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。
Web3游戏社区平台Earn Allianc推出Launchpad“Rocket Launcher”:金色财经报道，Web3游戏社区平台Earn Alliance今天发布了最新版本，其中包括推出以游戏为中心的Launchpad“Rocket Launcher”，旨在帮助游戏项目与全球受众建立联系，玩家还可以通过Launchpad完成任务以获得NFT奖励。此外，Earn Allianc还推出了一款内容聚合器，目前该内容聚合器已汇聚了超过2400个游戏推特账户、Discord公告和Twitter空间内容。此前消息，Earn Allianc于去年12月完成了一笔475万美元的种子轮融资，CoinFund和Fabric Ventures领投。（Prnewswire）[2023/7/19 11:04:57]
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。
Skyland Ventures旗下Web3基金完成约3800万美元募资，SBI集团参投:4月14日消息，日本风投机构Skyland Ventures宣布其名为“Skyland Ventures No.4 Fund”的Web3基金完成总计50亿日元（约合3800万美元）的募资，SBI集团作为新投资者参与了此次募资。
据悉，Skyland Ventures已投资大约150家公司，主要是日本的初创公司。2022年之后，其开始重点投资Web3初创公司。SV4基金成立于2022年4月，作为种子风投基金主要投资Web2、Web3初创公司，尤其积极投资生成式AI领域和元宇宙等数字经济领域。（Coinpost）[2023/4/14 14:03:39]
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。
Web3游戏开发公司Midnight完成750万美元种子轮融资，Shima Capital领投:11月25日消息，Web3游戏开发公司Midnight宣布完成750万美元种子轮融资，Shima Capital领投，区块链平台Forte、流行游戏社区Snackclub、公会和模组平台Overwolf、Woodstock Fund、FJ Labs、Bixin Ventures等参投。
Midnight此前一直处于“隐身”模式，旨在利用区块链技术为玩家创造真正价值并构建一个基于IP的游戏世界，旗下产品有2D像素格斗游戏Next Protectors、4X MMO游戏Legion等。（venturebeat）[2022/11/26 20:46:45]
数据基于隐私保护的数据共享是AIGC建模的重要支撑。
印度财政部长：敦促银行使用Web3技术来检测欺诈并生成预警信号:金色财经报道，印度财政部长Nirmala Sitharaman在孟买举行的印度银行协会第 75 届年度大会上银行使用 Web3 和 AI 等技术来检测欺诈并生成预警信号。Nirmala Sitharaman还要求银行制定未来25年的计划，采用数字化和现代技术，到2047年使印度成为发达国家，她表示：“你需要制定战略来满足印度青年在未来 25 年的愿望，银行要有创新的投资组合，以便对年轻人有吸引力，并让他们能够接触到。”（menafn）[2022/9/18 7:04:09]
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。
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。
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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