作者：Lao Bai，ABCDE 投研合伙人 / 來源：https://twitter.com/Wuhuoqiu/status/1679370185369874433

在上一篇文章中，作者介紹了 Web3+AI 的 6 種模型中的 Bot/Agent/Assistant 資產化。本文將進一步介紹其他五種模型，它們分別是算力平臺、數據平臺、生成式 AI、Defi 交易/審計/風控以及 ZKML。

算力平臺

算力平臺的項目沒有 Bot 模型資產化那么多和卷，但理解起來相對更加容易，都知道 AI 需要大量算力，而 BTC 和 ETH 在過去 10 多年已經證明了世界上有這么一種方法：可以自發的，去中心化的，在經濟激勵和博弈的環境下組織協調起海量的算力去合作+競爭的做一件事。現在可以把這種方法用在 AI 上。

業內最出名的兩個項目無疑是 Together 和 Gensyn，一個種子輪就是千萬級別融資；一個是 A 輪融了 4300 萬。這倆之所以要融這么多錢，據說是因為需要資金和算力先訓練自己的模型，然后后面會做成算力平臺提供給其他的AI項目做訓練用。

而做推理的算力平臺融資額相對會小很多，因為本質上就是聚合閑置的 GPU 等算力然后提供給有需要的 AI 項目做推理用。RNDR 是做渲染算力聚合，這些平臺做推理算力聚合。但技術門檻目前都比較模糊，甚至我在想會不會哪天 RNDR 或是 Web3 云算力平臺一只腳就伸到推理型算力平臺這邊了。

算力平臺這個方向相比模型資產化更加實在和好預測，基本上是板上釘釘一定會有需求也會出現一兩個頭部項目的賽道，就看誰能殺的出來，唯一目前不確定的是訓練和推理各自有龍頭，還是龍頭會把訓練和推理都包圓了。

數據平臺

這個其實也不難理解，因為 AI 的底層說白就三大件：算法（模型）、算力和數據。

既然算法和算力都有“去中心化版本”，那數據肯定也不會缺席，這也是奇績創壇的創始人陸奇博士在聊AI和Web3時候最看好的一個方向。

Web3 一直強調數據隱私和主權，也有 ZK 之類的技術來確保數據可靠與完整性，那么基于 Web3 的鏈上數據訓練出來的 AI 肯定和 Web2 鏈下數據訓練出來的應該不一樣。所以這條線整體 Make Sense，目前圈內 Ocean 應該算是這個賽道，一級市場也有看到基于 Ocean 做的專門的 AI 數據市場之類的項目。

生成式 AI

簡單來說就是拿 AI 畫畫，或是類似的創作，來服務與其他一些場景，比如做 NFT，或是游戲內的地圖生成，NPC 背景生成等等。感覺做 NFT 這條線比較難，因為 AI 生成稀缺性不夠，Gamefi 倒是一條路，一級市場也有見到有團隊在嘗試。

不過前幾天看到個消息，Unity（與虛幻引擎兩家一起霸占游戲引擎市場多年）也出了自己的 AI 生成工具 Sentis 和 Muse，現在還在封測階段，明年估計就正式上線了。怎么說呢，感覺 Web3 圈的游戲 AIGC 類項目，屆時可能會被 Unity 降維打擊……

Defi 交易/審計/Yield/風控

這幾類都有看到項目在嘗試，同質化相對不明顯。

• 交易——這個有點 Tricky，因為如果一個交易策略好用，隨著用的人越多，可能策略慢慢也就不怎么好用了，得切換到新策略。再就是好奇 AI 交易機器人未來的勝率如何，會在普通交易者里面處于哪個段位。

• 審計——目測應該可以幫助快速審處已有的常見的漏洞，沒出現過的新的或是邏輯上的漏洞應該就不行了，這個得進入 AGI 時代應該才有戲。

• Yield——Yield 不難理解，你就想像成一個帶 AI 智能的 YFI 就行，把錢扔給它，AI 根據你的風險偏好自己去找平臺 Staking，組 LP，挖礦之類。

• 風控——感覺單獨做成一個項目會很奇怪，以插件形式服務與各個借貸或是類似 Defi 平臺感覺更加 Make Sense。

ZKML

一個目前圈內越來越火的賽道，因為結合了兩項最為前沿的技術，一個圈內的 ZK，一個圈外的 ML（機器學習，AI 領域的一個狹義分支）。

理論上來說，與 ZK 的結合可以給 ML 提供隱私性、完整性和準確性，但是你要硬說有哪些具體使用場景吧，其實很多項目方也想不出來，基建先搭著再說……

目前唯一真的剛需的是部分醫療領域的機器學習確實有這個病人數據的隱私需求，至于鏈上游戲完整性或反作弊之類的敘事，總感覺有些牽強。

這個賽道目前來說就那么幾個明星項目，像是 Modulus Labs，EZKL，Giza 之類，都是一級市場熱捧的對象。

沒法，因為全世界懂 ZK 的人本來就那么幾個，懂 ZK 同時還要懂 ML 的人才就更少了，所以這個賽道的技術門檻相對其他要高了很多，同質化也相對不明顯。

最后就是，ZKML 大多針對的是推理，而非訓練。

關于AI +Web3看到的趨勢就先說這么多，如果你有看到好的結合類項目或是不在我上述6個賽道里的新思路,歡迎隨時Message我。