随着Chat-GPT的横空出世， 我们进入了AIGC带来的颠覆性创新的时代。
AIGC（AI Generated Content），被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支，Chat-GPT就是一种自然语言处理的大AI语言模型，AI模型作为AIGC的具体形式，在训练过程和推理过程中有哪些关键要素呢？
要素一：算力
高质量、多样性的数据是训练AI模型的基础，算力为模型训练提供了驱动能力。
在算力提供方面，对于AI模型训练阶段，算力用于执行大规模数据集上的反向传播、参数更新和模型优化等任务。较高的算力可以加快训练过程的速度，使得模型能够更快地收敛和学习数据的特征。 对于AI模型推理阶段，算力用于将已训练好的模型应用于新的数据实例进行预测和推断。在实时应用中，算力的高低决定了模型能够处理的请求量和响应速度。
Polygon联创Sandeep Nailwal启动Web3奖学金计划:5月15日消息，Polygon联合创始人Sandeep Nailwal和他帮助创立的风险投资公司 Symbolic Capital 周一宣布推出新的 Nailwal 奖学金，为早期建设者提供从 Web2 到 Web3 的飞跃的财务支持。Nailwal 承诺将自己的钱捐给每年选出的 10 名builders，总金额为 500,000 美元。该奖学金侧重于个人而非团队。[2023/5/16 15:04:49]
许多复杂的AI算法需要大量的计算资源。传统AI的发展受限于硬件设备的性能和计算能力。尤其是在处理大规模数据集或进行高度复杂的模型训练时，需要更强大的计算能力。
目前，市面上对智能算力的共享还缺乏成熟的产品和方案，传统的算力市场引入个人终端等第三方社会闲散算力，而算力服务运营者不具备对节点的有效掌控能力，并不能保证算力节点自身的安全与可信，使得安全防护的广度和难度大幅提升。
加速器Graviton推出5万美元的Web3初创企业扶持资金:金色财经报道，加速器Graviton宣布一项计划，旨在帮助印度 Web 3.0 初创企业获得高达 50,000 美元的资金。该公司正在与 Hashkey Capital、NGC Ventures、Ascensive Assets、Moonrock Capital、369 Capital 和 Stacker Ventures 等风险投资公司合作。[2023/1/21 11:24:02]
数据基于隐私保护的数据共享是AIGC建模的重要支撑。
在数据提供方面，AIGC的模型训练需要使用大量的数据来获得良好的性能，提升模型的推理能力和准确性。以ChatGPT为例，GPT的训练使用了数百亿个令牌（tokens）的数据。作为一个大型的AI语言模型，GPT的训练数据包括了互联网上广泛的文本来源，包括网页、书籍、文章、论文和其他公开可用的文本资源。这些数据覆盖了多个领域和主题，使得模型能够具备广泛的知识和语言理解能力。
跨链Web3身份协议.bit累计注册账户达13.8万:9月11日消息，跨链Web3身份协议.bit昨日新增注册4375个，单日注册量连续3天突破新高，累计注册账户达到13.8万个，独立注册地址达到4.8万个；Ethereum上的NFT在聚合交易平台Element上3天交易量突破500ETH（约合89万美元），在OpenSea上交易量达到192ETH（约合34万美元）[2022/9/11 13:22:49]
总而言之，训练一个AI大模型需要海量的数据，单一企业的内部数据往往不足以满足需求，因此这个过程中需要数据共享，然而全球数据量在飞速增长的同时，数据共享带来的隐私泄露严重影响了数据价值的充分利用。IBM Security2022年7月份的报告显示，2021 年 3 月至 2022 年 3 月期间全球 550 家企业出现的数据泄露事件，平均一起数据泄露产生的损失达到 440 万美元，相比较2020年损失增加了13%，因此如何在保证数据隐私安全的前提下，进行数据流通和价值挖掘，并服务于AIGC技术的成长，成为业内日益关注的一个话题。
a16z合伙人：Crypto和Web3领域存在创新，应关注长期愿景和产品周期:6月28日消息，a16z合伙人Chris Dixon发文对比互联网时代和当下Web3的现状，并发布金融周期和产品周期图表。
Chris Dixon指出，现在的科技行业与21世纪20年代有很大不同。少数科技巨头主导互联网，发挥巨大的经济和文化影响。在21世纪20年代，Web2大多被忽视或被视为谈论琐事的技术人员。如今，既得利益者积极应对有朝一日可能威胁到自己的新运动。但是，21世纪20年代出现的创造性模式今天仍然存在，由那些能提前看到更多可能性的爱好者推动。你只需要知道去哪里找到它们。Chris Dixon认为最好的地方是Crypto和Web3。
在他看来，现在的金融负面情绪与2008年最为相似。如果我们正走向长期低迷，那么可以从2008年那个时代学到一些战术上的教训，即保全资本并专注于长期愿景。战略上的教训是始终聚焦在产品周期上。对聪明人来说，看起来有趣的东西通常是因为它们具有丰富的产品可能性。这些可能性最终成为现实。玩具成为必备工具。周末爱好成为主流活动。愤世嫉俗者听起来很聪明，但乐观主义者创造了未来。[2022/6/28 1:36:34]
Web3作为建立在区块链和去中心化技术之上的新一代互联网，具有更大的去中心化、开放性和透明度。当AI结合Web3时，它可以获得许多与传统AI不同的优势。
Web3的去中心化特性使得全球范围内的计算资源能够被整合和共享。这为AI模型训练和推理提供了更大规模的计算能力。传统AI模型训练通常依赖于单一的计算设备或云服务提供商，而结合Web3可以利用全球网络中的分布式计算资源，提供更高效和弹性的算力支持。
Web3的核心概念之一是去中心化和用户掌握数据的权力。结合AI，Web3可以为用户提供更多控制权和数据共享的机会，使其能够以更加隐私安全的方式参与AI模型的训练和数据共享。
Web3的智能合约和分布式计算平台可以促进AI模型的开发和部署。智能合约可以提供去中心化的方式来管理和验证模型的训练过程，同时分布式计算平台可以利用全球网络中的计算资源来加速模型的训练和推理。
Web3可以通过激励机制和去中心化的数据市场，促使用户提供更多高质量、多样性的数据，从而改善传统AI所面临的数据限制问题。
Waterwheel的算力网络结合TEE技术和区块链技术构建一个可信、公开、高效的算力共享平台，具备全网算力节点和区块链节点的统筹盘点能力，能够纳管全球各地的闲置算力。
Waterwheel是基于区块链和隐私计算打造去中心化的数据共享平台，建设覆盖全球的数据资产网络，支持数据贡献者个人进行数据登记和参与数据众筹任务，并通过隐私计算技术解决数据流通过程中数据泄漏的安全问题，在保证数据安全隐私的前提下，为数据贡献者带来价值收益。
传统的AIGC同样缺乏隐私保护，用户的独特创意通过prompt输入绝大部分会被直接公开，不同的AI模型提供和计费方式，也使用户付出了更高的成本，由于AIGC的创作过程主要由AI模型完成，创作者很难通过传统的版权交易方式获得合理的收益。
Waterwheel融合区块链、隐私计算、AI技术，打造安全可信的模型训练平台，通过使用隐私计算TEE技术的远程证明和隐私环境，解决模型训练方、数据提供方和算力提供方之间的互相不信任和数据泄漏风险的问题，保证模型训练的全流程中，数据和模型处于“可用不可见”的状态，帮助AI模型训练方安全合规获取更多的数据，同时将AI模型托管在隐私环境中，保证模型的安全和隐私性。
期待看到更多Web3.0平台推动AI行业的发展和应用！
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