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AI「下沉」是 Web3 的機(jī)遇嗎？

首頁 > 業(yè)界 > Web3 2025-07-02 15:30

摘要

只有當(dāng) AI 真正「下沉」到每個設(shè)備時，去中心化協(xié)作才會從概念變成剛需？。

幣界網(wǎng)報道：

作者：Haotian

最近觀察 AI 行業(yè)，發(fā)現(xiàn)個越來越「下沉」的變化：從原先拼算力集中和「大」模型的主流共識中，演變出了一條偏向本地小模型和邊緣計算的分支。

這一點，從 Apple Intelligence 覆蓋 5 億設(shè)備，到微軟推出 Windows 11 專用 3.3 億參數(shù)小模型 Mu，再到谷歌 DeepMind 的機(jī)器人「脫網(wǎng)」操作等等都能看出來。

會有啥不同呢？云端 AI 拼的是參數(shù)規(guī)模和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，燒錢能力是核心競爭力；本地 AI 拼的是工程優(yōu)化和場景適配，在保護(hù)隱私、可靠性和實用性上會更進(jìn)一步。（主要通用模型的幻覺問題會嚴(yán)重影響垂類場景滲透）

這其實對 web3 AI 會有更大的機(jī)會，原來大家拼「通用化」（計算、數(shù)據(jù)、算法）能力時自然被傳統(tǒng) Giant 大廠壟斷，套上去中心化的概念就想和谷歌、AWS、OpenAI 等競爭簡直癡人說夢，畢竟沒有資源優(yōu)勢、技術(shù)優(yōu)勢，也更沒有用戶基礎(chǔ)。

但到了本地化模型 + 邊緣計算的世界，區(qū)塊鏈技術(shù)服務(wù)面臨的形勢可就大為不同了。

當(dāng) AI 模型運行在用戶設(shè)備上時，如何證明輸出結(jié)果沒有被篡改？如何在保護(hù)隱私的前提下實現(xiàn)模型協(xié)作？這些問題恰恰是區(qū)塊鏈技術(shù)的強項...

有注意到一些 web3 AI 相關(guān)新項目，諸如最近由 Pantera 零投 10M 的?@Gradient_HQ?推出的數(shù)據(jù)通信協(xié)議 Lattica，來解決中心化 AI 平臺的數(shù)據(jù)壟斷和黑箱問題；@PublicAI_?腦電波設(shè)備 HeadCap采集真實人類數(shù)據(jù)，構(gòu)建「人工驗證層」，已經(jīng)實現(xiàn)了 14M 的收入；其實，都在嘗試解決本地 AI 的「可信性」問題。

一句話：只有當(dāng) AI 真正「下沉」到每個設(shè)備時，去中心化協(xié)作才會從概念變成剛需？

#Web3AI 項目與其繼續(xù)在通用化賽道里內(nèi)卷，不如認(rèn)真思考怎么為本地化 AI 浪潮提供基礎(chǔ)設(shè)施支持？

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