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作者：Biteye 核心贡献者 Fishery Isla

编辑：Biteye 核心贡献者 Crush

社区：@BiteyeCN

*全文约 4500 字，预计阅读时间为 8 分钟

当前，人工智能（AI）和基于区块链技术的 Web3 都属于最热门的投资赛道，不少业界人士认为两者的结合将重新定义下一代互联网，并孜孜不倦地从中寻找变革的机会。

然而 AI 和 Web3 有共同的目标，但也存在固有的矛盾。在桥接两者的道路上，RSS3 已经开始尝试探索的道路，试图用自己的开放创新方案来满足当前如何最大化 Web3 与 AI 结合的价值需求。

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RSS3 简介

RSS3 是一个开放网络的信息分发协议，旨在为 AI、搜索与社交提供去中心化信息索引基础架构。

该协议可以直接从各种区块链和去中心化网络索引数据，通过一组简单易用的 API，使用者可以轻松访问去中心化网络的数据源。RSS3 API 提供的标准化数据格式确保了用户可以便捷快速地访问各种 Web3 内容源。

RSS3 通过提供自由、高效和安全的去中心化信息流，致力于成为 Web3 和 AI 技术之间的桥梁，同时希望通过技术迭代，促进社交、金融和电商等领域的以 AI 为驱动的应用程序开发。

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RSS3 背景

RSS3 由一个专注于开放网络概念的开发者团队于 2021 年创建，初衷为解决中心化社交媒体平台带来的信息所有权问题。

创始人 Joshua 是连续创业者、国内第一批类 ClubHouse 产品「聚聚」的创始人。

凭借其个人持续的技术创新和对科技赛道资本的深度了解，Joshua 认为，要想实现真正的科技变革，单一的创新产品不足以为用户和市场带来适配的解决方案，必须从承载技术的底层环境入手，并推动开放网络的落地。

因此，他创立了 Web3 生态项目 RSS3，希望为去中心化生态带来从内而外的革命。

RSS3 旨在创建一个去中心化的开放信息层，通过提升开放信息的自由流动来构建开放互联网。2022 年初，该项目的白皮书已经发布。

开发团队已与 Ethereum、Arweave、Polygon、Binance Smart Chain、Arbitrum、Avalanche、Flow 和 xDai Chain 等 Web3 主流平台合作，将该协议推广到各大去中心化网络。

RSS3 的名字来源于「RSS」（Really Simple Syndication，简易资讯聚合，也称聚合内容）——第一个获得大规模应用的信息分发协议。

RSS 是一种网络信息源，允许用户和应用程序以标准化的、计算机可读的格式访问网站的更新。RSS3 联合创始人 DIYgod 表示，名称中的 RSS 是对这一协议历史的致敬。RSS3 名称中的「3」代表 Web3。

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RSS3 理念

RSS3 是 Web3 与 AI 人工智能结合赛道的先锋。早在 2021 年，AI 赛道的低潮期，RSS3 就尝试深度结合 Web3 与 AI，通过将 Web3 繁杂信息流去中心化，打通各个协议间的信息壁垒。

2023 年，市场热点转向 AI，RSS3 更加坚定了将 AI 作为发展方向的决心，探索出了一套适合自身的 AI 与 Web3 结合的经营模式，也为 Web3 业界指出一条可行的发展路线。

RSS3 创始人 Joshua 曾多次公开分享 Web3 + AI 融合商业模式的心得，在 Joshua 看来，目前 Web3 + AI 结合有三个可行方式：

同时，RSS3 积极释出开源代码，吸引更多志同道合的开发者，进而加速行业对于其理念和新产品 AIOP（AI 开放平台）的认可。

通过索引和标准化支持，构建开放网络生态的共识，RSS3 将尽可能多的分散网络纳入其中，实现包容性。

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Web3 + AI 融合之路

人工智能（AI）和基于区块链技术的 Web3 都属于最热门的投资赛道，而此次 ChatGPT 引领的 AI 热潮过于强势，对 Web3 赛道的外场资金产生了一定虹吸抽水效果。

