有数据统计，到 2028 年，预计 Web3 的市场规模将超过 125 亿美元。 该领域的潜力意味着对 Web3 技术开发者的需求将会猛增。

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如果您想让您的技能对雇主有吸引力，是时候需要加入 Web3 的行列。如果您希望在游戏中保持领先地位，那么就要开始学习新技能了。

今天这篇文章，我列举了一些在互联网开发领域里，未来十年要掌握的 10 大 Web3 技术，学习新技能，跟上时代的脚步真的非常重要。

那么，我们就开始吧。

区块链是 Web3 最著名的方面，因为它是比特币和其他加密货币背后的技术。 但是，您可以将区块链用于从会计到数据存储再到通信的所有方面。 这是一个难以破解的去中心化数字账本。

如果您误以为区块链是不可能被攻破的，那么您仍然需要学习很多关于这项技术的知识。 区块链编程训练营可以帮助填补空白。 如果您现在建立自己的知识库，您将为区块链的广泛使用做好更充分的准备。

智能合约是执行和执行完成合同协议所需的操作的代码片段。 要编写智能合约，您需要学习 Solidity 并熟悉以太坊区块链，因为它是智能合约最早出现的地方。

物联网 (IoT) 将灯、传感器、汽车等日常物品连接到互联网，使它们能够交换数据和执行操作。 这项技术已经部署在多个行业，包括医疗保健、交通和金融。

当物联网和区块链串联使用时，它们可以保护组织和个人免受多种形式的伤害。 区块链可用于通过使用安全措施（例如牢固的智能合约和不变性）来保护物联网设备免受网络攻击。

云计算就是通过互联网远程提供数据存储和计算资源等服务。 由于其灵活性和可靠性，企业越来越依赖云计算进行日常运营，使其成为 今年需要学习的重要技术。

“边缘”是指位于或靠近数据源或用户物理位置的设备。 虽然边缘计算经常与云计算相混淆，但实际上它们是完全不同的东西。 边缘计算是在边缘设备上运行工作负载的行为。

您可以将边缘计算视为对云计算的升级，因为它提供了一种更有效的数据处理和分析方式。 虽然云和边缘都将在 Web3 中使用，但边缘对于压缩大量数据以使其计算或加载速度更快是必需的。

人工智能是自动化系统背后的技术。 它可以执行人类难以或不可能完成的任务，例如，解释大量数据。 人工智能将在我们的日常生活中发挥重要作用，并将包含在大多数（如果不是全部）Web3 技术中。

机器学习是人工智能的一个子集，它允许计算机识别数据中的模式并从结果中学习。 它包括使用神经网络、技术和算法来提高自动化系统的准确性，从而使这些系统变得更好。

图像处理、数据分析等任务对熟练的机器学习专业人员的需求量很大。 仅仅了解 AI 并将其用于应用程序是不够的。 您需要了解机器学习技术如何提高 AI 和 VI 的实用性。

GraphQL 提供了一个统一的开源 API 接口，可以一次查询多个区块链。 它是一种更具可扩展性的架构，并为客户端提供了充分的控制权。 它用于多项区块链特定的创新，有助于简化 dApp 的开发。

DeFi 是另一个流行的流行语，任何对 Web3 半感兴趣的人都会听说过。 DeFi 旨在彻底改变我们购买产品和服务的方式。 由于 DeFi 由智能合约提供支持，企业和个人都可以在没有第三方的情况下完成交易。

Web3 和区块链因 DeFi 而出名，很明显，基于代币的经济将成为未来的方式。 为什么？ 因为 DeFi 交易是通过在整个区块链网络中可追踪、透明和安全的算法完成的。

NFT 是一种独特的代币，其中包含只有 NFT 所有者才能访问的信息。 它们可以代表资产，例如音乐、艺术和游戏物品。 随着越来越多的视频游戏开始使用这项技术，NFT 必将变得更加流行和有用。

在2023年，对 Web3 专业人员的需求可能会达到历史最高水平。 但是，如果您学习了未来十年需要掌握的 10 大 Web3 技术中的一些技能，那么，您将为从 Web2 技术全面转换到Web3技术做好了准备。

如果想一直保持竞争力，请即开始学习这些技术！