作者:老白，研究合伙人，琥珀集团研究顾问来源:推特，@Wuhuoqiu
上次我写完了关于BTC生态的文章，我应该写一篇关于NFT和NFTFI的文章。但是，NFT最近不是一般的冷，不仅是二级市场，一级市场也是如此。好像已经两个月没说NFT或者NFTFI相关的项目了，但是AI项目真的是如雨后春笋般的出现了，所以还是继续拖着NFT的文章，先把AI+Web3的结合趋势的文章提出来。
可能感觉太长，Twitter线程有限，今天就贴出来。
首先说一下AI本身。
其实AI行业本来就应该是冷的。大家都知道Near的创始人易龙吧？这家伙以前是做AI的，他是TensorFlow(最流行的机器学习框架)的主要代码贡献者。大家猜测他来做Web3是因为对AI(大模型之前的机器学习)不抱希望。
于是，行业终于在去年年底迎来了ChatGpt3.5，一下子这个行业又活了起来，因为这一次真的可以算是质变，而不是之前那几波炒作和量变。这一波AI创业也在几个月后传到了我们的Web3。另一方面，硅谷的Web2是卷不起来的。各种资本Fomo和同质化方案开始打价格战，各种大厂大机型PK……...
但需要注意的是，AI经过半年多的爆发，已经进入相对瓶颈期。比如谷歌搜索AI的热度陡然下降，Chatgpt用户增速明显放缓，AI输出的随机性限制了很多落地场景...总之，我们离传说中的“AGI & # 8211；通用人工智能还有非常非常长的路要走。
目前硅谷创投圈对于AI接下来的发展有几种判断。
1.没有垂直模型，只有大模型+垂直应用(后面讲到Web3+AI的时候再讲)。
2.手机等边缘设备的数据可能是壁垒，基于边缘设备的AI也可能是机会。
3.上下文的长度在未来可能会导致质变(现在用向量数据库做AI记忆，但是上下文的长度还是不足)。
2.Web3+AIAI和Web3其实是两个完全不同的领域。AI需要集中的计算能力和海量数据进行训练，这是非常集中的。Web3侧重于去中心化，所以结合得不是那么好。但AI改变生产力，区块链改变生产关系的叙事论调太深入人心，所以总会有人抢着去找那个结合点。在过去的两个月里，已经有10多个AI项目。
在说新的组合赛道之前，先说老的AI+Web3项目，基本都是平台化的，以FET和AGIX为代表。嗯，这是我国内专门研究AI的朋友告诉我的& # 8211；“以前做AI的，现在基本没用了。无论是Web2还是Web3，很多都是负担而不是体验。方向和未来是像OpenAI这样基于Transformer的大模型，拯救了AI”，你自己的产品。
所以通用平台模式不是他看好的Web3+AI模式，我讲的10多个项目真的没有这方面。目前基本看到以下轨迹。
1.BOT/Agent/Assistant模式的资本化
2.计算平台
3.数据平台
4.生成人工智能
5.Defi交易/审计/风险控制
6.ZKML
今天我主要详细说一下第一个赛道，也就是Bot/Agent/assistant的资本化赛道，这也是大家说的最多的，也是同质化最严重的赛道。
简单来说，这些项目大多基于OpenAI，配合其他开源/自研的技术手段，比如TTS(文本转语音)，借助具体的数据，FineTune已经生产出了一些“在某个领域比ChatGPT更好”的机器人。
比如你可以培养一个漂亮的老师教你英语，你可以选择她是美国口音还是伦敦口音，她的性格和聊天风格也可以调整，这样你的交互体验会比ChatGPT更机械更官方的回答更好。
有个虚拟男友的DAPP，Web3爱女游戏在圈里前面叫他，也算是这种类型的代表。
从这个思路出发，理论上可以有很多Bot/Agent为你服务。比如你想做水煮鱼，可能会有专门针对这个领域的烹饪机器人来教你，给出的答案比ChatGPT更专业。如果你想去旅行，还有旅行助手机器人为你提供各种旅行建议和计划，或者如果你是项目方，就弄个Discord客服机器人帮你回答社区问题。
除了做这个“基于GPT的垂直应用”Bot，还有基于它的衍生项目，比如Bot为“模型资本化”，意为“小图资本化”的NFT。那么AI中流行的提示可以大写吗？比如中途不同的提示可以生成不同的画面，训练Bot时不同的提示会有不同的效果，所以提示本身就有价值，也
还有基于此类机器人的门户索引、搜索等项目。当我们有成千上万个BOT的时候，如何才能找到最适合你的BOT？你可能需要Hao123这样的Web2门户或者Google这样的搜索引擎来帮你“定位”。
在我个人看来，Bot(模式)资本化现阶段有两个弊端和两个方向。
缺点1 & # 8211；同质化太严重，因为这是用户最能理解的AI+web3赛道，有点像带有一点功利属性的NFT。所以目前一级市场已经开始呈现红海之势，卷了起来，但是底层都是OpenAI，所以大家其实没有技术壁垒，只能拼设计和运营。
缺点2 & # 8211；有时候，像星巴克会员卡NFT绕组，虽然是走出圈子的一个很好的尝试，但对于大多数用户来说，拥有一张实体或电子会员卡可能并不方便。基于Web3的Bot也有这个问题。如果你想跟机器人学英语或者跟马斯克或者苏格拉底聊天，我直接用http://Character不太好。Web2的AI。
两个方向& # 8211；一个是近+中期，模型缠绕可能是一个思路。目前这些模型有一点ETH NFT图片的意思，大部分元数据指向离线服务器或者IPFS，而不是纯链。模型一般都是几十到几百兆的大小，而且要扔在服务器上。
但随着存储价格(2TB SSD 500人民币)的快速下降，以及Filecoin FVM、ETHStorage等存储项目的推进，相信在未来两三年内，上紧100兆机型应该不是什么难事。
你可能会问，缠绕有什么好处？当模型被链接时，它可以被其他契约直接调用。它更具Crypto Native，可以玩的花样肯定更多。它有一点完全链上游戏的视觉感，因为所有的数据都是链上的。目前看一个团队做这个探索还是很早的。
另一个方向是中期+长期。如果认真思考智能合约，最适合的不是人机交互，而是“人机交互”。现在AI中有了AutoGPT的概念，得到你的“头像”或者“虚拟助手”不仅可以和你聊天，还可以根据你的要求帮你执行任务，比如帮你订机票、订酒店、买域名、建网站...
你觉得是AI助手操作你的各种银行账户方便，还是整个区块链地址转账方便？答案显而易见。那么，未来会不会出现一堆集成了AutoGPT的AI助手，在各种任务场景下，通过区块链和智能合约，自动支付结算C2C、B2C甚至B2B？那个时候，Web2和Web3的界限变得非常模糊。
这个还是上一篇文章再说吧，因为1真的太占地方了。几天后的下一篇文章将简要讨论第2、3、4、5和6部分。
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原文地址"投资人眼中 AI 与 Web3 结合的机遇有哪些？，ai中web是什么意思"：http://www.ljycsb.cn/qukuailian/211257.html。
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