AI将把Web3转变为“知识协调层”，Openledger的Ram Kumar表示

Ram Kumar认为，开发者被链上人工智能(AI)吸引，是因为它的新技术难题、可持续的商业模式和文化意义。他指点有志于建设者将人工智能视为一个旨在解决开放挑战的研究项目。

超越炒作

在过去几个月中，人工智能行业吸引了科技界的关注，吸引了大量的关注，特别是区块链开发者从去中心化金融(DeFi)迁移到以人工智能为中心的项目。除了最初的炒作和飙升的人工智能代币价格，这一转变还标志着Web3内部的更深层次演变，这一演变受到新的技术挑战和人工智能不可否认的文化相关性的驱动。

Ram Kumar，Openledger 的核心贡献者和联合创始人，专注于“可支付 AI”经济的协议，提供了一个引人注目的解释，说明这一迁移。“如今，开发者正在向链上 AI 迈进，因为它提供了更新的技术难题、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，”Kumar 表示。

尽管 DeFi 仍然是 Web3 的基础支柱，但其向广泛采用的旅程面临着障碍。Kumar 观察到：“DeFi 在持续突破方面已经停滞不前，面临着额外的技术和监管挑战，利润空间越来越小。”这与 AI 领域蓬勃发展的机会形成了鲜明对比。

他强调，"以 AI 为中心的话题，如可验证推断、数据版权流和关注燃气的模型执行，为开发者提供了一个有趣的新挑战，使他们能够拥有更大的潜在用户基础。" 同时，库马尔还为希望在这一动态新领域构建的开发者指点了建议。

“我对建设者的指点是，首先将人工智能视为一个研究项目，希望能够解决他们周围看到的开放挑战，”Openledger的联合创始人说道。

展望未来，库马尔认为，人工智能与Web3的持续融合正在从根本上重塑局面。他解释道：“今天的人工智能正在将Web3从资本协调层转变为知识协调层，”这表明去中心化网络的主要功能和价值主张发生了深刻的变化。

库马尔认为，这一演变将为Web3和DeFi用户提供切实的好处和新颖的体验。

监管的真实成本

尽管围绕人工智能和Web3的热烈讨论不断，但它们的融合仍然主要停留在理论层面，主流应用仍未达到预期。虽然讨论强调了它们的变革潜力，但在日常消费或企业生态系统中的切实实施仍然稀缺。

在他与Bitcoin.com新闻分享的书面回答中，Kumar指出了几个阻碍AI和Web3直接实施的主要障碍。首先是在链上运行大型模型的高昂费用，这可能“比链下推理的成本高出十到一百倍”。公共区块链上缺乏高质量数据也是一个挑战，因为目前大多数有价值的数据仍然位于链下。

根据库马尔的说法，目前的用户体验被认为是繁琐的，要求个人管理多个元素，比如加密钱包，有时甚至是 GPU 订阅。然而，Openledger 的联合创始人对突破性解决方案的临近持乐观态度。

“Rollups 和零知识协处理器即将显著降低成本，来源证明将降低链外数据馈送的风险，而钱包原生代理将隐藏复杂性，但这些摩擦使得大多数部署目前仍停留在实验室，因为生态系统仍在进一步发展和成熟，”库马尔表示。

越来越多的担忧认为，如果不加以监管，人工智能可能对社会构成危险，因此许多国家已经颁布法律或实施相应的规定。举例来说，在2024年，美国有31个州颁布了与人工智能相关的法律，涵盖了深度伪造、算法偏见和透明度。在欧洲，人工智能法案是全球首个此类法案，对高风险人工智能应用施加了严格的规则。

许多创新倡导者坚持认为，这样的法律会减缓有用技术的发展。然而，Kumar 更进一步，将监管定义为一种最终跟随技术以确保安全和公平的反作用力，但往往会带来意想不到的后果。他引用了欧盟的 AI 法案，尽管该法案的初衷是好的，但“可能会在初创公司达到产品市场契合度之前就将其定价过高。

当被问及他将如何与许多监管机构迄今为止的做法有所不同时，库马尔说：

“我将采用以功能为先的分类法，区分支付、治理和数据访问代币，并给予十八到二十四个月的安全港期，在此期间，新网络被允许去中心化，同时发布开放遥测。”

Openledger的联合创始人告诉Bitcoin.com News，他将指点更轻的监管，以激励开源、安全关键的AI模型，并附带评估套件。他认为，这种方法促进了透明度，使所有利益相关者能够安全地解决问题，而不会影响消费者保护。