在人工智能領(lǐng)域，許多核心挑戰(zhàn)正通過(guò)加密技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用得到解決。深潮TechFlow Curve Finance創(chuàng)始人@newmichwill近期在社交媒體上指出，加密貨幣的主要價(jià)值在于賦能去中心化金融（DeFi），而人工智能似乎并不依賴加密技術(shù)。盡管我認(rèn)同DeFi在加密生態(tài)中的關(guān)鍵地位，但認(rèn)為AI與加密毫無(wú)關(guān)聯(lián)的觀點(diǎn)顯然過(guò)于片面。隨著AI代理的蓬勃發(fā)展，許多代理項(xiàng)目伴隨代幣發(fā)行，導(dǎo)致公眾普遍將加密與AI的交集局限于這些代理應(yīng)用，而忽略了”去中心化AI”這一更為深刻的議題——它直接關(guān)系到AI模型訓(xùn)練的底層邏輯。

我對(duì)當(dāng)前某些主流敘事感到憂慮，因?yàn)樵S多用戶傾向于盲目崇拜流行事物，將其視為不可或缺的創(chuàng)新，甚至更嚴(yán)重的是，將所有技術(shù)趨勢(shì)簡(jiǎn)化為純粹的逐利工具。當(dāng)我們探討去中心化AI時(shí)，必須首先厘清兩個(gè)基本問(wèn)題：AI為何需要去中心化？這種架構(gòu)將帶來(lái)怎樣的變革？實(shí)踐證明，去中心化理念幾乎總是與”激勵(lì)機(jī)制對(duì)齊”這一核心概念緊密相連。

加密技術(shù)為人工智能領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的解決方案，不僅能夠破解現(xiàn)有難題，更能顯著提升AI系統(tǒng)的可信度。那么，AI為何需要加密貨幣的支撐？其必要性主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：

高昂的計(jì)算成本成為參與創(chuàng)新的巨大壁壘。大型AI模型訓(xùn)練需要海量的計(jì)算資源，這種門檻性限制了許多潛在開發(fā)者的參與。開源AI項(xiàng)目尤其面臨困境，貢獻(xiàn)者不僅需要投入時(shí)間精力，更需承擔(dān)沉重的計(jì)算成本，導(dǎo)致開發(fā)效率低下。誠(chéng)然，個(gè)體可以像運(yùn)行區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)一樣部署計(jì)算資源，但這無(wú)法從根本上解決算力不足的問(wèn)題。獨(dú)立開發(fā)者或研究人員往往因無(wú)力承擔(dān)成千上萬(wàn)個(gè)GPU、數(shù)據(jù)中心等基礎(chǔ)設(shè)施費(fèi)用，而無(wú)法參與LLaMA這類前沿AI模型的開發(fā)。讓我們通過(guò)一組震撼數(shù)據(jù)來(lái)直觀感受這一挑戰(zhàn)：據(jù)埃隆·馬斯克透露，最新Grok 3模型訓(xùn)練耗費(fèi)了10萬(wàn)塊Nvidia H100 GPU，單塊芯片價(jià)值約3萬(wàn)美元，總成本高達(dá)30億美元。這一困境與初創(chuàng)企業(yè)面臨的資源瓶頸如出一轍——即便擁有技術(shù)方案，缺乏初始資金仍會(huì)阻礙創(chuàng)新。正如@dbarabander所言，傳統(tǒng)開源軟件項(xiàng)目只需時(shí)間投入，而AI項(xiàng)目卻需要算力、數(shù)據(jù)等多重資源支持，單純依靠志愿精神難以形成規(guī)模效應(yīng)。

加密技術(shù)是構(gòu)建激勵(lì)對(duì)齊的最佳框架。所謂激勵(lì)對(duì)齊，就是通過(guò)科學(xué)規(guī)則設(shè)計(jì)，讓參與者既能貢獻(xiàn)價(jià)值又能獲得合理回報(bào)。DePIN行業(yè)在這方面提供了典范案例，@helium和@rendernetwork等項(xiàng)目通過(guò)分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了資源提供者與平臺(tái)的雙贏。Web3的核心價(jià)值在于”所有權(quán)”理念——你掌握自己的數(shù)據(jù)，擁有專屬的激勵(lì)機(jī)制，甚至通過(guò)代幣持有獲得網(wǎng)絡(luò)權(quán)益。將這種模式引入AI領(lǐng)域，可以讓開發(fā)者自由共享模型設(shè)計(jì)，同時(shí)讓計(jì)算和數(shù)據(jù)提供者通過(guò)資源貢獻(xiàn)換取所有權(quán)份額。這種機(jī)制將極大促進(jìn)AI生態(tài)的開放性與可及性。

