区块链同样是最重要的趋势之一

今年以来，AI的火爆远超区块链。不过，加密世界也不必气馁，如何理解区块链未来的机会？先说一下想法：

• 区块链是人类历史上最重要的趋势之一，从web2信息互联网演化到web3价值互联网同样也是生产力提升的需要。才短短十多年，还有数十年的演化。其底层影响目前看是仅次于AI的第二大技术。
• AI和区块链是有融合需求的，虽然进展不会很快。

今天简单说说第二点：AI和区块链的融合需求。

区块链可以帮到AI的地方

*计算

大家都知道，AI对算力的需求是巨大的。如何将闲置算力为AI算力所用，需求是有的。不过目前看，由于训练AI模型属于密集计算，非常昂贵。在通用AI计算方面，目前区块链能够帮忙的地方还不多。

其中被诟病的主要有三点：一是，需要专用GPU硬件的支持；二是，数据交换延迟；三是，去中心化计算任务的证明。

• 上面也提到，AI训练属于密集型的大规模计算，LLM这些训练具有数十亿级别以上的参数，训练这些模型的FLOPs更是庞大，只有专用硬件（AI GPU，具有特殊组件，如Tensor Processing Units等）来执行这些训练才能达到更好效果；此外，为了达到最佳效果，所有GPU最好是同构计算，级别相同的GPU更易步调一致进行数据交换和继续计算。在去中心化网络，这对参与者的GPU是存在要求的。不过，要求越高，门槛越高，不利于去中心化，也不利于利用闲置算力。
• AI GPU需要不断交换数据。如果存在网络延迟，对于AI利用分布式的算力来进行训练也不利。
• 如何去中心化地验证计算任务的完成需要有相对高效和低成本的解决方案。

以上所提到的都是目前去中心化计算跟AI结合的难点，这也是目前AI和区块链结合相对不容易的地方。不过，从蓝狐笔记角度，随着更多参与者的探索，这个方面的障碍会一步步得到清除，当然也需要较长时间才能实现。

下面来说说，有可能逐步得到解决的方面。如果在通用AI角度，目前加密领域还很难切入。那么，可以从特殊领域的AI领域切入。而这个切入点，也跟目前AI的计算任务密切相关。有两个地方：一是，推理任务在目前的AI计算需求中占据了多数；二是，一些微调和推理任务对资源要求较小，通过去中心化计算来实现也有机会。这两点意味着去中心化算力的可能的潜在机会。

特定领域，比如法律、医学、投资、教育、数据分析等专业领域的AI可能在早期更适合这种专注于特定领域的分布式计算网络。上面也提到，为AI提供去中心化的算力服务，困难的不是完成计算任务，而是如何去中心化地验证任务的完成情况。目前一些项目正在试图解决这个问题，比如Gensyn和together等。