引 Web3 领域的顶尖人才,参与者将以个人或团队的形式提供解决方案,为这个新领域的发展提供动力。本次活动将邀请来自业内领先组织和项目的评委和导师,包括 Coinbase、ConsenSys 和 StarkWare,他们将评估提交解决方案的可行性、创意和潜在影响。本次活动的评委和导师包括: