RSS3 是一個開放網路的資訊分發協議，旨在為 AI、搜尋與社交提供去中心化資訊索引基礎架構，本文由 Biteye 核心貢獻者 Fishery Isla 撰文，深度分析 RSS3 在整合 AI 和 Web3 的進程。
（前情提要：RSS3推出ChatGPT外掛「Web3 User Activity」，能一鍵問出巨鯨錢包動向 ）
（背景補充：RSS3暴漲100%！以API串連Arweave、Instagram NFT，推升Mask再漲27% ）
當前人工智慧（AI）和基於區塊鏈技術的 Web3 都屬於最熱門的投資賽道，不少業界人士認為兩者的結合將重新定義下一代網際網路，並孜孜不倦地從中尋找變革的機會。
然而 AI 和 Web3 有共同的目標，但也存在固有的矛盾。在橋接兩者的道路上，RSS3 已經開始嘗試探索的道路，試圖用自己的開放創新方案來滿足當前如何最大化 Web3 與 AI 結合的價值需求。
RSS3 簡介
RSS3 是一個開放網路的資訊分發協議，旨在為 AI、搜尋與社交提供去中心化資訊索引基礎架構。
該協議可以直接從各種區塊鏈和去中心化網路索引資料，通過一組簡單易用的 API，使用者可以輕鬆訪問去中心化網路的資料來源。RSS3 API 提供的標準化資料格式確保了使用者可以便捷快速地訪問各種 Web3 內容源。
RSS3 通過提供自由、高效和安全的去中心化資訊流，致力於成為 Web3 和 AI 技術之間的橋樑，同時希望通過技術迭代，促進社交、金融和電商等領域的以 AI 為驅動的應用程式開發。
RSS3 背景
RSS3 由一個專注於開放網路概念的開發者團隊於 2021 年建立，初衷為解決中心化社交媒體平臺帶來的資訊所有權問題。創辦人 Joshua 是連續創業者、國內第一批類 ClubHouse 產品「聚聚」的創辦人。
憑藉其個人持續的技術創新和對科技賽道資本的深度瞭解，Joshua 認為，要想實現真正的科技變革，單一的創新產品不足以為使用者和市場帶來適配的解決方案，必須從承載技術的底層環境入手，並推動開放網路的落地。
因此，他創立了 Web3 生態專案 RSS3，希望為去中心化生態帶來從內而外的革命。RSS3 旨在建立一個去中心化的開放資訊層，通過提升開放資訊的自由流動來構建開放網際網路。2022 年初，該專案的白皮書已經發布。
開發團隊已與 Ethereum、Arweave、Polygon、Binance Smart Chain、Arbitrum、Avalanche、Flow 和 xDai Chain 等 Web3 主流平臺合作，將該協議推廣到各大去中心化網路。
RSS3 的名字來源於「RSS」（Really Simple Syndication，簡易資訊聚合，也稱聚合內容）—— 第一個獲得大規模應用的資訊分發協議。
RSS 是一種網路資訊源，允許使用者和應用程式以標準化的、電腦可讀的格式訪問網站的更新。RSS3 共同創辦人 DIYgod 表示，名稱中的 RSS 是對這一協議歷史的致敬。RSS3 名稱中的「3」代表 Web3。
RSS3 理念
RSS3 是 Web3 與 AI 人工智慧結合賽道的先鋒。早在 2021 年，AI 賽道的低潮期，RSS3 就嘗試深度結合 Web3 與 AI，通過將 Web3 繁雜資訊流去中心化，打通各個協議間的資訊壁壘。
2023 年，市場熱點轉向 AI，RSS3 更加堅定了將 AI 作為發展方向的決心，探索出了一套適合自身的 AI 與 Web3 結合的經營模式，也為 Web3 業界指出一條可行的發展路線。
RSS3 創辦人 Joshua 曾多次公開分享 Web3 + AI 融合商業模式的心得，在 Joshua 看來，目前 Web3 + AI 結合有三個可行方式：
第一，用博弈的方法解決 AI 訓練資料集的問題。AI 的核心是智慧，而狹義的 Web3 即區塊鏈，其根本邏輯則是博弈。智慧與博弈兩個詞表面上看毫無關聯，但從根本上說，智慧的最終目的是直接得出一場複雜博弈的結果。比如，通過供需關係中的共同博弈，市場才能反應出面包的價格。但是 AI 還遠沒有到能夠預測市場價格這一步。Web3 資料的接入可能有助於 AI 到達這一新高度。
第二，AI 的算力來源於一種 Web3 博弈機制下的算力以及資料網路。例如使用大量的 GPU 算力，或是獲取更多來源於去中心化的資料集，那這種算力與資料的供需關係就要由 Web3 的機制來反應。由此，Web3 的經濟模型將驅動起一個完全公開、去中心化的市場，資源不再被壟斷。
