SpiceAI直观上让我觉得像AI+Web3生态的Langchain与HuggingFace的结合体，SpiceAI当前的发展策略是优先面向企业客户，尽管没有激进创新的东西出来，但是其商业逻辑是清晰的。SpiceAI若是能为AI+Web3开发者提供，AI调用多链数据进行开发的模块，那么也会获取到这一新兴领域的大量开发者；
事实上，SpiceAI在技术方面应该更激进一些，否则也会面临学术研究转化到技术工程的威胁，正如《Blockchain-BasedFederatedLearning:IncentivizingDataSharingandPenalizingDishonestBehavior》这篇论文所提出的结合了区块链、智能合约与星际文件系统的综合框架，不仅可以基于联邦学习安全共享激励数据，还可以基于该平台使用区块链技术同时训练模型。
在AI+Web3这条道路上，学术研究的优势是巨大，从SpiceAI的案例我们可以进一步探究，AI+Web3更考验从产学研到商业运营的完整闭环。每一个环节的功夫都要修炼到位，缺一环就会面临更多的竞争风险。
AIOn-Chain是可以在当下可以抢夺定义权和话语权的概念，AIon-chain在当前阶段正处于概念的鞍型期，存在传统的经验空间，也有面向未来的期待视野；概念、叙事、技术特征等诸多因素，会让AIon-chian有更多的可能性涌现。
AIon-chain不仅仅是模型上链、不仅仅是推理上链，AI是诸多技术概念的融合，blockchain也存在诸多技术概念，可以从不同时的同时性中挖掘概念交叉的那些含义，例如blcokchain的共识机制，与LLM在提高推理能力的COT（思维链），RAG等技术，其本质都是对数据结构进行对齐的逻辑。
无论对于AI还是Web3，高质量的数据都是成功商业的必要因素，大模型训练需要多种优质的数据源，而Web3在分布式存储、以及数据组资产等逻辑，也是建立在优质的商业数据的基础。
AI领域在数据层面更多采用向数据提供商进行采购的方式，而Web3在数据交易层面则体现了其在金融交易市场的优势，可以面向更广泛的群体，但缺点是采用这种模式数据质量现阶段不如AI领域向数据提供商定向采购。
MeasurableDate
MDT是一个用于人工智能的去中心化数据价值创造经济体，用户、数据提供方和数据购买方可以通过区块链安全、匿名地进行数据交换。成立于2017年，MDT生态系统已经建立了几个成功的产品。
面向消费者的RewardMe应用奖励用户贡献购物数据点。面向企业的另类数据提供商MeasurableAI将匿名交易数据转化为品牌和投资者的有价值的消费者洞察。为促进在去中心化金融中数据的新兴用例，MDT启动了MeasurableFinance（MeFi）Oracle，以弥合资本市场金融数据与去中心化世界之间的鸿沟。
引用自：https://mdt.io/
AI、Web3都在寻求更好的商业模式，所以从商业逻辑中探索两者的交叉结合，是非常可行的方向，数据交付与数据验证双方都已经有成熟的解决方案，dateon-chain只是提供了一个更性感的原教主义方案，但链上链下的异步交易很明显是一个更简单清晰的商业模式。
在数据服务这一层面中，在当前阶段，我应当是技术服务于商业模式的需求匹配逻辑，即客户如何购买数据，服务商如何交付数据。
技术作为其商业模式的补充手段，因为AI、Web3都指向了相同的优质数据资源。所以，这个数据服务的商业逻辑，我认为是AI+Web3的项目值得靠拢的商业逻辑。
在《Decentralised,ScalableandPrivacy-PreservingSyntheticDataGeneration》这篇论文中，提出了一个支持去中心化的、可扩展以及隐私保护的合成数据生产，这个系统使真实数据的贡献者能够在不依赖于信任中心的情况下自主参与差分私有合成数据生成，该系统基于三个关键构建块：
Solid（社交链接数据）、MPC（安全多方计算）和受信任执行环境（TEEs）。Solid规范允许人们安全存储数据，并控制对其数据的访问；MPC采用密码学方法，使不同方能够共同计算函数而保持输入私密；TEEs如IntelSGX则依赖于硬件功能以保护代码和数据的机密性和完整性。
这三种技术的有效结合解决了合成数据生成中的多个挑战，包括贡献者自治、分散化、隐私和可扩展性。
我认为，贡献者自治、分散化、隐私和可扩展性是会成为AI+Web3在数据服务领域值得探索的商业方向，Web3具有良好的社区基因，面向社区提供数据资源服务是一个能够挖出金子的数据服务赛道。
算力资源是当前AI领域最为稀缺的资源，算力已经成为当前AI创业的硬通货，当下AI的算力资源需求逻辑，与Crypto/Web3的算力资源的需求逻辑并不一致。
当前AI的算力资源主要由两部分需求构成，一部分用于对大模型的训练，一部分用于对生成内容的交付；而Crypto/Web3的算力资源主要用于共识机制的运行，在于维护区块链账本的交易记录。
