去中心化AI：突破科技巨頭的圍牆

原文來源：Forbes

原文作者：Sean Lee

人工智慧正在快速進化，但敘事始終被少數科技巨頭主宰。當 OpenAI、Google 和 Meta 佔據頭條時，一場更沉默卻可能更本質的變革正在發生——去中心化 AI（DeAI）的崛起。

這不只是演算法的革新，更是對中心化控制的反抗。使用者日益警惕黑箱系統、隱藏的資料議程和權力壟斷，但要逃離這些"圍牆"，就必須重構 AI 的基礎架構。如今，多個專案正正面應對這些挑戰，為重新定義 AI 角色奠定基石。

對於在去中心化領域建立或投資的人而言，理解這場演化至關重要——因為下一波 AI 創新的成敗，正繫於這些替代性基礎能否成功建構。

去中心化 AI 的顛覆性何在？

在無需信任的去中心化環境中部署 AI，徹底改變了遊戲規則：每次推理都可能需要密碼學驗證；資料呼叫常需穿越複雜的區塊鏈索引網路；與中心化巨頭不同，當算力需求激增時，DeAI 專案無法簡單地依賴 AWS 或 Google 雲端服務自動依賴 AWS 或 Google 雲端服務自動依賴其核心原則——除非其核心原則已放棄。

試想一個用於社群治理的 DeAI 模型：它需要與智能合約（可能是跨鏈的）交互，透過複雜密碼學保障隱私，同時保持運作透明——這與傳統 AI 分析面臨的計算挑戰截然不同。

正是這種複雜性導致早期 DeAI 構想屢屢受挫：專案要麼為效率犧牲去中心化，要麼被處理需求壓垮。真正的轉機出現在開發團隊停止生搬硬套傳統 AI 架構，轉而針對去中心化、透明化和用戶控制等特性，從頭開始建立專用系統之時。

從藍圖到主網：落地應用進行式

去中心化 AI 計畫終於跳出了理論架構。多個團隊已部署了切實可用的系統，這些案例不僅驗證了技術可行性，更直指中心化 AI 的固有缺陷。

在與中心化 AI 黑箱的對抗中，Kava 正成為透明度革命的先鋒。其平台深度融合去中心化 AI 組件，聯合創始人 Scott Stuart 在香港會談中向我們透露：平台用戶已突破 10 萬，這種對可追責系統的真實需求，正在動搖傳統"黑箱 AI"的統治地位。透過社區自治與完全透明的運作機制，Kava 為業界提供了具象化的替代方案。

NEAR Protocol 為高吞吐量去中心化應用提供可擴展基礎設施，極大提升了 DeAI 的運作效率；而 Internet Computer（ICP）則開創了全鏈化 AI 應用的先河，確保從資料輸入到結果輸出的全流程都符合去中心化安全標準。

築基之戰

DeAI 的特殊需求暴露出 Web3 基礎設施的關鍵短板。 Akash Network 率先破局——其構建的 DePIN（去中心化實體基礎設施網路）啟動了全球閒置算力，打造出抗審查、低成本的運算市場，為 AI 工作負載提供了媲美中心化雲端服務的替代方案。

資料可取得性是另一塊關鍵拼圖。 The Graph 優化了區塊鏈數據的索引與查詢機制，使 DeAI 應用能夠高效獲取鏈上信息，既滿足複雜分析與決策的海量數據需求，又避免對單個節點造成過載壓力。

這些底層演化正在重塑整個生態。如今的 DeAI 已能駕馭更複雜的任務——無論是優化 DeFi 策略組合，還是驅動去中心化社交平台——都無需以犧牲去中心化核心原則為代價。

正是 Akash 等平台所建構的分散式算力網絡，支撐起 Kava 等專案的實際運作。這種良性循環印證了基礎設施突破帶來的連鎖反應：當開發者不必在"效率"與"去中心化"間做單選題時，真正的範式轉移才成為可能。

前路方向

Web3 基礎設施的持續演進，正在為去中心化 AI 開闢獨特的應用場景。以 DeFi 為例：Kava 計劃在今年稍後部署的 AI 代理，將能自動化執行複雜的跨鏈策略或優化收益耕作方案，用智能封裝消解令主流用戶望而生畏的操作複雜度。這不僅需要 AI 演算法支撐，更依賴與多協定的無縫互動——這正是 The Graph 等基礎設施提供的關鍵價值。

社群治理是另一個突破。像 Dexe 這樣的專案正在探索社群驅動的 AI 開發框架，將模型訓練與使用者共識、監管需求動態對齊。在完善的基礎設施支援下，未來 AI 代理或可模擬政策影響、管理 DAO 金庫，實現真正的智慧自治。

超越概念炒作

DeAI 的成功絕不能只依賴精妙的模型設計或理想主義號召。基礎設施供應商和應用開發者仍面臨算力瓶頸、跨鏈通訊標準、資料真實性驗證、去中心化純度等持續性挑戰。

許多理論模型一旦接觸主網現實就會暴露出脆弱性。隨便找一個 DeAI 部署團隊詢問，他們都能列舉出當前模型難以應對的極端案例——突如其來的市場波動、網路擁塞高峰、治理機制漏洞等等。

下一階段的關鍵在於標準化與互通性。隨著 DeAI 應用激增，建立統一的數據、計算和治理框架已刻不容緩。長期成功取決於能否建構各組件無縫協作的生態系統，而非一堆彼此割裂的競爭性解決方案。

這些基礎要素－穩健的基礎設施、可驗證的資料、彈性的治理機制－或許不如模型訓練的突破性進展吸引眼球。但它們將最終決定去中心化 AI 能否兌現"更透明、可追責、用戶賦權"的承諾，還是永遠困在邊緣應用的牢籠中。當下正在攻克這些根本性難題的團隊，其實正在塑造 AI 未來的發展軌跡。

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