深度学习

ChatGPT的推出引发AI热潮向加密领域渗透。文章系统梳理了AI三大核心要素：数据（合成数据/向量数据库）、模型（神经网络30年发展/Transformer架构）和算力（训练与推理的硬件需求差异），并指出三者形成的”不可能三角”制约因素。在加密+AI结合领域，重点呈现了去中心化数据采集、分布式计算网络（Akash/io.net等）、验证中间件（ZKML/OPML）及AI代理生态等创新方向，同时指出GPU算力网络面临的计算能力、带宽与内存的平衡难题。

摘要 生成式AI和区块链技术对算力的需求呈指数级增长，GPT-3单次训练成本高达1200万美元，而零知识证明（ZKP）技术同样面临高算力消耗问题。去中心化算力市场作为DePIN子集，旨在通过代币激励整合闲置算力资源，服务B端用户。当前项目如Gensyn和Together尝试解决验证、并行化和延迟等核心挑战，但距离实际落地仍有差距。随着AI算力市场规模预计2026年达346.6亿美元，打破云巨头的垄断成为关键，去中心化算力网络或将成为下一代数字基础设施的重要方向。

摘要 人工智能（AI）与去中心化金融（DeFi）的融合正推动金融领域变革。AI通过机器学习、自然语言处理等技术，可增强智能合约审计、预言机数据验证、信用评分及欺诈检测等DeFi核心环节。案例显示，Cortex、Injective等项目已实现AI驱动的智能合约优化与市场预测。尽管面临链上部署成本高、数据不足等挑战，这一技术协同仍有望提升DeFi安全性、效率与创新力，重塑未来金融生态。

去中心化混合专家模型（MoE）概述 混合专家模型（MoE）通过任务拆分和专家分工提升效率，而去中心化MoE（dMoE）进一步优化结构，分散决策过程，支持并行处理和局部决策，适用于大规模数据计算。dMoE由多个门控机制、专家模型和分布式通信组成，具有可扩展性、并行处理、资源优化等优势。在AI领域，MoE应用于NLP、强化学习和计算机视觉；在区块链中，可优化共识机制、智能合约和安全性。然而，dMoE面临扩展性、协调性、安全性和延迟等挑战，需在架构和算法上创新以提升效率。

OpenAI发布视频生成模型Sora，Web3与AI融合探索新机遇 OpenAI最新发布的Sora模型通过时空补丁技术实现60秒高质量视频生成，展现了AI模拟物理世界的能力。该模型延续GPT技术路径，但对算力需求激增，凸显去中心化算力市场的重要性。文章分析AI与Web3结合的四大路径：1)去中心化算力解决垄断问题；2)算法协作系统整合分散模型；3)去中心化大数据处理提升区块链数据可用性；4)AI赋能Dapp特别是GameFi和创作平台。随着Sora等AI工具发展，Web3在社区创意和去中心化优势加持下，或将在AI时代打破与传统行业的壁垒。