对于当前的大模型竞赛而言，高度集中的算力资源才是算力经济效益的最优解，而Crypto、Web3的算力资源则寻求分布式网络的均衡分配，以及注重算力激励对计算网络的增长运行。
Clore.ai
适应您需求的分布式超级计算机，从世界各地社区成员访问GPU计算节点。通过GPU进行高效、可扩展的AI模型训练，兼容各种深度学习框架，并优先考虑数据安全。
引用自：https://clore.ai/
我认为，以Clore.ai为代表算力节点的Marketplace，对当前的AI算力格局会带来新的曙光，以及随着AI+Web3资本叙事的崛起，推动Web3建设全球算力资源的节点网络交易市场，这一Marketplace也将带动整个新的加密经济生态。
正如上文所言，基于算力节点的Marketplace会是整个AI生态中，关键且重要的一环，这将会改变当前大模型的商业生态。
因为AI+Web3的项目/开发者，基本优先在以Clore.ai为代表的算力Marketplace进行交易，Agents作为未来Web3世界的主要用户，加密货币作为Agents的主要货币，算力Marketplace可以通过金融方式提供更低廉的算力资源服务，无论是租赁/质押等，Defi的金融逻辑不可避免会引入进来。
AI公司从诞生那天起，就必须是一个全球化的公司，对全球算力资源的金融配置能力，我认为会是以后考验一家AI公司的核心竞争力。随着我的思考加深，不禁感慨，AI生态做的那么多建设，最终这低垂的金融果子是留给Web3去摘的。
GolemNetwork是一个可访问、可靠、开放且抗审查的协议，通过一个灵活的开源平台使数字资源的访问民主化，并通过连接用户之间的方式实现。通过GolemNetwork，用户可以轻松连接并为共享未使用的资源支付报酬。Golem的民主化访问结合独特的点对点交换，创造了一个无法阻挡的生态系统，适用于各种用例，让软件开发者能够比以往任何时候更充分地发挥创造力。
GolemNetwork通过为构建者提供他们应得的创造性自由来促进创新。将未使用的计算能力提供给最需要的人，并用GLM获得报酬。GolemNetwork的结算层建立在以太坊的Layer2之上，从而实现更便宜的交易。
引用自：https://www.golem.network
Let'sWorkshop
AI与Web3在算力资源的这个市场中，我认为高度集中的、分布式的都会同时存在，根据具体情况有属于自己各自合适的方案。
例如OpenAI在训练大模型必然需要集中的算力资源，但OpenAI同时也在探索使用分布式算力资源的技术方向。
以Google的GeminiNano为代表的端侧大模型，支持在手机等移动安卓设备上运行，而这也是越来越多的模型厂商的发展趋势。随着GenAI在手机端生成内容（图片/视频）的增长需求，分布式算力资源网络的建设，也会成为一块很重要的市场。
在一个分布式的算力资源交易市场中，Web3天然具有天然的优势。
算力资源作为AI+Web3发展的硬通货，但是算力资源的分布是不均匀的，虽说当前是朝着主力算力资源群集中垄断的方向发展，但由于算力资源不同于自然不可再生的资源，算力资源受到算法、硬件、政策、市场规模等诸多因素的影响。
如何在分布不均的算力资源市场中，寻求一种更优的资源交易策略，我认为是接下来一个关键的市场机遇。
例如在《AResourceAllocationSchemewiththeBestRevenueintheComputingPowerNetwork》这篇论文中，为了优化算力网络的资源分配，认为需要一种交易机制来鼓励用户出售他们的空闲资源。迈尔森拍卖机制的目标是精确地最大化卖方的利益，提出了一种基于迈尔森拍卖的资源分配方案。
事实上，我相信随着算力网络资源的交易复杂性日益递增，这一交易动作我相信很快将由智能体来接管，在《NegotiatingSociallyOptimalAllocationsofResources》这篇论文中，提出了通过多智能体在资源市场中进行多边交易，通过对社会经济政策的应用，如公平原则、帕累托最优解等，通过智能体作为交易代理实现资源分配的最优解。
事实上，当智能体开始介入到对算力资源的交易市场时，最终比拼在于算法博弈策略，例如在《GreedyAlgorithmsforMaximizingNashSocialWelfare》这篇论文中，提出将贪婪算法用于最大化纳什社会福利，即贪婪的智能体实现社会福利的最大公约数。
所以，我们从前沿的技术中，得以洞察到算力资源这一竞争性市场中，智能体的交易算法与博弈策略，将会成为算力商业的关键核心，有先见之明者，应该提前为这泼天的富贵做好准备。
大模型+Agents会是接下来所有大模型厂商的核心战略，也将构成AI+Web3生态中最重要的部分。
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