很多 Web3 社区也都注意到了这一现象，AI 与 Web3 相结合的讨论逐渐兴起，但大多数要么出于投机炒作的目的，要么是技术储备不足，找不到 AI 与主营业务关联，最终，绝大部分宣布进军 AI 的 Web3 团队都虎头蛇尾淡出了舞台。

AI 和 Web3 能结合在一起，是因为它们在增强用户体验和优化流程方面有共同的目标。

两个领域的受众群体都致力于利用技术进步推动创新，并在数字领域创造价值。同时，AI 和 Web3 都强调数据的重要性，尽管角度不同。

AI 依赖大量数据集进行模型训练和决策，而 Web3 则重视去中心化的数据治理和用户对个人信息的控制。

AI 和 Web3 有共同的目标，但也存在固有的矛盾。

AI 往往是集中化的，依靠算法和模型来决定结果，而 Web3 则推崇去中心化和用户参与决策，通过游戏化等概念实现。

例如，以算法为基础的平台（如 TikTok）体现了算法的决策，而 Web3 旨在建立去中心化的治理模型。这些相互冲突的范式对于无缝整合带来了挑战。

然而，上述矛盾并没有阻止一些 Web3 项目参与 AI。在今年早些时候，市场为 AI 疯狂的时段，但凡与 AI 相关的项目价格都有明显的反应，但这并不是 AI + Web3 两个高估值赛道真正结合带来的价值上的提升，更多的属于金融性，以炒作为导向。

热度过后，价值纷纷回落,如巴菲特所讲「当潮水退去时，才知道谁在裸泳」。但是如果能坚持下来，将 AI + Web3 这两个时代最前沿的叙事有机结合起来，带来的将会是估值暴击，而这，正是 RSS3 在探索且一步一步实现的事情。

RSS3 自成立以来便一直在开拓 Web3 与 AI 的结合方向。值得一提的是，该协议具有较大的先发优势，其在去中心化数据索引方向的深耕 (目前已经支持了区块链几乎所有的主流平台，并且其 API 可以提供标准化的数据格式供合作方调取数据和想要的信息），积攒了大量技术经验，组建了优秀的开发人才团队。

**现阶段，RSS3 已经将索引到的去中心化网络/链上数据纳入 AI 训练。**这项技术的优势在于，它打破了协议间的信息壁垒，使得更多的数据能够为 AI 模型训练所用。

在此基础上，RSS3 继续深挖这些去中心化数据的潜在价值，利用旗下人工智能开放平台 AIOP 的能力进行深度开发。AIOP 将赋予 RSS3 深度挖掘去中心化数据的能力，实现 Web3 的信息价值最大化。

在拥有获取并处理大量数据的能力后，RSS3 可以为不同项目方合作开发不同 AI 模型，为 Web3 相关领域提供强大的数据支撑。

这些模型能够以更高的准确度和更快的速度提供分析结果，从而为 Web3 的使用者带来更好的体验。

目前，RSS3 充当着 Web3 到 AI 的桥梁，而待到 Web3 如愿走进千家万户的那一天，或许 RSS3 会成为 AI 了解世界的桥梁。

05

RSS3 的 AI 训练平台与 ChatGPT 插件

AIOP

RSS3 在 2023 年初结合 AI 技术与去中心化网络的信息分发能力，推出了首个 Web3 低代码人工智能开放平台 AI-Training Open Platform (AIOP)。

AIOP 作为由 RSS3 研发的 Web3 开放模型训练平台，整合了跨链数据信息分发和自然语言处理 (NLP) 模型训练的技术。

该平台的语言逻辑和数据分析能力可以精准服务参与 Web3 共建的人群，通过接入去中心化网络上的跨链数据源，协助开发者以开放、高效的方式训练自己独一无二的 AI 模型，模型能够应用于多种场景，包括提供个人化对话、搜索推荐及币价预测。

