Chainfeeds 導讀：

在探討去中心化 AI 時，我們首先要問自己，為什麼 AI 需要去中心化？它的去中心化將帶來哪些後果？幾乎所有去中心化的設想最終都會不可避免地指向一個核心問題 —— 激勵機制的合理性。

文章來源：

https://x.com/paramonoww/status/1901633115237531890

文章作者：

Pavel Paramonov 

觀點：

Pavel Paramonov ：當前大規模 AI 模型的計算資源需求極高，這自然限制了許多潛在用戶的參與。AI 模型不僅需要大量的數據資源，同時還需要龐大的算力支持，而這些資源的獲取成本遠超普通個體的承受能力。尤其是在開源 AI 領域，開發者除了投入時間訓練模型外，還需要投入昂貴的計算資源，這導致開源 AI 發展受限。儘管某些個人可以配置算力來運行 AI 模型，就像個人可以運行自己的區塊鏈節點一樣，但這並不能從根本上解決問題，因為算力仍然遠遠不足以完成實際任務。激勵機制的合理性是指通過建立規則，使得參與者在追求自身利益的同時，也能推動整個系統的發展。加密貨幣的多個領域已經成功解決了激勵機制的問題，其中最典型的例子就是 DePIN（去中心化物理基礎設施網絡） 領域。Helium（去中心化無線網絡）和 Render Network（去中心化 GPU 計算網絡）就是通過分佈式節點和 GPU 資源貢獻，實現了激勵機制的合理化。為什麼不能把 DePIN 的模式應用到 AI 領域，以構建更加開放和可訪問的 AI 生態？答案是：完全可以。Web3 和加密貨幣的核心驅動力是「所有權」：你擁有自己的數據；你擁有你的激勵；即使你只是持有代幣，也仍然擁有整個網絡的一部分。這種 「所有權賦權」 是激勵資源提供者貢獻資產的根本動力 —— 他們希望從網絡的成功中獲益。如果我們希望構建一個去中心化 AI 系統，並確保其中的激勵機制有效，那這個系統就必須具備類似於區塊鏈的可驗證機制：網絡效應（更多參與者 → 更強的生態）；降低進入門檻（節點可依賴未來收益補貼初始成本）及懲罰機制（對作惡行為進行懲罰，以保持系統穩定）。其中，懲罰機制依賴可驗證性。如果我們無法驗證誰在系統中作惡，那就無法對其進行懲罰，這會導致系統極易受到攻擊和欺詐。在去中心化 AI 體系中，可驗證性是必要條件，因為系統沒有單一的信任中心，而是希望構建一個無需信任、但可驗證的架構。當前 AI 生態中已經有多個去中心化算力網絡在嘗試解決這些問題，例如：Hyperbolic 提供 GPU 計算資源租賃，降低 AI 訓練成本高達 75%；Hyperspace 開發 Proof-of-FLOPS 機制，讓節點證明計算能力並獲得激勵；OpenLayer 提供可信數據源，讓 AI 訓練數據更加去中心化和多樣化。這些項目都在探索如何讓 AI 變得更加開放、去中心化，並確保整個激勵體系的公平性和可驗證性。【原文為英文】