去中心化人工智能 —— DeAI 的需求与用例、催化剂和未来

不过，在开始之前，我们要感谢今天帖子的赞助商Nim Network。

Nim Network 正在加密领域构建人工智能游戏和消费者应用的未来，在其链中创建一个将所有权与开源人工智能和应用程序的资金联系起来的生态系统。

我认为可以肯定地说，人工智能 (AI) 将改变世界。想象一下，一个孩子通过看图片、学习动物的名字和记住动物的特征来学习识别动物。随着时间的推移，孩子识别动物的能力会提高。

人工智能的运作方式类似，利用数据进行学习，并随着时间的推移提高其性能。

目前已经有许多利用人工智能构建的突破性应用，其中包括👇

这个清单可以很长，这里有一个很棒的列表，可以帮助您跟踪这个不断发展的 AI 生态系统。

这些工具正在成为我们日常生活的一部分，使任务变得更轻松、更高效。人工智能不仅仅是一个未来概念；它积极解决我们今天面临的重大问题。

人工智能的发展正在改变许多行业，例如：

资料来源：斯坦福大学人工智能指数报告

原则上，人工智能方法可分为三大类：

在今天的研究中，我们将专门探索“分散式人工智能”。

在深入了解细节之前，让我们先了解一下构成人工智能开发生命周期的不同组成部分。

这将使我们更容易理解权力下放如何促进每个步骤。

人工智能的创新需要多年的进步、持续的反馈、培训和参与。

来源：AI Lifecycle

开发 AI 模型涉及几个关键阶段，以确保稳健的端到端运营流程。以下详细介绍了生命周期的关键阶段：

问题陈述的识别和设计🎯

数据收集和探索

数据整理和准备

模型开发

模型部署

模型维护和再训练

如今，这些模型大多来自研究机构、私营公司或少数开源组织。谷歌、OpenAI、IBM、AWS 和微软等公司是其中的主要参与者。

这是来自不同垂直行业参与者的 GenAI 模型的市场地图🗺️

资料来源：Strategy Deck 的 GenAI 市场地图

快速概览一下多年来人工智能技术栈的演变

来源：这些年来技术是如何发展的

集中式人工智能存在问题。想想看：单点故障意味着一次入侵就可能危及一切。

另一方面，去中心化人工智能 (DeAI) 通过将数据分布在多个节点上来改变游戏规则，使系统更加安全。如果一个节点受到攻击，其余节点仍可继续顺利运行。这种设置还使用户能够更好地控制其数据，从而降低隐私风险，尤其是在利用全同态加密 (FHE) 和零知识机器学习 (ZKML) 等技术时。

审查制度是中心化系统的另一个重大问题。一个实体可以控制和操纵信息。另一方面，去中心化人工智能将控制权分散，使任何单一实体都更难主导叙事。这确保了信息仍然可访问且不受不当影响。

我认为透明度是一个关键因素。开源模型、激励机制和协作工作流管理意味着任何人都可以随时检查和验证决策。这种程度的开放性解决了人们对集中式系统中隐藏的偏见和不透明流程的担忧。此外，它还允许更多人加入并做出贡献。例如，拥有未使用计算空间的人现在可以通过 Akash 和 Render 等分散式计算提供商将其出租。

去中心化模式还限制了中央实体的权力，防止滥用人工智能用于不正当目的。通过促进协作和知识共享，它充分利用了集体智慧和更广泛的治理，从而实现更强大、更开放、更准确的系统。

加密货币充当了这一推动者，将两全其美的优势结合在一起。它提供了对顶级服务、计算、模型和数据的访问，同时还为每个利益相关者提供了激励循环、安全性和隐私性。这种协同作用确保了 DeAI 不仅有效，而且公平安全。

以下是 DeAI 领域的一些关键应用：

来源：ChainML的web3需要ai blo g

🏥 医疗保健

💹 财务

🛡️ 安全和欺诈检测

🖌️ 内容/情感生成

🤖 人工智能代理和自动化

🌐 用户体验

🎁 激励结构

💸 成本效益

🏛️ 治理

加密 x 人工智能领域的增长催化剂

加密技术与人工智能的交汇有几个强大的催化剂推动其增长。让我们来看看其中的几个。

首先，生态系统中的资金一直在增加。在过去的一年中，136 轮融资共投入 10.2 亿美元，平均每轮 750 万美元。Hack VC、Variant、Paradigm 和 Polychain 等知名投资者一直在进行大量投资。这些资金的涌入正在推动该领域的研究和创新。