激勵(lì)對(duì)齊與可驗(yàn)證性密不可分。理想的去中心化AI系統(tǒng)應(yīng)具備區(qū)塊鏈的典型特征：網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（低門檻參與）、懲罰機(jī)制（針對(duì)惡意行為）。尤其需要強(qiáng)調(diào)的是，懲罰機(jī)制必須建立在可驗(yàn)證基礎(chǔ)上——若無(wú)法確認(rèn)違規(guī)行為，系統(tǒng)將淪為作弊者的天堂。在去中心化AI環(huán)境中，可驗(yàn)證性至關(guān)重要，因?yàn)槿狈χ醒胄湃螜C(jī)構(gòu)。以下是AI系統(tǒng)需要可驗(yàn)證的關(guān)鍵環(huán)節(jié)：基準(zhǔn)測(cè)試階段（性能指標(biāo)驗(yàn)證）、推理階段（AI決策過(guò)程驗(yàn)證）、訓(xùn)練階段（模型優(yōu)化驗(yàn)證）、數(shù)據(jù)階段（數(shù)據(jù)來(lái)源驗(yàn)證）。目前已有數(shù)百個(gè)項(xiàng)目在@eigenlayer上構(gòu)建，AI領(lǐng)域的熱度激增是否與其再質(zhì)押愿景相符，值得深入思考。任何追求激勵(lì)對(duì)齊的AI系統(tǒng)都必須實(shí)現(xiàn)可驗(yàn)證性，而懲罰機(jī)制本身就是可驗(yàn)證性的體現(xiàn)——當(dāng)去中心化系統(tǒng)能夠懲罰惡意行為，就證明其具備識(shí)別和驗(yàn)證違規(guī)的能力。

加密技術(shù)如何賦能AI資源整合？@hyperbolic_labs項(xiàng)目展示了協(xié)作計(jì)算的巨大潛力，用戶可以租用GPU以更低成本訓(xùn)練復(fù)雜AI模型。其核心是開放的GPU市場(chǎng)，通過(guò)將閑置資源貨幣化，既滿足了AI訓(xùn)練需求，又為資源提供者創(chuàng)造了價(jià)值。該系統(tǒng)采用”采樣證明”模型，通過(guò)隨機(jī)驗(yàn)證交易降低計(jì)算壓力，并引入AVS（自適應(yīng)驗(yàn)證系統(tǒng)）增強(qiáng)可驗(yàn)證性。當(dāng)驗(yàn)證者隨機(jī)選出來(lái)驗(yàn)證輸出結(jié)果時(shí)，不誠(chéng)實(shí)行為將毫無(wú)利潤(rùn)空間。

數(shù)據(jù)獲取同樣是AI發(fā)展的關(guān)鍵。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)協(xié)議存在單點(diǎn)故障、審查風(fēng)險(xiǎn)等隱患，而OpenLayer項(xiàng)目通過(guò)智能合約和zkTLS（零知識(shí)傳輸層安全協(xié)議）構(gòu)建了可驗(yàn)證的數(shù)據(jù)流系統(tǒng)。用戶可發(fā)布數(shù)據(jù)請(qǐng)求，操作員經(jīng)驗(yàn)證后提交數(shù)據(jù)，所有記錄均存儲(chǔ)在去中心化存儲(chǔ)中。這種架構(gòu)既保證了數(shù)據(jù)真實(shí)性，又實(shí)現(xiàn)了多方協(xié)作。

AI計(jì)算必須通過(guò)驗(yàn)證確保正確性。理想狀態(tài)下，節(jié)點(diǎn)需證明其計(jì)算貢獻(xiàn)，防止虛假報(bào)工行為。@HyperspaceAI團(tuán)隊(duì)開發(fā)的”Proof-of-FLOPS”系統(tǒng)，讓用戶通過(guò)完成計(jì)算挑戰(zhàn)獲得flops積分，作為網(wǎng)絡(luò)通用貨幣。該系統(tǒng)通過(guò)多層驗(yàn)證確保結(jié)果準(zhǔn)確性，并根據(jù)節(jié)點(diǎn)性能分配任務(wù)——高性能節(jié)點(diǎn)處理復(fù)雜計(jì)算，低性能節(jié)點(diǎn)承擔(dān)簡(jiǎn)單任務(wù)。這種機(jī)制既激勵(lì)節(jié)點(diǎn)參與，又實(shí)現(xiàn)按勞分配。

AI的去中心化本質(zhì)要求全面驗(yàn)證。@yb_effect指出，去中心化與分布式存在本質(zhì)區(qū)別：分布式僅指硬件分散，仍存在中心化控制點(diǎn)；而去中心化則意味著無(wú)單一主節(jié)點(diǎn)，具備容錯(cuò)能力。真正的去中心化AI需要驗(yàn)證所有組件：推理過(guò)程、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、預(yù)言機(jī)調(diào)用等。這種驗(yàn)證不僅引入加密激勵(lì)機(jī)制，更能提升系統(tǒng)公平性與效率。

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