模型训练

AI与DePIN结合正重塑Web3竞争格局，通过去中心化算力、带宽及数据资源解决传统AI三大痛点：1）降低算力成本与中心化风险（如Akash、io.net）；2）利用海量分布式IP优化模型训练（如Hivemapper）；3）赋能中小团队差异化竞争（如BitTensor构建算法市场）。当前生态聚焦算力租赁（占项目70%）、边缘数据采集及模型推理微调，Render、Grass等头部项目已验证代币经济与硬件协同的可行性。随着AI模型资产化（Magnet）及移动端渗透（Meson），该赛道或复刻公链发展路径，但最终护城河将取决于资源整合效率与垂直场景深耕，而非单纯算力规模。

TL;DR AI Agent项目在Web2创业中热门、成熟的类型主要是企业端服务类，而在Web3领域中模型训练、平台集合类项目因其在构建生态系统中的关键作用而成为主流。 当下Web3的AI Agent项目数量不多占比8%，但它们在AI赛道中的市值占比却高达23%，因此展现出的强大的市场竞争力，我们预计随着技术成熟和市场认可度提升，未来将出现多个估值超过10亿美元的项目。 对于Web3项目而言，对于非AI核心的应用端产品，引入AI技术可能成为战略优势。对于AI Agent项目结合方式应注重全生态系统构建和代币经济模型设计，以促进去中心化和网络效应。

AI与加密货币的交点存在广泛机遇，但去中心化本身不足以形成竞争优势，需在功能上匹敌中心化产品。 AI代币价值或被高估，中短期内可能缺乏可持续需求驱动因素，面临中心化竞争与监管挑战。 加密货币在AI数据存储、模型训练、验证及身份追踪四个环节有潜在应用，但需突破技术、成本与市场壁垒。 开源生态与商业模型的竞争推动AI行业自然去中心化，加密解决方案需在特定领域创造独特价值才能突围。 AI代币价格受市场叙事驱动显著，但长期需与实际效用趋同，目前仍属早期高波动阶段。

AI+Web3产业融合与前景展望 随着AI技术爆发式发展（如ChatGPT、Sora等）与Web3牛市叠加，AI+Web3成为最受关注的技术交叉领域。产业可分为三层：1）基础设施层（去中心化算力/存储网络如Render、Filecoin）；2）中间层（数据标注、ZKML验证等工具链如Worldcoin、Bittensor）；3）应用层（AIGC、AI分析及Agent平台如NFPrompt、MyShell）。Web3通过分布式架构和激励机制，能解决AI的数据隐私、算力成本及模型透明度问题，而AI可提升Web3产品体验。尽管基础设施层当前确定性最高，但应用层长期潜力更大，需结合技术积累与产品创新构建竞争力。

转发原文标题：《OORT：存储+算力+模型训练，打造一站式 DeAI 解决方案》* OORT作为一站式去中心化AI服务平台，整合存储、算力与AI模型训练，通过三层节点架构（超级节点/备份节点/边缘节点）构建去中心化基础设施层，主网上线后节点数突破31000个，代币月涨幅达352.5%。其核心产品OORT存储已实现企业级性能，计算服务预计2024年Q2上线，AI模块支持三步定制化模型。项目获微软、谷歌及多家加密VC超千万美元融资，并与联想、BNB Chain等达成合作，成为AI+DePIN赛道头部竞争者。