撰文：Alice，Foresight Ventures
ChatGPT 推出两个月后用户数目迅速突破 1 亿，成为业内和资源市场的关注热门。现在，海内外已有多家科技巨头在 AIGC 领域结构。海内 BAT、字节、网易等公司，外洋谷歌、Meta、微软等多家公司，均推出了 AIGC 的应用产物。加密行业创业者们也在努力探索与 ChatGPT 以及 AI 的连系，试图要分得一杯羹。
我们以为 AIGC 将成为 Web3 时代的生产力工具。当我们迈入 Web3.0 时代，人工智能、关联数据和语义网络构建，形成人与网络的全新链接，内容消费需求飞速增进。UGC\PGC 这样的内容天生方式将难以匹配扩张的需求。AIGC 将是新的元宇宙内容天生解决方案。AIGC 的天生行使人工智能学习知识图谱、自动天生，在内容的创作为人类提供协助或是完全由 AI 发生内容。不仅能辅助提高内容天生的效率，还能提高内容的多样性。
总的看来 AIGC 可以划分三个维度: 软件层面包罗自然语言处置手艺、AIGC 天生算法模子和数据集；硬件层面主要是算力、通讯网络；商业应用层面包罗在 web2/web3 的种种消费级应用，本文将主要讨论消费应用的潜在创新。
1. AIGC 软件层—手艺提高引发的创新浪潮
AIGC 手艺主要涉及两个方面：自然语言处置 NLP 和 AIGC 天生算法。
自然语言处置是实现人与盘算机之间若何通过自然语言举行交互的手段。循环神经网络 (RNN) 是当前 NLP 的主要方式的焦点。其中，2017 年由 Google 开发的 Transformer 模子现已逐步取代是非期影象（LSTM）等 RNN 模子成为了 NLP 问题的首选模子。Transformer 的并行化优势允许其在更大的数据集上举行训练。这也促成了 BERT、GPT 等预训练模子的生长。这些系统使用了维基百科、Common Crawl 等大型语料库举行训练，并可以针对特定义务举行微调。
算法模子的突破是近年来 AIGC 得以快速突破的催化剂，主流的 AIGC 算法模子有两种：天生匹敌网络 GAN 和扩散模子。
天生匹敌网络 GAN（Generative Adversarial Networks）
匹敌神经网络 GAN (Generative Adversarial Networks) 由一个天生网络和一个判别网络组成，天生网络发生「假」数据，并试图诱骗判别网络；判别网络对天生数据举行真伪判别，试图准确识别所有「假」数据。在训练迭代的历程中，两个网络延续地进化和匹敌，直到到达平衡状态，判别网络无法再识别「假」数据，训练竣事。
扩散模子 Diffusion Model
扩散模子是一种新型的天生模子，可天生种种高分辨率图像。在 OpenAI，Nvidia 和 Google 想法训练大模子之后，它们已经引起了许多关注。扩散模子扩散模子的天生逻辑相比其他的模子更靠近人的头脑模式，也是为什么近期 AIGC 拥有了开放性的缔造力。本质上，扩散模子的事情原理是通过延续添加高斯噪声来损坏训练数据，然后通过反转这个噪声历程来学习恢复数据。它具有精度更高、可扩展性和并行性，无论是质量照样效率均有所提升，其快速生长成为 AIGC 增进的拐点性因素。同时，在机械学习的历程中，需要通过大量的训练来实现更准确的效果，对于底层算力需求将有飞速增进。
2. 硬件层—漫衍式算力叙述崛起
与传统算法相比，人工智能算法并无多余的假设条件，而是完全行使输入的数据自行模拟和构建响应的模子结构，这一算法特点决议了它是更为天真且可以凭证差其余训练数据而拥有自优化的能力，同时也带来了显著增添的运算量。随着 AIGC 天生量的增添，尤其是未来视频、游戏等内容的加入，算力需求将暴增，GPU 专用盘算集群或将应运而生，这对提高模子精度和用户体验至关主要。凭证 OpenAI 剖析，自 2012 年以来，6 年间 AI 算力需求增进约 30 万倍：