第三，Web3 整體作為資訊源，並回饋到 AI 模型中。這個方向就是 RSS3 的老本行。AI 透過 RSS3 讀到區塊鏈的資料、讀取到 Web3 使用者的行為，那很有可能讓 AI 獲取區塊鏈這一新大陸，最終訓練出一定預測市場的能力。對於 Web3 + AI 時代的來臨，RSS3 踐行開放網路的理念，擁抱開源，秉持資料開放的原則，推動去中心化資料的自由流動。RSS3 使使用者和開發者能夠輕鬆訪問去中心化網路上的資料，以實現資料進行高效、自由、安全的流動。
同時，RSS3 積極釋出開原始碼，吸引更多志同道合的開發者，進而加速行業對於其理念和新產品 AIOP（AI 開放平臺）的認可。
通過索引和標準化支援，構建開放網路生態的共識，RSS3 將盡可能多的分散網路納入其中，實現包容性。
Web3 + AI 融合之路
人工智慧（AI）和基於區塊鏈技術的 Web3 都屬於最熱門的投資賽道，而此次 ChatGPT 引領的 AI 熱潮過於強勢，對 Web3 賽道的外場資金產生了一定虹吸抽水效果。
很多 Web3 社群也都注意到了這一現象，AI 與 Web3 相結合的討論逐漸興起，但大多數要麼出於投機炒作的目的，要麼是技術儲備不足，找不到 AI 與主營業務關聯，最終，絕大部分宣佈進軍 AI 的 Web3 團隊都虎頭蛇尾淡出了舞臺。
AI 和 Web3 能結合在一起，是因為它們在增強使用者體驗和優化流程方面有共同的目標。兩個領域的受眾群體都致力於利用技術進步推動創新，並在數位領域創造價值。同時，AI 和 Web3 都強調資料的重要性，儘管角度不同。
AI 依賴大量資料集進行模型訓練和決策，而 Web3 則重視去中心化的資料治理和使用者對個人資訊的控制。
AI 和 Web3 有共同的目標，但也存在固有的矛盾。AI 往往是集中化的，依靠演算法和模型來決定結果，而 Web3 則推崇去中心化和使用者參與決策，通過遊戲化等概念實現。
例如，以演算法為基礎的平臺（如 TikTok）體現了演算法的決策，而 Web3 旨在建立去中心化的治理模型。這些相互衝突的正規化對於無縫整合帶來了挑戰。
然而，上述矛盾並沒有阻止一些 Web3 專案參與 AI。在今年早些時候，市場為 AI 瘋狂的時段，但凡與 AI 相關的專案價格都有明顯的反應，但這並不是 AI + Web3 兩個高估值賽道真正結合帶來的價值上的提升，更多的屬於金融性，以炒作為導向。
熱度過後，價值紛紛回落，如巴菲特所講「當潮水退去時，才知道誰在裸泳」。但是如果能堅持下來，將 AI + Web3 這兩個時代最前端的敘事有機結合起來，帶來的將會是估值暴擊，而這，正是 RSS3 在探索且一步一步實現的事情。
RSS3 自成立以來便一直在開拓 Web3 與 AI 的結合方向。值得一提的是，該協議具有較大的先發優勢，其在去中心化資料索引方向的深耕 (目前已經支援了區塊鏈幾乎所有的主流平臺，並且其 API 可以提供標準化的資料格式供合作方調取資料和想要的資訊），積攢了大量技術經驗，組建了優秀的開發人才團隊。
現階段，RSS3 已經將索引到的去中心化網路 / 鏈上資料納入 AI 訓練。這項技術的優勢在於，它打破了協議間的資訊壁壘，使得更多的資料能夠為 AI 模型訓練所用。
在此基礎上，RSS3 繼續深挖這些去中心化資料的潛在價值，利用旗下人工智慧開放平臺 AIOP 的能力進行深度開發。AIOP 將賦予 RSS3 深度挖掘去中心化資料的能力，實現 Web3 的資訊價值最大化。
在擁有獲取並處理大量資料的能力後，RSS3 可以為不同專案方合作開發不同 AI 模型，為 Web3 相關領域提供強大的資料支撐。
這些模型能夠以更高的準確度和更快的速度提供分析結果，從而為 Web3 的使用者帶來更好的體驗。
目前，RSS3 充當著 Web3 到 AI 的橋樑，而待到 Web3 如願走進千家萬戶的那一天，或許 RSS3 會成為 AI 瞭解世界的橋樑。
RSS3 的 AI 訓練平臺與 ChatGPT 外掛
AIOP
RSS3 在 2023 年初結合 AI 技術與去中心化網路的資訊分發能力，推出了首個 Web3 低程式碼人工智慧開放平臺 AI-Training Open Platform (AIOP)。AIOP 作為由 RSS3 研發的 Web3 開放模型訓練平臺，整合了跨鏈資料資訊分發和自然語言處理 (NLP) 模型訓練的技術。
該平臺的語言邏輯和資料分析能力可以精準服務參與 Web3 共建的人群，通過接入去中心化網路上的跨鏈資料來源，協助開發者以開放、高效的方式訓練自己獨一無二的 AI 模型，模型能夠應用於多種場景，包括提供個人化對話、搜尋推薦及幣價預測。
