去中心化 AI

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2026-03-31

这节课解决什么问题

前面几节讨论的是“AI 如何接到链上应用”。这一节往后退一步，讨论更底层的问题：AI 本身有没有可能变得更开放、更可验证、更不依赖少数中心化平台。

去中心化 AI 不是一个单一产品，而是一组尝试重新组织 AI 生产关系的方法。
它通常会涉及四个问题：

所以它不是单纯把模型“搬到区块链上”，而是试图改变 AI 系统的权力和资源分布方式。

当前 AI 生态高度集中，集中体现在：

去中心化 AI 想回应的是：
如果这些关键资源更开放，是否会带来更公平的访问、更透明的治理和更强的抗单点控制能力。

关注数据来源、授权、贡献记录和激励机制。

关注模型权重、版本管理、开放访问和收益分配。

关注训练和推理算力如何被调度、共享和激励。

关注系统规则、参数变更和公共资源如何被协调。

去中心化 AI 很吸引人，但困难也非常现实：

也就是说，“更开放”不自动等于“更高效”。

区块链最适合提供的，不是替代全部 AI 基础设施，而是补这些能力：

它更像协调层，而不是万能执行层。

当前比较现实的去中心化 AI 方向包括：

这些方向都不是一句“把 AI 上链”能概括的，而是各自解决一段具体问题。

判断某个项目是不是真的在做去中心化 AI，可以先问四个问题：

如果这四个问题答不清，很多项目只是用了“去中心化 AI”这个标签。

这个方向真正有价值的地方，不是口号，而是它可能在一些关键位置改善当前 AI 生态：

学完后，至少要能说清楚：

Part 3 到这里，AI 和 Web3 已经真正接上了：

下一部分会进入实战和资源，把前面这些概念收束到具体项目、案例和学习路径上。