去中心化的人工智慧不是對雲端的微調，而是一種越獄。 連接全球閒置的GPU，將成本降低10倍，消除單點故障。 智慧應該像比特幣一樣擴展：無需許可、無國界、不可阻擋。

DeAI 可能是我們行業迄今為止看到的最大用例 + 市場機會。我們在談論數萬億的市場。為什麼？ 去中心化基礎設施在 AI 堆疊的許多層面上都很重要： - 為開源 AI 開發貢獻的經濟激勵系統，例如在像 Bittensor 或 @tigfoundation 這樣的開放創新網絡上優化模型，或向 @OpenledgerHQ 提供（可歸因的）數據以訓練/微調數據集。 - 可驗證的推理以創造真正的問責制，打擊幻覺，並使代理系統具備完全可審計的鏈上可追溯性，解決方案範圍從像 @Mira_Network 這樣的專用網絡到 @OpacityNetwork 的 zkTLS 或 @wardenprotocol 的工具，幫助構建利用可驗證 AI 模型的應用程序，等等。 - 去中心化的訓練基礎設施使大型開源模型能夠集體訓練，這正是 Bittensor 和 @tigfoundation 的建設目的，就像 @AlloraNetwork（專注於預測智能）或 Bittensor 上的專門子網 @tplr_ai，已經催生了 Templar I。 - 基於 MPC 的私有計算網絡使得像 @nillionnetwork、@ArciumHQ 或 @LitProtocol 這樣的機密模型訓練和推理成為可能，這對於任何涉及敏感/個人數據的 AI 驅動用例至關重要，涵蓋從醫療到保險和金融的各個領域，甚至（各種形式的）個性化 AI 伴侶。 - 去中心化的 GPU 網絡如 @ionet 允許全球地理分佈的閒置 GPU 進行集群，民主化計算資源的訪問，並提高資源配置的效率，不僅提供了對集中式供應商的成本效益替代方案，還積極應對全球 GPU 短缺，以及 GPU 生產無法跟上快速增長的需求的事實。 - 用戶擁有的開源 AI 模型至關重要，擁有權 + 治理在整個堆疊中，尤其是在模型層面應該成為核心公共利益，考慮到 AI 在我們生活中日益重要和主導的地位。在集中式 AI 範式中，你是產品，而建立封閉源模型並在其企業牆後囤積你的數據的企業巨頭則變得越來越強大。與此同時，所有用戶和集成者都受到控制實體選擇在模型上實施的變更的影響。為了避免操控，確保安全，並最大化性能，擁有強大、開放且民主治理的模型在一方面，以及從開源基礎模型衍生的針對各種用例的小型專門模型在另一方面，將變得越來越重要。這一切都可以通過加密貨幣實現。當然這是一個非常廣泛的觀點，但仍然值得在此強調 @NEARProtocol 在用戶擁有的 AI 方面的努力（特別是 @near_ai，但也考慮到其在市場上建立最大的開源 LLM 的努力），或 @OpenledgerHQ 使得在可歸因和可驗證數據集上進行（無代碼）微調開源 AI 模型的可能性。 - 公共區塊鏈為 AI 代理參與經濟活動並蓬勃發展提供了確定性、可編程的金融基礎設施。在 "現實世界" 中，代理無法申請信用卡，可能需要幾天才能完成銀行轉帳（前提是他們能獲得帳戶），而 DeFi 提供了一個廣泛的金融原語生態系統，代理可以在提供錢包的情況下利用。考慮到其作為 AI 原生區塊鏈的定位，再次值得強調 @NEARProtocol，因為它擁有原生鏈抽象帳戶、NEAR 意圖、低成本/高性能以及大量周邊基礎設施/工具，對於 AI 建設者來說，處於捕捉大量代理活動的良好位置。 - VLA（視覺-語言-行動模型）缺乏一個 Langchain 風格的框架，使自主操作員能夠執行從桌面工作流自動化到 AI 驅動的遊戲伴侶，甚至使機器人系統能夠在複雜環境（例如工廠內）中無縫運行的複雜任務，並以完全可追溯和可驗證的方式進行。然而，這正是 @codecopenflow 正在構建的，擁有內置的、代幣化的操作員市場、無代碼 VLA 訓練和來自去中心化網絡的智能計算聚合，賦能建設者擁有無縫的工具和計算訪問。同時，操作員的每個工作流步驟（也可以在私有和/或專有基礎設施上運行）可以選擇性地記錄在 Solana 上，確保完全可驗證性和可審計的鏈上追蹤。在我看來，這是絕對巨大的，並且是各個行業利用 VLA 的關鍵推動者（這將很快達到 LLM 已經達到的同樣顯著的水平）。 當然還有更多，但我認為以上已經相當令人印象深刻地展示了為什麼以及如何 DeAI 在一個隨著更廣泛的 AI 行業快速增長而將價值數萬億的市場中變得重要。 DYOR 匿名。