投資人眼中 AI 與 Web3 結合的機遇有哪些？_區塊鏈:WEB3價格

作者：Lao Bai，ABCDE投研合伙人，Amber Group 研究顧問 來源：推特，@Wuhuoqiu

上次寫完 BTC 生態的東西，本來該補上 NFT，NFTFI 的那篇，奈何 NFT 最近真的不是一般涼，不光二級市場涼，一級市場我好像有倆月都沒聊到 NFT 或是 NFTFI 相關的項目了，倒是 AI 項目真的如井噴一般的涌現，所以 NFT 那篇繼續拖著吧，把 AI+Web3 的結合趨勢這篇先提上來。

感覺可能太長，Twitter Thread 受限，所以今天先發個上。

一 . 先說說 AI 自身

AI 這行業其實本來都要涼涼了，大家知道 Near 的創始人一龍對吧，這家伙其實以前是做 AI 的，他是 TensorFlow（最流行的機器學習框架）的主要代碼貢獻者。大家推測他是 AI（大模型之前的機器學習）那邊看不到啥希望了所以跑來做 Web3 的。

現場 | 機構投資人王岳華：機構投資人可以在區塊鏈生態體系中創造出不凡的價值:金色財經現場報道，1月14日，CHAIN 2020世界金融大會在中國香港召開，著名投資人，德豐杰龍基金合伙人王岳華發表《機構投資者能抓住通向下一個比特幣牛市的關鍵嗎》的主題演講，對于區塊鏈技術如何創造出商業價值？他表示，目前全球區塊鏈已經超過300個項目，機構投資人可以在這個生態依稀創造出不凡的價值。大陸目前有很多區塊鏈項目，政府也在使用區塊鏈平臺，基于區塊鏈技術構建的生態電商，保險，供應鏈金融等也在使用區塊鏈技術。如今已經有很多互聯網巨頭參與到區塊鏈技術中來，比如Libra。[2020/1/15]

結果終于去年年底業界迎來了 ChatGpt3.5，一下子這行業又活了，因為這次真的可以算質變了，而不是之前那幾波的炒作和量變。這不隔了幾個月 AI 創業的浪潮也傳遞到了我們 Web3。硅谷 Web2 那邊則是卷的不行，各種資本 Fomo，各種同質化方案開始拼價格戰，各種大廠大模型 PK……

但是要注意到的是 AI 經歷了半年多的爆發期之后也進入了一個相對瓶頸期，比如 Google 對與 AI 的搜索熱度斷崖式下跌，Chatgpt 用戶增速大幅放緩，AI Output 帶有一定的隨機性限制了許多落地場景……總而言之，我們離傳說中的「AGI - 通用人工智能」還有非常非常遠的距離。

聲音 | 英偉達：未向投資人提供虛假加密貨幣挖礦信息:最近圖形處理器制造巨頭英偉達（Nvidia）因涉嫌在加密貨幣挖礦欺騙投資者備受抨擊，但該公司現在已作出正式回應，并表示其實是分析師關于該公司收入做出錯誤信息導致投資者被誤導，英偉達與相關分析師沒有任何關聯，因此他們不應該承擔責任。此外，英偉達還指出分析師使用錯誤模型來誤導投資者。Nvidia此前業務主要集中在游戲領域，但由于對GPU需求不斷增加，他們最近幾年在加密貨幣礦工領域開辟新業務。英偉達進一步聲稱，他們對數據一直是公開和透明的，因此投資者不應責怪他們，而且沒有證據表明該公司行為是造成投資人財務損失原因。（all-stocks）[2019/12/10]

目前硅谷創投圈對與 AI 下一步發展有這么幾個判斷

1. 沒有垂類模型，只有大模型 + 垂類應用（一會兒說 Web3+AI 的時候我們會再提到）

2. 邊緣設備比如手機端的數據可能會是個壁壘，基于邊緣設備的 AI 可能也是個機會

3. Context 的長度未來可能引發質變（現在用向量數據庫作為 AI 記憶體，但上下文長度還是不夠）

聲音 | Uber投資人Jeffrey Wernick：比特幣是人民的貨幣:據Business Insider消息，Uber投資人Jeffrey Wernick接受采訪稱他認為比特幣的價值來源于解決法幣最大問題的能力。他表示，巨額赤字和貨幣貶值改變了政府與公民之間的關系，使得政府有能力在沒有人民同意的情況下行事；然而比特幣解決了這些問題，因為它是“人民的貨幣，是由人民定義的，是由人們信任的規則和協議定義的”。Jeffrey Wernick本人是一名比特幣早期投資者，在2009年創立之初就買入。[2018/7/12]

