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- 📢 Gate廣場專屬 #WXTM创作大赛# 正式開啓！
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM)，總獎池 70,000 枚 WXTM 等你贏！
🎯 關於 MinoTari (WXTM)
Tari 是一個以數字資產爲核心的區塊鏈協議，由 Rust 構建，致力於爲創作者提供設計全新數字體驗的平台。
通過 Tari，數字稀缺資產（如收藏品、遊戲資產等）將成爲創作者拓展商業價值的新方式。
🎨 活動時間：
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00（UTC+8）
📌 參與方式：
在 Gate廣場發布與 WXTM 或相關活動（充值 / 交易 / CandyDrop）相關的原創內容
內容不少於 100 字，形式不限（觀點分析、教程分享、圖文創意等）
添加標籤： #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活動截圖（如充值記錄、交易頁面或 CandyDrop 報名圖）
🏆 獎勵設置（共計 70,000 枚 WXTM）：
一等獎（1名）：20,000 枚 WXTM
二等獎（3名）：10,000 枚 WXTM
三等獎（10名）：2,000 枚 WXTM
📋 評選標準：
內容質量（主題相關、邏輯清晰、有深度）
用戶互動熱度（點讚、評論）
附帶參與截圖者優先
📄 活動說明：
內容必須原創，禁止抄襲和小號刷量行爲
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名 - 「沒有對手？我有話說！」Gate廣場挑戰賽——秀操作贏$2,000，百萬流量加持！
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🎮 參與方式超簡單！
✅ 在 Gate廣場 曬出你的交易戰績，並成爲帶單員！
✨ 發帖要求：
內容必須原創，並帶上 #CopyTrading# 或 #跟单# 標籤
附上 收益率截圖 或 交易卡片，並分享你的 獨家交易心得
嚴禁AI生成虛假交易，一經發現取消資格
觀點犀利、邏輯清晰，乾貨越多越吸粉！
⏰ 活動截止：8月15日 10:00（UTC+8）
【立即發帖】 展現你的王者操作，承接百萬流量，成爲下一個交易傳奇！
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活動詳情：https://www.gate.com/announcements/article/46429
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📆【活動時間】
8月4日 18:00 - 8月10日 24:00 （UTC+8）
AI與Web3融合:2000億美元與25萬億美元市場的碰撞
AI與Web3的融合:機遇與挑戰並存
人工智能(AI)和Web3技術的快速發展正在引領一場技術革命。AI在人臉識別、自然語言處理等領域取得重大突破,市場規模在2023年達到2000億美元。同時,以區塊鏈爲基礎的Web3正在改變互聯網格局,賦予用戶對數據的控制權,市值已達25萬億美元。AI與Web3的結合成爲備受關注的創新方向。
本文將探討AI+Web3的發展現狀、潛在價值和面臨的挑戰。我們將分析當前項目的情況,深入討論存在的局限性,爲相關從業者提供參考。
AI與Web3交互的方式
AI和Web3的發展如同天平兩端,AI提升生產力,Web3變革生產關係。兩者結合可能產生哪些火花?讓我們先分析各自面臨的困境和提升空間,再探討彼此如何互補。
AI行業面臨的困境
AI的核心要素包括算力、算法和數據:
算力:AI需要大規模計算能力來處理數據和訓練模型。近年來GPU等硬件的發展極大推動了AI進步。然而,獲取和管理大規模算力仍面臨成本和復雜性挑戰。
算法:AI算法是系統的核心,包括傳統機器學習和深度學習算法。算法的選擇和設計對AI性能至關重要。持續改進算法可提高準確性和泛化能力。
數據:大規模、高質量的數據是訓練AI模型的基礎。豐富多樣的數據集有助於提高模型性能。然而,獲取某些領域的數據可能存在困難。
此外,AI還面臨可解釋性、透明度等問題。許多AI項目的商業模式也不夠清晰。
Web3行業面臨的困境
Web3也存在諸多挑戰,包括:
AI作爲生產力工具,在這些方面有很大的發揮空間。
AI+Web3項目現狀分析
Web3助力AI
去中心化算力
隨着AI需求激增,GPU等算力資源供不應求。Web3項目通過代幣激勵提供去中心化算力,如Akash、Render、Gensyn等。這些項目將全球閒置算力連接起來,爲AI提供支持。
去中心化算力主要用於AI推理,而非訓練。因爲大模型訓練需要大量數據和高帶寬,對算力節點間的物理距離有嚴格要求,分散的算力難以滿足。但對於推理等輕量級任務,去中心化算力仍有巨大潛力。
去中心化算法模型
一些項目嘗試構建去中心化的AI算法服務市場。如Bittensor通過代幣激勵吸引模型貢獻者,爲用戶提供多樣化的AI能力。這種模式在未來AI格局中可能大有可爲。
去中心化數據收集
數據是AI的關鍵資源。一些項目如PublicAI通過代幣激勵用戶貢獻數據,爲AI訓練提供更豐富的數據來源。這有助於打破大平台數據壟斷,促進AI的開放發展。
ZK保護AI中的用戶隱私
零知識證明技術可以在保護隱私的同時實現數據驗證。ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)允許在不泄露原始數據的情況下進行模型訓練和推理。這爲解決AI領域的隱私問題提供了新思路。
AI助力Web3
數據分析與預測
許多Web3項目開始集成AI服務來提供數據分析和預測。如Pond利用AI算法預測有價值的代幣,BullBear AI幫助用戶預測價格走勢。Numerai等平台則鼓勵參與者利用AI預測金融市場。
個性化服務
AI可以優化Web3項目的用戶體驗。如Dune的Wand工具利用大語言模型生成SQL查詢,降低用戶門檻。一些內容平台也集成AI來總結和推薦內容。
AI審計智能合約
AI可以高效識別智能合約中的漏洞。如0x0.ai提供AI智能合約審計服務,有助於提高Web3生態的安全性。
AI+Web3項目的局限性和挑戰
去中心化算力的現實阻礙
與中心化服務相比,去中心化算力面臨性能、穩定性和易用性等挑戰。特別是在大模型訓練方面,由於對多卡並聯和通信帶寬的嚴格要求,去中心化方案難以實現。
AI+Web3結合不夠深入
目前許多項目僅是表面使用AI,沒有體現出與Web3的深度融合。一些團隊更多是出於營銷考慮而強調AI概念,缺乏實質性創新。
代幣經濟學成爲緩衝之劑
一些AI項目借助Web3敘事和代幣經濟學來吸引用戶和投資。但代幣經濟是否真正有助於解決AI項目的實際需求,仍需進一步驗證。
總結
AI+Web3的融合爲科技創新和經濟發展提供了廣闊前景。AI可爲Web3帶來智能化能力,Web3則爲AI提供去中心化基礎設施和激勵機制。盡管目前仍處於早期階段,面臨諸多挑戰,但這一領域的探索必將推動技術進步和社會變革。未來,我們有望看到更多深度融合AI與Web3的原生創新,構建更智能、開放、公正的經濟社會系統。