AI 将变革 Web3 成为“知识协调层”，Openledger 的 Ram Kumar 如是说

超越炒作

在过去的几个月里，AI 领域引起了科技界的极大关注，尤其是区块链开发人员从去中心化金融（DeFi）迁移到以 AI 为中心的项目。超越最初的炒作和飙升的 AI 代币价格，这一转变标志着 Web3 的更深刻演变，由新的技术挑战和 AI 不可否认的文化相关性推动。

Openledger 的核心贡献者和联合创始人拉姆·库马尔为这种外流提供了一个引人注目的解释，该协议专注于“付费AI”经济。库马尔表示：“今天的开发人员正在转向链上AI，因为它提供了更新鲜的技术难题、更可持续和更健康的商业模式，以及在当前AI时代中更高的文化相关性。”

虽然 DeFi 仍然是 Web3 的基础支柱，但其向广泛采用的旅程面临障碍。库马尔观察到：“就继续突破、额外技术和监管挑战而言，DeFi 的发展已经趋于平稳，利润空间越来越小。”这与 AI 中的蓬勃发展机会形成鲜明对比。

他强调，“以AI为中心的主题，比如可验证推理、数据版税流动和对天然气成本感知的模型执行，为开发人员提供了新的有趣挑战，拥有更大潜在用户群。”同时，库马尔还向有抱负的开发人员提供建议，希望能在这个充满活力的新领域进行构建。

“我对建设者的建议是首先将AI视为一项研究项目，希望解决他们周围看到的开放挑战，”Openledger的联合创始人说。

展望未来，库马尔认为AI和Web3的持续融合正在从根本上重塑格局。他解释说：“今天的AI正在将Web3从资本协调层转变为知识协调层”，预示着去中心化网络的主要功能和价值主张正在发生深刻变化。

库马尔认为，这种演变将为Web3和DeFi用户带来实实在在的好处和新体验。

监管的真实成本

尽管围绕 AI 和 Web3 的不懈热议，但它们的融合在很大程度上仍然是理论上的，主流应用仍落后于预期。虽然讨论突出了它们的变革潜力，但在日常消费者或企业生态系统中的实际实施仍然稀缺。

在与 Bitcoin.com News 分享的书面答案中，库马尔指出了几个阻碍 AI 和 Web3 主流采用的关键障碍。首先是在链上运行大模型的高昂成本，这可能“比链下推理高出十到一百倍。”公共区块链上优质数据的缺乏也是一个挑战，因为大多数有价值的数据目前都存在于链下。

根据库马尔的说法，当前的用户体验被认为是繁琐的，要求个人管理多个元素，如加密钱包，有时甚至是 GPU 订阅。然而，Openledger 的联合创始人乐观地认为突破性解决方案即将到来。

库马尔表示：“汇总和零知识协处理器即将大幅降低成本，血统证明将降低链下数据源的风险，钱包本机代理将隐藏复杂性，但这些摩擦暂时仍将大多数部署保持在实验室中，因为生态系统在继续发展和成熟。”

越来越多的人担心，如果不对 AI 进行监管，可能会对社会造成危险，一些国家已经颁布法律或实施适当的监管。以 2024 年为例，美国的 31 个州颁布了与AI相关的法律，涵盖深度伪造、算法偏见和透明度。在欧洲，全球首创的《人工智能法》对高风险AI应用实施了严格规则。

许多创新倡导者坚称，这样的法律会减缓有用技术的发展。然而，库马尔更进一步，将监管视为一种最终跟随技术以确保安全性和公平性的反应力量，但往往会产生意想不到的后果。他引用了欧盟的《人工智能法》，虽然有着良好的意图，但“可能会在初创公司找到产品市场契合度之前就将其价格定得过高。”

当被问及他将如何与许多监管者迄今为止所做的事情有所不同时，库马尔说：

“我将采用一种功能第一的分类法，将支付、治理和数据访问代币区分开来，授予一个十八到二十四个月的安全港期限，在此期间，允许新网络在发布开放遥测的同时去中心化。”

Openledger联合创始人告诉Bitcoin.com News，他将倡导更轻的监管来激励开源、安全关键型AI模型，并配备评估套件。他认为，这种方法促进了透明性，使所有利益相关者能够在不影响消费者保护的情况下安全地解决问题。