Web3 手艺可以通已往中央化的方式提高机械学习的效率，这在传统的 AI 训练之中已经有所应用，好比 AlphaGo 的改善版 KataGo 使用了漫衍式训练手艺，使得全球希望此 AI 更新的人自愿提供算力训练。
Render Network 是一家基于 GPU 基础设施，为用户提供漫衍式渲染服务的供应商。解决的是传统的内陆渲染和云渲染无法有用行使全球 GPU 算力的问题。可以把 Render Network 看成是中央件，毗邻供应端和需求端。用户通过区块链公布渲染义务，而矿工则可以接单帮你渲染，时代的生意用度由 RNDR 结算。
Phala Network 的焦点是云盘算网络，它接纳「链上共识、链下盘算」的模式,链下盘算节点不受共识算法的约束，通过并发编程可连系多个节点的盘算能力，即即是面临 AI 繁重的盘算义务，Phala 也能为其提供源源不停的算力服务。基于 Secure Enclave 可信执行环境所构建意味着纵然是恶意的节点也无法窃取人工智能的数据或操作其自动化程序的执行、提供虚伪效果。
在 web3 中更普遍的应用可类似于 Gitcoin，捐赠算力可以获得 POAP，或者类似于 AMM 提供了对于流动性的激励，成为有偿地出租算力的平台。
3. 商业应用层—当 AIGC 融入 Web3 消费场景
从商业应用层面看，AIGC 在文字、图像、音频、游戏和代码天生中商业模子渐显，尤其在一些具备高重复性的义务、对于精度要求并不那么高的领域应用已逐步成熟，这类 AIGC 服务在 Web2 中一样平常以提供 SaaS 服务的形式变现（好比 Lensa, ChatGPT pro）。
相比于 Stability AI、 ChatGPT 等人工智能在传统领域获得大量关注和接纳，区块链更大的想象力在于可以改变 AI 模子的经济系统。前段时间泛起不少 AI 观点币的大幅领涨，但我们更关注的是 FOMO 情绪褪去之后，AIGC+Web3 能在应用层发生哪些偏向性创新。
a. AIGC & Mass adoption
不少传统 web2 用户对 crypto 充满兴趣，却往往由于庞大生疏的操作而放弃。AIGC 的泛起有望显著降低 web2 用户的进入门槛。
1. Web3 搜索引擎：Web3 版本 chatgpt。在现 chatgpt 大模子基础之上，加入链上数据和 twitter, reddit, Lens, Farcaster, Mastodon, 加密媒体等数据源举行训练，构建 crypto 百科全书。
现有用例：RSS3
RSS3 产物 Hoot.it 在 ChatGPT 的基础上增添并优化了更多 Web3 等开放网络的内容训练，使得用户在搜索内容时获得更好的体验。
现有用例：Kaito
Kaito，人工智能驱动的加密搜索引擎，其数据和信息通常涣散在多个泉源，例如 Discord、Medium、Mirror、播客抄本以及新闻和研究平台。Kaito 通过其 AI 驱动的搜索引擎将这些信息集中在一个地方。
2. 个性化 onboarding 体验：通太过析用户行为和偏好，AI 可以凭证每个用户的风险偏好和过往投资履历，确立个性化的 onboarding 体验。相比于文字版教程，AIGC 引擎在确立钱包、登录、生意、智能合约交互的每一步都能举行一对一指导，降低 onboarding 庞大性和用户流失率，让小白用户更放心。
3. 投资开户指导：AI 智能助手可为用户提供最新的市场数据、热度追踪和基础的投资建议。AI 助手可以为小白用户剖析市场上最热的前十大 NFT/ 山寨币，天生详细的数据图表，并协助用户在各大生意平台完成开户和购置等操作。
Comment: 这类产物主要面临散户生意者，整体流量大，基础知识欠缺，需要保证产物的强平安性和权威性，很有可能是中央化生意所先做起来。此外 web3 结构化数据少质量不高，且市场更新迭代速率异常快，在数据获取层面存在不少挑战，现在大多项目尚未开启测试，产物体验不明确。b. AIGC & 游戏