AI 和 Web3 其實是完全不同的兩個領域，AI 需要集中的算力 + 海量數據做訓練，非常中心化的東西，Web3 則是主打一個去中心化，所以其實不是那么好結合，但奈何敘事上 AI 改變生產力，區塊鏈改變生產關系這個論點太過深入人心，所以總會有人前仆后繼的去尋找那個結合點，近倆月得聊了不下 10 個 AI 項目。

在說新的結合賽道之前先說說老的 AI+Web3 項目，基本都是平臺型，以 FET 和 AGIX 為代表。怎么說呢，我國內專業做 AI 的朋友是這么跟我說的 - 「以前這些做 AI 的現在基本都沒啥用了，無論 Web2 還是 Web3,很多都是包袱而不是經驗。方向和未來就是像 OpenAI 的這種基于 Transformer 的大模型，大模型拯救了 AI」，你自己品。

金色財經獨家分析 同花順上線數字貨幣行情 為傳統投資人提供新參考:今日同花順上線數字貨幣行情，成為國內首個推出數字貨幣行情的軟件，為投資人提供更多的選擇，引人思考。

第一，對數字貨幣影響力的提升作用。同花順作為投資界知名品牌，不僅提供行情走勢，還提供股市交易服務，此次數字貨幣行情的提出，相信會給一部分投資人打開新的視野，主流投資界的關注將使數字貨幣更多的被社會所探討；

第二，同花順業務聯系“風口”的需要。其實同花順財經的理財頻道此前就已經有比特幣資訊的欄目，隨著海外傳統資產交易所的入局，關注數字貨幣、區塊鏈自然也成為抓住風口的一部分，同花順此次行情的嘗試，也有利于豐富其業務類型，成為戰略布局的一部分；

第三，傳統機構提供新服務關注度有待驗證。此次行情提供了三種主流數字貨幣行情，也暫不提供走勢分析的功能，從種類和功能上離“幣圈”的需求還有一定的距離。

可以說此次行情的推出只是一個小小的創新，也未掀起多大的波瀾，同花順（300033）本身也是創業板上市公司，今天的股價上下波動均為超過1%。不過，我們可以以此看出傳統金融服務機構對于區塊鏈和數字貨幣的關注正在提升，其實從技術分析等眾多方面，傳統機構積累了相當大的優勢，有很大潛能值發掘，值得我們關注。[2018/5/17]

所以通用平臺型不是他所看好的 Web3+AI 的模式，我聊的這 10 多個項目也確實沒有這方面，目前看到的基本是如下幾個賽道

比特大陸投資人馬強：看好區塊鏈前景以及整個加密貨幣市值的上漲:比特大陸投資人馬強表示，長期的看好整個加密貨幣市值的上漲，從供給角度，這個供給是恒定或者逐漸減少的。需求方面，各國政府政策逐漸制訂，有樂觀的，有悲觀的，包括各個巨頭公司對區塊鏈技術的研發，還有包括整個現在很多新型的項目，像IPFS整個產業的應用。整體需求是在不斷增長。很簡單的一個商品經濟學原理，需求不斷增長，供給是恒定或者是縮小的，那么還是長期看好。今年和2017年相比環境比較低迷，原因是大量項目供給以及資金沒有繼續流入。[2018/4/2]

1. Bot/Agent/Assistant 模型資產化

2. 算力平臺

3. 數據平臺

4. 生成式 AI

5. Defi 交易 / 審計 / 風控

6. ZKML

今天主要詳細說下 1，也就是 Bot/Agent/Assitant 的資產化這個賽道，這也是聊的最多，同質化最為嚴重的一個賽道。

簡單來說，這些項目多是拿 OpenAI 為底層，配合其他的一些開源 / 自研的技術手段，比如 TTS（Text to Speech）之類，加上特定的數據，FineTune 出來一些「某一領域比 ChatGPT」更好的機器人。

