到 2028 年，估计 Web3 的市场规模将超过 125 亿美元。该领域的潜力意味着对 Web3 技术专家的需求将猛增。如果您想让您的技能对雇主有吸引力，您需要加入 Web3 的潮流。

如果你想保持领先，那么在接下来的十年里开始学习Web3的十大技术是非常重要的。

1. 区块链技术(Blockchain Technology)

区块链是Web3最知名的方面，因为它是比特币和其他加密货币背后的技术。然而可以将区块链用于从会计到数据存储到通信的所有方面。这是一个分散的数字账本，很难破解。

如果误解了区块链是不可能被破坏的，那么仍然有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。如果现在就建立知识库，您将为区块链的广泛使用做好更多准备。

2. 智能合约(Smart Contracts)

智能合约是执行和执行完成合同协议所必需的操作的代码片段。要编程智能合约需要学习Solidity并熟悉以太坊区块链，因为它是智能合约出现的第一个地方。

物联网（IoT）将灯光、传感器、汽车等日常物体连接到互联网，允许它们交换数据并执行操作。这项技术已经被应用于各种行业，包括医疗保健、交通和金融。

当物联网和区块链同时使用时，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（如牢固的智能合约和不变性）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，这使其成为2023年学习的重要技术。

“边缘”是指数据源或用户的物理位置处或附近的设备。虽然边缘计算经常与云计算混淆，但实际上它是完全不同的。边缘计算是在边缘设备上运行工作负载的行为。

可以将边缘计算视为云计算的升级，因为它提供了一种更有效的处理和分析数据的方法。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更快地计算或加载是必要的。

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，并将被包括在大多数（如果不是全部）Web3技术中。

机器学习是人工智能的一个子集，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。

熟练的机器学习专业人员对图像处理、数据分析等任务的需求很高。仅仅理解人工智能并将其用于应用是不够的。你需要知道机器学习技术如何提高AI和VI的有用性。

GraphQL提供了一个开源API的统一接口，可以同时查询多个区块链。它是一个更具可扩展性的体系结构，为客户端提供了充分的控制。它被用于多个区块链特定的创新，有助于使dApp的开发更容易。

DeFi是另一个流行的流行词，任何对Web3半感兴趣的人都会听到。DeFi试图彻底改变购买产品和服务的方式。由于DeFi由智能合约提供动力，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而闻名，很明显，基于代币的经济将成为未来的发展方向。为什么？因为DeFi交易是通过整个区块链网络中可跟踪、透明和安全的算法完成的。

NFT是一个唯一的令牌，它包含只有NFT所有者才能访问的信息。它们可以表示资产，如音乐、艺术和游戏项目。随着越来越多的电子游戏开始使用这种技术，NFT必然会变得越来越流行和有用。

到2023年，对Web3专业人员的需求可能会达到历史最高水平。但如果你在2023年掌握了Web3的十大技术中的一些，你将为从Web2的全面转换做好准备，保持领先。