1. 增强陶醉感：AIGC 驱动的游戏角色可以为玩家提供更真实的体验。AI 驱动的 NPC（非玩家角色）可以天生更庞大、真切的行为，增强游戏的交互性，并凭证用户的行为实时响应他们的行为和决议。
现有用例：荒原大镖客、舆图天生等。
《荒原大镖客 2》玩家与 NPC 之间有着厚实的交互选项——问候、生意、惹恼、掏枪、抢劫、启动义务、逼问隐秘等等，凭证交互工具而改变，这些随机性内容在 AI 的加持下，能够形成更厚实 / 更真实的交互体验。
《微软模拟航行》所有 1.97 亿平方英里的环境主要是通过人工智能来完成，微软公司与 blackshark.ai 相助，通过 AI 从二维卫星图像天生无限真切的三维天下。
2. 降低游戏创作门槛：创作者可以更低门槛地举行游戏创作，现在大多数开放天下的 UCG 游戏编辑器虽然已经简化了游戏创作的步骤，但仍然创作者需要一定的编程基础，在 AIGC 的辅助下无代码编程将成为可能，玩家通过文字形貌或图片天生特定的游戏资产、气概场景、gamplay 等。
现有用例：Lifeform AI
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Lifeform 用户可通过 AI 工具天生专属卡通角色。Lifeform AI Cartoon 开展了为期一个月 freemint 流动，从 2 月 17 日到 3 月 17 日。玩家也许支付 0.5 美元手续费免费铸造，每个钱包限额一个. 停止至 2 月 25 日 NFT 已经在 BNBChain 上铸造了 20.7 万枚，共 13.3 万个钱包地址持有 AVATAR NFT。
现有用例：Anything World
Anything world 元宇宙 AI 动画工具开发公司将于今年 12 月上岸 Epic Games 虚拟引擎。Anything World 主要构建 ML 驱动的大规模确立开源、可用可夹杂的 3D 工具，降低人们进入 Web3 天下的门槛。
现有用例：AIRENA
AIRENA 是现实天下和 Metaverse 之间的迅捷交互通道，致力于运用先进的 3D AIGC 功效，Metaverse, 空间 UGC 系统，为现实 2D/3D 艺术创作者们建设一站式艺术，娱乐社交平台。AIRENA 简化的全名堂 NFT 创作流程和 UGC 空间内创作功效将使 AIRENA 成为小我私人，艺术家，企业介入、整合与构建平行天下的全方位解决方案，为 META 探索和生意数字资产提供无缝体验。
3. 个性化游戏体验：AIGC 可以辅助个性化玩家游戏体验。通过跟踪玩家的行为和偏好，AI 算法可以提供量身定制的建媾和游戏选项，提高玩家知足度和留存率。
现有用例：Mirror World
AI 驱动的链游项目 Mirror World 已于 2021 年 9 月推出互动式 NFT Mirror NFT，可跨 Mirror World 全平台的游戏流通，并预计将在今年推出三款资产互通的游戏。
4. 公正性和防作弊：AI 驱动的反作弊系统可以检测异常的行为模式，如自瞄或透视挂，然后符号举行进一步考察。此外 AI 驱动的随机数天生器（RNG）可提高链上菠菜游戏的公正性。
5. 动态游戏平衡：AI 可用于优化游戏平衡，凭证玩家的行为和技术水平实时调整难度级别和挑战。游戏将加倍有趣和富有挑战性，同时玩家也不会因过于难题的关卡而感应沮丧。
现有用例：RCT AI
RCT AI 针对 Axie Infinity 开发了 AI 训练的 DRL（Deep Reinforcement Learning）模子，由于 Axie Infinity 所有卡牌的组合数目约莫有 10^23 种，尚有游戏中的博弈等特点，rct AI 的模子在大量模拟对战数据中提升了效率和胜率。
Comment: 在游戏领域 AIGC 的主要用例是做基础设施优化，较难成为一个自力的商业模式。c. AIGC & 去中央化社交