比如你可以訓練出一個教你英語的美女老師，你可以選擇她是美國口音還是倫敦腔，她的性格和聊天的方式也可以調整，這樣相對于 ChatGPT 比較機械和官方的回答來講，你的交互體驗會更好一些。

圈內前段有個虛擬男友的 DAPP，Web3 女性向游戲，叫 HIM，可以算是這種類型的代表了。

從這個思路出發，你理論上可以有許多個 Bot/Agent 為你服務，比如你想要做水煮魚，可能會有專門針對這個領域 Fine Tune 的 Cooking Bot 來教你，給的答案相對 ChatGPT 更加專業，你想出門旅行，同樣有旅行小助手 Bot 給你提供各種出游建議和規劃，或是你是項目方，弄一個 Discord 的客服機器人，幫你回答社區問題。

除了做這種「基于 GPT 的垂類應用型」Bot，還有基于此的衍生項目，比如 Bot 算「模型資產化」，有點 NFT「小圖片資產化」的意味，那現在 AI 里面流行的 Prompt 是不是也可以資產化，像是 MidJourney 不同的 Prompt 可以生成不同的圖片，訓練 Bot 時不同的 Prompt 也會有不同的效果，所以 Promopt 自身也具備價值，也可以資產化。

還有像是基于此類 Bot 進行門戶索引，搜索的項目，哪天我們有了成千上萬的 Bot，怎么找到最合適你的 Bot？可能屆時就需要一個 Web2 世界類似 Hao123 這樣的門戶，或是 Google 這樣的搜索引擎來幫你「定位」。

在我個人看來，Bot（模型）資產化這個東西現階段有兩個弊端 + 兩個方向。

弊端 1 - 同質化太過嚴重，因為這個是用戶最容易理解的 AI+web3 賽道，有那么點像是帶一點 Utility 屬性的 NFT。所以目前一級市場開始呈現紅海趨勢，卷起來了，但底層又都是 OpenAI，所以大家其實都沒啥技術壁壘，只能拼設計和運營。

弊端 2 - 有時候像是星巴克會員卡 NFT 上鏈這種事，雖然是個出圈的好嘗試，但對于多數用戶來講可能真的沒有一個實體或是電子會員卡來的方便。基于 Web3 的 Bot 也存在這個問題，想跟機器人學英語或是跟馬斯克，蘇格拉底誰的聊天，我直接用 Web2 的 http://Character.AI 不香么。

兩個方向 - 一個是近 + 中期，模型上鏈或許會是一個思路。目前這些模型有那么點 ETH NFT 小圖片的意思，MetaData 大多指向的鏈下服務器或是 IPFS，而非純鏈上。模型通常幾十到幾百兆的大小，更是要扔在服務器上了。

但隨時最近存儲價格的飛速下降（2TB SSD 500 塊 RMB），以及 Filecoin FVM，ETHStorage 這類存儲類項目的推進，相信未來兩三年百兆級別的模型上鏈應該不是個難事兒。

你可能會問上鏈有啥好處啊？上鏈了模型就可以被其他合約直接調用了，更加的 Crypto Native，能玩的花樣肯定也更多，有那么點 Fully Onchain Game 的即視感，因為所有數據都是鏈原生的。目前看到有團隊在做這方面的探索，當然還是非常早期的狀態。

另一個方向是中 + 遠期, 如果你認真想一下智能合約這個東西，其實最適合的不是人機交互，而是「機機交互」，AI 那邊現在有了 AutoGPT 這個概念，弄一個你的「虛擬化身」或是「虛擬助手」，不光能跟你聊天，還能根據你的要求幫你執行任務，比如幫你訂機票，酒店，買域名搭網站……

你想 AI 助手是操作你的各種銀行賬戶支付寶啥的方便，還是整一個區塊鏈地址轉帳方便啊？答案顯而易見。那么未來，會不會有一堆集成了類似 AutoGPT 這樣的 AI 助手，在各種任務場景下自動通過區塊鏈與智能合約進行 C2C，B2C，甚至 B2B 的支付與結算呢？那個時候，Web2 與 Web3 的邊界也就變得非常模糊了。

上篇就先說這些，因為 1 實在是太占篇幅。過幾天的下篇會簡單說說 2，3，4，5，6 部分。

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