該平臺為去中心化領域的開發者提供了一個開放、可擴充套件、有長期價值的基礎設施。通過使用者不斷地訓練和資料的索引，可以無限擴大 AIOP 的知識邊界。在此平臺的基礎上，RSS3 推出了基於 AIOP 訓練出的第一款 AI 助手 Model 1，該產品的 Beta 測試版將正式對 Waitlist 使用者開放。
Model 1 是一個多種 AI 模型整合的混合模型。通過識別並理解使用者在對話方塊內輸入的問題，給予相應的建議和解決方案，幫助使用者更高效地使用鏈上資料處理資訊與任務。
這項技術將加速 Web3 與 AI 行業的變革。高速迭代的去中心化資訊流對於專案的開發和創新有至關重要的意義，Model 1 可以幫助開發者們攻克跨鏈資料分發和獲取資料時效性的難點，為 Web3 專案與開發者們提供更好的技術支援。
當前版本的 Model 1 有以下三大功能：
- 分析任務：Model 1 構建了一個分析元件，可以對索引到的去中心化資料進行全面分析。這使使用者能夠根據 RSS3 資料網路上的大量可用資料提取有價值的見解並做出決策。通過採用資料分析技術，可提供即時結果包括鏈上交易資料、市場動態等。
- 預測任務：RSS3 將預測任務整合到其內部模型中，可以生成與加密貨幣市場相關的合理預測（不構成財務建議）。使用者可以通過該模型去預測加密貨幣市場趨勢。
- 資訊檢索：使用者可以通過 Model 1 有效地從區塊鏈以及外部來源檢索 feed 資訊，Model 1 還可以提供資訊摘要。
Web3 User Activity
除了 AIOP 以外，RSS3 自研的外掛也上線了 ChatGPT 外掛商店，這款 Web3 User Activity 外掛可以幫助使用者可以在 Open AI 的 GPT-4 上直接訪問與 Web3 相關的資料資料。
使用者可以通過輸入 0x 地址、ENS、Lens 及其他名稱服務來檢視任何 Web3 玩家各鏈上的活動。
該外掛支援使用者在 Chat GPT 上直接通過多鏈和跨鏈進行包括 NFT / DeFi 在內的多樣化資料查詢。
比如通過輸入 V 神的地址就可以用 Web3 User Activity 獲取到 Vitalik 在 Web3 中的行為，追蹤到他在各平臺上的動態，如在 Farcaster 社交平臺上的貼文。
另外，Web3 User Activity 還支援更高階的功能，比如直接解讀相應地址交易行為。
從上述的用例中我們可以看出，在 RSS3 資訊分發的努力之下，其開發的 AI 模型已經不是簡簡單單地獲取到 Web3 的資訊，還具備一定的分析能力。
與此同時，RSS3 團隊也正在不斷探索更多創新的方式，其重心目前放在通過開發 AI 模型，讓使用者和開發者能夠高效利用開放網路中龐大的去中心化資料。
總結與展望
最近鬧得沸沸揚揚的 Twitter 限制訪問次數風波，再次引發了大眾對資料所有權的思考，凸顯了自由獲取資料的重要性。
反觀 RSS3 在 2 年前就給出了資料流中心化問題的解決方案，可以不設限地為 AI 提供資料，理念十分超前。RSS3 踐行其開放網路理念，將散落在不同協議的資料彙總到一起，以期在未來解放被壟斷的 AI 生產要素。
從經濟學的角度來看，我們並不能用慣性思維，簡單地把 AI 這個風口與先前的移動網際網路、新能源這些風口混為一談。因為，後者只是通過科技發展對原有生產力的提升，而 AI 則是實打實地創造出了一種新的生產力，核心在於資料和算力。
「如何科學地分配 AI 這一新生產力？」這也許會是未來很長時間內，比「如何訓練出更好 AI 模型？」更加難以解決的問題。按學術派的舊視角，這一問題涉及到地緣政治、資本、製造端等多方複雜博弈，將會變得非常棘手。
而如果考慮天生具有去中心化、公平自由、市場化定價屬性的 Web3，就豁然開朗了。Web3 可以通過動態博弈，不設限的 AI 這一生產力投送到世界任何角落。
誠然，AI 和 Web3 之間存在資源上的競爭關係以及技術哲學上的左右之分（目前 AI 由中心化主導），這種矛盾為兩者融合無縫整合帶來了很大阻力。然而，RSS3 在 Web3 與 AI 結合道路上帶來了鼓舞人心的探索成就。
從去中心化資料 Feed，到 AI 外掛 Web3 User Activity，再到人工智慧開放平臺 AIOP，一步一個腳印。
這所反應的不僅是一個專案自身的發展歷程，更多的是行業發展的可能性 —— 為 AI 打造一片自由不受約束的市場，解放被壟斷的 AI 資源，轉向自由化、市場化，最終發掘出 AI 產業更強大的潛力。
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