超过 115 条互联的区块链，每月 35 亿美元的跨链交易，以及超过 200 条已开发的区块链。这些都是蓬勃发展的数字民族国家的重要标志，而它们都源于一个基础框架： Cosmos SDK 。
在人工智能领域，增长同样迅猛。预测显示，到2025年，区块链人工智能市场规模可能达到6.8亿美元，而Web3的普及也正在创下新的里程碑。在亚太地区，交易额同比增长69%，达到2.36万亿美元。
但有一个明显的问题我们不能忽视：AI 和 Web3 正在并行扩展，而不是协同工作。
作为构建者，我们不断遇到同样的问题： 可扩展性限制导致 AI 任务执行速度减慢，计算成本不断上升且失控，以及持续的数据隐私问题。这些挑战阻碍了 AI 驱动的去中心化应用的进展，并让开发者和想要推出这些应用的企业都感到沮丧。
要了解为什么Cosmos SDK 会成为连接 AI 与 Web3 的首选框架，重要的是深入研究该领域的最大障碍以及Cosmos SDK 如何从根本上解决这些障碍。
加密 x 人工智能项目目前面临的最大挑战
如果你正在开发基于 Web3 的人工智能，你一定体会过这种沮丧。大多数区块链网络还无法满足人工智能的需求。团队都会遇到同样的问题，这拖慢了所有人的进度，也使得采用更加困难。
1. AI任务需要数千TPS
大多数区块链，例如以太坊、Cardano，其最大吞吐量都低于 400 TPS。然而，即使是规模较小的 AI 任务也需要每秒数千笔交易才能实现实时训练或推理。
Fetch.ai 的自主代理交易经常会堵塞内存池，因为最低 gas 费用太低，无法阻止垃圾邮件，从而导致 2022 年的积压和代理更新失败。
同样，当恶意交易洪流堵塞其内存池时， Akash Network也会出现暂时停止的情况，这表明即使是专门构建的 AI 区块链，在工作负载激增时也会难以应对吞吐量问题。
人工智能代理需要可扩展的并行应用链来同时运行任务，但大多数当前链无法足够快地处理代理事务，而不会出现排队延迟。
2. 阻碍适应的数据隐私问题
AI 依赖于海量数据，而 Web3 则追求开放性和透明度。这些需求经常发生冲突。企业犹豫不决，因为到 2024 年 10 月，GDPR 罚款将超过 3.1 亿欧元，而且人们越来越担心未经用户同意挖掘钱包数据。11% 的领导者已经开发了负责任的 AI 程序。这些隐私方面的差距导致 AI 的采用陷入停滞。
3. 在链上运行人工智能会快速烧钱
在链上使用 AI 模型成本高昂。高级DeFi任务的 Gas 消耗量是基础转账的十倍。拥堵期间，Gas 费用会从 30 Gwei 飙升至 300 Gwei 以上。这促使Fetch.ai引入了排队多笔交易等功能。如果不进行升级，即使是基本的 AI 任务也会变得成本高昂，而使用 L2 层，则必须牺牲完全的主权。
4. 集成导致的安全漏洞日益增多
添加每个智能合约或AI代理都会使系统更容易受到攻击。2025年1月，Web3在40起不同的黑客攻击中损失了9814万美元，但其中147万美元被追回。网络钓鱼攻击造成的损失高达1025万美元，其中以太坊用户受影响最大。引入AI代理会进一步增加这些风险。
5. AI 工作流需要跨多链的实时数据
人工智能工作流程需要跨多条链的实时数据，但大多数区块链仍然是孤立的。德勤称之为协调的必要性。他们指出，跨链协调不佳会造成巨大障碍。如果没有更好的集成，人工智能代理很难在互不相连的生态系统中工作。
为什么开发者纷纷涌向Cosmos SDK？
关于问题，说得够多了，让我们来看看解决方案。Cosmos SDK 的设计初衷并非为了 AI，但如果你是一位试图将 AI 与Cosmos结合起来的开发者，它从一开始就能解决你面临的大部分挑战。
1. 轻松扩展 AI 工作负载
人工智能工作负载需要巨大的吞吐量，而大多数区块链在压力之下都会陷入困境。然而， Cosmos却能从容应对。Akash Akash Network利用Cosmos构建了一个去中心化的GPU 市场。与 AWS 或 Google Cloud 等平台相比，这种方法将训练成本降低了 30% 至 60%。
CometBFT 共识引擎使网络每秒可处理多达 10,000 笔交易。GPU 租赁收入达到 100 万美元，每日活跃租赁环比增长 6%。这意味着 AI 代理不再需要排队等待处理数据。ABCI 2.0 更新中的改进，例如投票扩展和内存池优化，有助于减少延迟。AI 查询现在与区块链交易同时运行。Envision Labs 凭借 Akash 超级云的架构优势，通过迁移到 Akash 超级云，将其 GPU 成本降低了 30%。
