WEB 3.0 與 AI 的融合正在逐步實現，其中區塊鏈的透明性、安全性和去中心化為人工智慧領域帶來了獨特機遇。儘管融合帶來一系列挑戰，但區塊鏈正在重塑由人工智慧驅動的產業，強化了數據存儲、共享和信任等方面的能力。

Web3 AI 仍處於早期階段。儘管如此，我們已經看到了很多令人興奮的例子：

1. 去中心化人工智慧市場

這些平台利用代幣激勵來促進人工智慧領域的合作和創新。

1.1 Bittensor 創建了一個數字商品市場，並透過代幣激勵來激勵機器智能的創建。共同為大型基礎模型打造開源雲平台。他們建立了最大的致力於人工智慧研究的去中心化雲之一，具有 Bloom、OPT、T0pp、GPT-J 和 Stable Diffusion 等模型。

1.2 Gensyn 為機器學習計算創建了一個去中心化的生態系統，允許人工智慧研究人員分配他們的計算工作量。該網絡由兩類參與者組成：求解者貢獻計算資源，驗證者確保人工智慧任務的準確性和完整性。

2. AI增強型智能合約：

人工智慧可以使智能合約更具適應性和效率，適用於DeFi中的應用，比如收益農場。

2.1 Modulus Labs將人工智慧整合到區塊鏈技術中，重點關注責任問題。他們正在成為ZKML領域的先驅，解決確保對人工智慧應用進行防篡改訪問的挑戰。

2.2 Nexus AI利用人工智慧算法為投資者提供市場趨勢的洞察。它允許投資者保持對其資產的控制，並在由人工智慧驅動的NFT市場中進行交易，以提高定價和認證，或者使用由GPT驅動的Telegram BOT提供實時財務建議和市場分析。

3. 鏈上數據分析：

機器學習工具可以從區塊鏈數據中提取觀點，增強安全性並優化投資策略。

Arkham Intelligence利用機器學習將錢包地址與現實世界實體聯繫起來，並支付懸賞以鼓勵更多數據收集，即提供證明錢包所有權的信息。然後，錢包被標記，並以代幣形式獎勵信息提供者。

4. 去中心化GPU共享：

實現了對AI和內容創作的GPU資源的民主化，允許個人分享閒置的計算能力以換取加密獎勵。

4.1 Render為AI和3D內容創作民主化了GPU雲渲染。

4.2 Livepeer為實時和點播流提供開放視頻基礎設施。他們計劃將業務擴展到轉碼之外，使節點運營商能夠執行其他類型的任務，包括基於AI的任務，例如場景分類、目標檢測和閉路字幕生成。

4.3 Akash透過提供可擴展的資源並提供傳統雲服務提供商的動態替代方案，去中心化了雲計算，從而使AI受益。

通過利用 AI 的功能，Web3 項目和應用程序可以提供更好的用戶體驗、提高效率並增強安全性。