其次，该技术旨在提供一种比集中式系统更具成本效益的替代方案。它可以将潜在运营成本降低近 50%，高效处理大量数据，同时提供安全性和隐私性。例如，Akash 声称与 AWS、GCP 和 Azure 相比，其计算能力可降低 85%。

来源：Akash 定价

第三，按市值计算，该领域的领先项目，如 Bittensor、Akash、Render 和 Worldcoin，在过去一年中在二级市场上表现优异。这些项目一直是整个 web3 中表现最好的资产之一。根据 Coinbase 的报告，Crypto x AI 类别在类别层面也表现优异。

来源：Coinbase 报告

第四，NVIDIA 在 2024 年 4 月的最新业绩确实不错。新闻中的一些数字：

来源：NVIDIA博客

这些都是热门数字🔥

第五，最近所有中心化服务都同时瘫痪，包括 Google.com、Chatgpt、Perplexity - 但另一方面，所有 web3 服务都完好无损，运行良好。Akash Network 的创始人在此次事件发生时发布了这条推文。

资料来源：Greg 的推特

由于这些以及许多其他类似的举措、活动和创新，该领域正在快速发展。

前瞻者引领前行

由于一些关键行业人物的支持和参与，该生态系统正在获得发展动力。

什么地方不太好？

去中心化人工智能虽然有很多好处，但也面临着值得关注的重大挑战。以下是目前面临的关键问题：

🚧初始设置成本和挑战

建立 DeAI 网络面临相当大的困难。建立必要的基础设施和吸引参与者需要大量的时间和资源。这个冷启动问题凸显了需要强有力的激励措施来吸引早期采用者。然而，如果没有达到临界规模，网络就很难获得吸引力。

🧩增加协调要求

管理去中心化网络非常复杂。同步多个节点和利益相关者、确保数据一致性、维护安全性以及经济高效地运营需要付出巨大努力。虽然这种协调体现了加密 x AI 的本质，但有时它会变得效率低下且繁琐。

⏳ 可扩展性挑战

网络面临着可扩展性问题。在不降低性能的情况下处理不断增长的数据和交易是当前面临的重大挑战。由于节点正常运行时间的变化，去中心化网络可能会遇到延迟和带宽问题，从而影响整体效率。分片等解决方案仍在不断发展，可能无法完全缓解这些问题。

🔧访问资源

公司在获取尖端资源时经常会遇到障碍。大型中心化提供商可以大量投资于最新的硬件和软件，从而获得竞争优势。相反，受资金限制的 DeAI 项目可能会落后，从而影响其性能和能力。例如，由于需求较高，NVIDIA 倾向于优先向 GCP、Azure 和 AWS 等超大规模提供商分配资源，而不是向 web3 提供商分配资源。然而，对于 web3 提供商来说，目前的供应超过了需求，或者他们可能仍处于初期建设阶段。

监管和法律挑战

加密货币在很大程度上处于监管灰色地带。缺乏明确的监管框架可能导致法律风险和不确定性。在去中心化环境中，遵守 GDPR 等法规变得更具挑战性，从而引发了一场持久的全球斗争。

加密技术与人工智能的融合有望促进解决现实世界挑战的创新项目和应用。

在我们即将发布的博客中，我们将深入探讨加密的几个关键子类别。我们将通过 Modulus Labs 和 Giza 等项目探索零知识机器学习 (zkML)，这些项目正在开发以模型推理为中心的产品。此外，我们将研究去中心化的云计算提供商，例如 Render、Akash Network 和 Aethir，重点介绍它们在提供可扩展且经济高效的传统云服务替代方案方面所发挥的作用。

许多其他类别，包括 AI 代理、消费者应用和 web3 游戏，都蓬勃发展，Prime、Nim Network 和 AI Arena 等项目都在这个领域运营。虽然这个列表还可以进一步扩展，但我们将留到下一篇博文中进一步探讨。

该领域具有长期存在和成功记录的几个项目包括：

我坚信，去中心化人工智能（DeAI）将会改变游戏规则，而且我们才刚刚开始见证它在生态系统中的增长。

DeAI 体现了透明、协作和全球影响力的原则。正如我们所讨论的，它正在重塑各个关键领域。

Render、Akash 和 Worldcoin 等项目凭借其显著的吸引力和资金，不仅凸显了这一领域的巨大潜力，而且预示着未来几年它可能经历的大幅增长。

展望未来，我们将深入研究加密 x 人工智能的子类别，继续探索这一动态垂直领域。

未来是光明的，我们才刚刚开始。

感谢阅读！干杯！