如果您的业务还包括类似Akash Network的商业模式，那么基于 Cosmos 的 L1 可能非常有意义。
2. 允许人工智能访问敏感数据的隐私
隐私是另一个大问题Cosmos依靠数据运行，而 Web3 依赖于透明度，这可能会引发冲突。Cosmos SDK 提供了切实可行的解决方案来解决这个问题。Nillion 等工具使用多方计算和零知识证明等巧妙的方法来执行盲计算。这使得 AI 能够处理加密数据而不会泄露隐私信息。
借助其基于角色的访问、管辖范围的许可列表和合规工具等可编程功能，企业可以共享其数据。简而言之，您可以在不放弃信息控制权的情况下使用人工智能。
3. 链上人工智能经济的可持续费用
高昂的成本常常阻碍链上人工智能的应用，但Cosmos提供了降低成本的解决方案。Oraichain 通过自定义费用模块对Oraichain请求进行分组。这种设置降低了用户的推理成本，同时仍然奖励验证者。费用系统的模块化设计使得大规模部署人工智能成为可能。即使是预算紧张的初创公司也能做到这一点。
4. 值得信赖的安全 AI 工作流程/交互
当然，安全性是不容置疑的。在 Web3 中添加 AI 会扩大Fetch.ai的攻击点。Cosmos SDK 致力于控制这些风险。Fetch.ai 使用由加密验证和经过审计的Cosmos模块支持的 AI 代理来确保其可靠性。
使用 ABCI++、对象能力模型 (Ocap) 和 AnteHandler，开发者可以在协议层面实现更佳的安全性。此外，他们还获得了导入 secp256k1 和 ed25519 密钥的扩展支持，从而增强了验证者保护。此外，Gravity Bridge 还能保障跨链交互的安全。它强制验证者更新，并使用多层验证来阻止漏洞利用。这种安全性并非空想，而是系统内置的。
5. 跨链实时、可互操作的人工智能交互
Cosmos因其互操作性而吸引着开发者。人工智能需要跨多条链运行的自由。借助 IBC v2， Cosmos允许跨链顺畅通信，即使是不运行轻客户端的Optimistic Rollup也能实现。
Allora Network 通过连接来自不同链的 AI 模型，实际展示了这一点。这种方法鼓励全球协作，而无需拆分数据集。构建者可以让他们的 AI 逻辑和数据在 Web3 空间中流动，而不是局限于一条链。
6. 开发人员友好的定制
Cosmos SDK的模块化设计使团队能够根据自身需求定制治理、代币经济学、合规规则和费用系统。其EVM 兼容性使您无需从头开始即可运行现有的 Solidity dApp。
Fetch.ai和 Allora 网络等项目就采用了这种方法，在自主权和 EVM 生态系统的熟悉度之间取得平衡。这种设置既提供了自由度和适应性，又避免了从头开始创建一切。
Zeeve 如何助力 AI 和 Web3
如果您正在创建由人工智能驱动的 Web3 产品，那么事实是：大多数创始人都会发现自己陷入了同一个十字路口。
作为同行建设者，我们的看法是：AI 将与 Web3 融合。
更大的挑战在于如何让其变得实用且易于使用。Cosmos SDK 解决了许多现实挑战，但如果Cosmos合适的基础设施，搭建起来仍然会让人感到缓慢和沮丧。
这就是Zeeve基于 Managed Cosmos SDK 的 L1 介入的地方。我们的重点是处理您的区块链主干，让您专注于创建Crypto x AI产品、扩大用户群和扩展规模。
以下是我们提供的服务：
- Cosmos SDK 模块专为 AI 应用构建
- 保证 150 多个地区 99.9% 的正常运行时间
- 轻松处理更新、补丁和监控
- 基础设施通过 ISO 27001 和 SOC 2 认证
- 具有负载平衡功能的 API，支持扩展 AI 查询
- 即插即用的开发工具
我们目前还为 Coreum 运营验证器基础设施。Coreum联合创始人 Bob Ras 强调，在扩展高级 Web3 项目时，值得信赖的基础设施合作伙伴至关重要。
如果您的目标是启动 AI-Web3 平台，我们的Cosmos SDK 专家可以帮助您实现生产并避免常见的麻烦。
