注：原文来自@Wuhuoqiu发布长推。

今天接着来说AI+Web3的下篇，也就是

1. Bot/Agent/Assistant 资产化

2. 算力平台

3. 数据平台

4. 生成式AI

5. Defi交易/审计/风控

6. ZKML

里面的2，3，4，5，6。

先说2，算力平台

算力平台的项目没有Bot模型资产化那么多和卷，但理解起来相对更加容易，都知道AI需要大量算力，而BTC和ETH在过去10多年已经证明了世界上有这么一种方法，可以自发的，去中心化的，在经济激励和博弈的环境下组织协调起海量的算力去合作+竞争的做一件事。现在可以把这种方法用在AI上。

业内最出名的两个项目无疑是Together和Gensyn，一个种子轮就是千万级别融资，一个是A轮融了4300万，这俩之所以要融这么多钱，据说是因为需要资金和算力先训练自己的模型，然后后面会做成算力平台提供给其他的AI项目做训练用。

而做推理的算力平台融资额相对会小很多，因为本质上就是聚合闲置的GPU等算力然后提供给有需要的AI项目做推理用，RNDR是做渲染算力聚合，这些平台做推理算力聚合。但技术门槛目前都比较模糊，甚至我在想会不会哪天RNDR或是Web3云算力平台一只脚就伸到推理型算力平台这边了。

算力平台这个方向相比模型资产化更加实在和好预测，基本上是板上钉钉一定会有需求也会出现一两个头部项目的赛道，就看谁能杀的出来，唯一目前不确定的是训练和推理各自有龙头，还是龙头会把训练和推理都包圆了。

3. 数据平台

这个其实也不难理解，因为AI的底层说白就三大件，算法（模型），算力，数据 既然算法和算力都有“去中心化版本”，那数据肯定也不会缺席，这也是奇绩创坛的创始人陆奇博士在聊AI和Web3时候最看好的一个方向。