该平台为去中心化领域的开发者提供了一个开放、可扩展、有长期价值的基础设施。

通过用户不断地训练和数据的索引，可以无限扩大 AIOP 的知识边界。在此平台的基础上，RSS3 推出了基于 AIOP 训练出的第一款 AI 助手 Model 1，该产品的 Beta 测试版将正式对 Waitlist 用户开放。

Model 1 是一个多种 AI 模型集成的混合模型。通过识别并理解用户在对话框内输入的问题，给予相应的建议和解决方案，帮助用户更高效地使用链上数据处理信息与任务。

这项技术将加速 Web3 与 AI 行业的变革。高速迭代的去中心化信息流对于项目的开发和创新有至关重要的意义，Model 1 可以帮助开发者们攻克跨链数据分发和获取数据时效性的难点，为 Web3 项目与开发者们提供更好的技术支持。

当前版本的 Model 1 有以下三大功能：

Web3 User Activity

除了 AIOP 以外，RSS3 自研的插件也上线了 ChatGPT 插件商店，这款 Web3 User Activity 插件可以帮助用户可以在 Open AI 的 GPT-4 上直接访问与 Web3 相关的数据资料。

用户可以通过输入 0x 地址、ENS、Lens 及其他名称服务来查看任何 Web3 玩家各链上的活动。

该插件支持用户在 Chat GPT 上直接通过多链和跨链进行包括 NFT/DeFi 在内的多样化数据查询。

比如通过输入V神的地址就可以用 Web3 User Activity 获取到 Vitalik 在 Web3 中的行为，追踪到他在各平台上的动态，如在 Farcaster 社交平台上的贴文。

另外，Web3 User Activity 还支持更高阶的功能，比如直接解读相应地址交易行为。

从上述的用例中我们可以看出，在 RSS3 信息分发的努力之下，其开发的 AI 模型已经不是简简单单地获取到 Web3 的信息，还具备一定的分析能力。

与此同时，RSS3 团队也正在不断探索更多创新的方式，其重心目前放在通过开发 AI 模型，让用户和开发者能够高效利用开放网络中庞大的去中心化数据。

06

总结与展望

最近闹得沸沸扬扬的 Twitter 限制访问次数风波，再次引发了大众对数据所有权的思考，凸显了自由获取数据的重要性。

反观 RSS3 在 2 年前就给出了数据流中心化问题的解决方案，可以不设限地为 AI 提供数据，理念十分超前。RSS3 践行其开放网络理念，将散落在不同协议的数据汇总到一起，以期在未来解放被垄断的 AI 生产要素。

从经济学的角度来看，我们并不能用惯性思维，简单地把 AI 这个风口与先前的移动互联网、新能源这些风口混为一谈。

因为，后者只是通过科技发展对原有生产力的提升，而 AI 则是实打实地创造出了一种新的生产力，核心在于数据和算力。

「如何科学地分配 AI 这一新生产力？」这也许会是未来很长时间内，比「如何训练出更好 AI 模型？」更加难以解决的问题。

按学术派的旧视角，这一问题涉及到地缘政治、资本、制造端等多方复杂博弈，将会变得非常棘手。

而如果考虑天生具有去中心化、公平自由、市场化定价属性的 Web3，就豁然开朗了。Web3 可以通过动态博弈，不设限的 AI 这一生产力投送到世界任何角落。

诚然，AI 和 Web3 之间存在资源上的竞争关系以及技术哲学上的左右之分（目前 AI 由中心化主导），这种矛盾为两者融合无缝整合带来了很大阻力。然而，RSS3 在 Web3 与 AI 结合道路上带来了鼓舞人心的探索成就。

从去中心化数据 Feed，到 AI 插件 Web3 User Activity，再到人工智能开放平台 AIOP，一步一个脚印。

这所反映的不仅是一个项目自身的发展历程，更多的是行业发展的可能性——为 AI 打造一片自由不受约束的市场，解放被垄断的 AI 资源，转向自由化、市场化，最终发掘出 AI 产业更强大的潜力。

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