内容创作: AIGC 可以带来全新的内容创作方式，运用 AI 天生内容的能力让通俗的加密用户加入到创作历程中。用户并纷歧定要孝顺详细创作的内容，可以孝顺思绪或者微调模子。
减轻社交压力：AIGC 可以辅助用户总结庞大的信息流，让用户能快速读取要害信息，减轻阅读压力；在未来有可能通过学习用户的语气和小我私人偏好，在获得用户授权后自动为我们处置社交新闻，完成简朴的决议。
DID 和成就系统：运用 AIGC 打造数字身份或者天生小我私人成就墙。
现有用例:AspectaAI
Aspecta 基于云端与链上数据，应用 AI 打造具有价值深度的数字身份。从开发者最先，革命用户数据潜能。以 Aspecta ID 作为焦点，Aspecta 确立了 Aspecta Identity Ecosystem，通过协媾和系统为用户和第三方应用提供平安、可控的跨 Web2 & Web3 的数据存储、传输和智能应用服务。
潜在用例: AIGC 成就墙
尚有一种潜在用例是凭证用户链上交互、资产情形、nft 持仓、天生一个艺术墙。不仅仅是简朴地陈列出来，而是将种种元素融合为一体，并随机应用 3D 画廊、抽象、油画、涂鸦等种种厚实的艺术形式显示出来，艺术画风与元素也会随着交互纪录动态转变。
Comment: 我们若何权衡用户天生与 ai 天生内容的价值？若何权衡人与机械艺术的价值? 笔者以为 AIGC 模子是在现有的数据语料库中学习和总结，很难超出互联网平均水平。在 AIGC 时代，真正的创作者应当去思索真正的创新，进而推动文明的提高，而不是总结平庸的想法。d. AIGC & NFT
1. 天生式 NFT：AIGC 算法可以从个体珍藏家的偏好和反馈中学习，随着越来越多 AI 创作工具对通俗用户开放，让 NFT 艺术创作酿成了像「你画我猜」一样简朴的游戏。
现有用例：Eponym，Metascapes
Eponym 是 Art AI 开发的一个可以凭证单词或短语天生艺术作品的 AI 算法，可以在一分钟之内天生抽象的艺术作品，铸成 NFT，并将其刻在以太坊上。在 OpenSea 上的第一款产物在几个小时内就售罄，停止现在已经完成了 4722 笔 NFT 生意，生意总量达 4722 个 ETH。
Metascapes 原始素材泉源于从天下上最奇幻的地址拍摄照片，AI 经由学习之后天生了这些 NFT，现在在 OpenSea 上的生意量到达 315 个 ETH。
2. 交互式 NFT: nft 自己可以凭证用户的行为举行交互和生长，好比属性进化、母 nft 合并、nft 博弈竞技等。详细项目如下：
Comment：AIGC 是否会影响 NFT 的稀缺性，能否获得社区认可？笔者以为应当分场景剖析：中长尾 nft 完全可以靠 aigc 天生，生产效率高、观点创新、画风优美；蓝筹则更 prefer 人类艺术家。这种差异类似工业革命时代工业品和手工品区别——工业革命之前通俗人缺乏基础生涯用品，工业品的泛起知足了民众一样平常需求，手工品则成为了贵族品质的象征；可见在 aigc 时代，人类艺术家价值会变得更高，但受众更少更高端。e. AIGC & DeFi
1. 智能生意算法：AI 生意算法可以用于剖析市场趋势，更准确地展望资产价钱的走向，辅助生意者做出更明智的投资决议
现有用例：Sumo Signals
Sumo SignalsAI 加密生意计谋平台,可提供基于人工智能的套利生意指标，筛选数百种加密钱币，寻找示意买入或卖出信号的模式，以辅助加密生意者执行套利生意。
2. 更高效的借贷协议：通过使用 AI 算法，借贷平台可以自动评估乞贷人的信用价值并设置适当的利率降低违约风险，使借贷历程加倍高效。
3. 去中央化展望市场：通太过析用户情绪和行为，算法或许能比专家更准确地展望事宜的效果，例如选举或体育竞赛。
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