人工智能 (AI) 已成为日常用语中的常用术语，而区块链虽然通常被视为截然不同的，但在科技界，尤其是在金融领域，却越来越受到重视。“AI 区块链”、“AI 加密”等概念和类似术语凸显了这两种强大技术的融合。尽管人工智能和区块链各有不同，但它们正越来越多地结合在一起，推动各个行业的创新、复杂性和转型。
人工智能和区块链的融合正在创建一个多层次的生态系统，有可能彻底改变行业、增强安全性并提高效率。尽管两者不同且截然相反。但是，人工智能的去中心化是将权力交给人民的正确做法。
整个去中心化 AI 生态系统可以分为三个主要层来理解：应用层、中间件层和基础设施层。每个层都由子层组成，这些子层协同工作，实现在区块链框架内无缝创建和部署 AI。让我们看看它们实际上是如何工作的......
长话短说
应用层：用户在此层与 AI 增强型区块链服务进行交互。示例包括 AI 驱动的金融、医疗保健、教育和供应链解决方案。
中间件层：此层将应用程序连接到基础设施。它提供 AI 训练网络、预言机和去中心化代理等服务，以实现无缝的 AI 操作。
基础设施层：作为生态系统的支柱，这一层为可扩展、安全的 AI 和区块链操作提供去中心化的云计算、GPU 渲染和存储解决方案。
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💡应用层
应用层是生态系统中最实在的部分，终端用户在此与 AI 增强型区块链服务进行交互。它将 AI 与区块链相结合，打造创新应用，推动各个领域用户体验的演变。
面向用户的应用程序：
人工智能驱动的金融平台：除了人工智能交易机器人之外，Numerai 等平台还利用人工智能来管理分散的对冲基金。用户可以贡献模型来预测股市走势，而表现最佳的模型则用于为现实世界的交易决策提供信息。这使得获取复杂金融策略变得民主化，并利用了集体智慧。
由人工智能驱动的去中心化自治组织 (DAO)：DAOstack 利用人工智能优化 DAO 内的决策流程，通过预测结果、建议行动和自动化日常决策来确保更高效的治理。
医疗 dApp：Doc.ai 是一个将人工智能与区块链相结合的项目，旨在提供个性化的健康见解。患者可以安全地管理自己的健康数据，而人工智能则分析模式以提供量身定制的健康建议。
教育平台：SingularityNET 和 Aletheia AI 在教育领域率先使用人工智能，提供个性化的学习体验，其中人工智能驱动的导师为学生提供量身定制的指导，通过分散的平台提高学习成果。
企业解决方案：
人工智能驱动的供应链：Morpheus.Network 利用人工智能简化全球供应链。通过将区块链的透明度与人工智能的预测能力相结合，它可以提高物流效率、预测中断并自动遵守全球贸易法规。
人工智能增强身份验证：Civic 和 uPort 将人工智能与区块链相结合，提供先进的身份验证解决方案。人工智能分析用户行为以检测欺诈行为，而区块链则确保个人数据保持安全并在用户的控制之下。
智慧城市解决方案：MXC 基金会利用人工智能和区块链优化城市基础设施，实时管理从能源消耗到交通流量的一切，从而提高效率并降低运营成本。
🏵️中间件层
中间件层将面向用户的应用程序与底层基础设施连接起来，提供促进区块链上人工智能无缝运行的基本服务。该层确保互操作性、可扩展性和效率。
AI训练网络：
区块链上的去中心化 AI 训练网络将人工智能的强大功能与区块链技术的安全性和透明性相结合。在此模型中，AI 训练数据分布在区块链网络上的多个节点上，确保数据的隐私性和安全性，并防止数据集中化。
Ocean Protocol：该协议致力于通过提供数据共享市场来实现人工智能的民主化。数据提供商可以将他们的数据集货币化，人工智能开发人员可以访问多样化、高质量的数据来训练他们的模型，同时通过区块链确保数据隐私。
Cortex：一个去中心化的 AI 平台，允许开发人员将 AI 模型上传到区块链，dApp 可以访问和使用它们。这确保了 AI 模型的透明性、可审计性和防篡改性。
Bittensor：Bittensor 是此类实现的子层类的一个例子。这是一个去中心化的机器学习网络，参与者受到激励，投入计算资源和数据集。该网络以 TAO 代币经济为基础，根据贡献者对模型训练的贡献价值对其进行奖励。这种民主化的人工智能训练模式实际上正在彻底改变模型开发过程，即使是小参与者也可以为前沿人工智能研究做出贡献并从中受益。
人工智能代理和自主系统：
在这个子层中，重点更多地放在允许创建和部署自主 AI 代理的平台，这些代理随后能够以独立的方式执行任务。它们与区块链环境中的其他代理、用户和系统进行交互，以创建一个自我维持的 AI 驱动流程生态系统。
SingularityNET：一个去中心化的 AI 服务市场，开发人员可以在此向全球受众提供 AI 解决方案。SingularityNET 的 AI 代理可以自主协商、交互和执行服务，从而促进 AI 服务的去中心化经济。
iExec：该平台专门为AI应用提供去中心化的云计算资源，使开发人员能够在去中心化的网络上运行他们的AI算法，从而增强了安全性和可扩展性，同时降低了成本。
Fetch.AI：此子层的一个典型示例是 Fetch.AI，它充当一种去中心化中间件，完全自主的“代理”在此基础上代表用户执行操作。这些代理能够协商和执行交易、管理数据或优化流程，例如供应链物流或去中心化能源管理。Fetch.AI 正在为去中心化自动化的新时代奠定基础，在这个时代，AI 代理可以管理各行各业的复杂任务。
人工智能驱动的预言机：
预言机在将链下数据引入链上方面非常重要。该子层涉及将人工智能集成到预言机中，以提高智能合约所依赖数据的准确性和可靠性。
Oraichain：Oraichain 提供人工智能驱动的 Oracle 服务，为具有更复杂、动态交互的 dApp 的智能合约提供高级数据输入。它允许在数据分析或合约执行背后的机器学习模型方面灵活的智能合约与现实世界中发生的事件相关联。
Chainlink：除了简单的数据馈送之外，Chainlink 还集成了 AI 来处理复杂的数据分析并将其传递给智能合约。它可以分析大型数据集、预测结果并为去中心化应用程序提供决策支持，从而增强其功能。
Augur：虽然主要是一个预测市场，但 Augur 使用人工智能来分析历史数据并预测未来事件，并将这些见解输入到去中心化的预测市场。人工智能的整合确保了更准确、更可靠的预测。
⚡ 基础设施层
基础设施层是 Crypto AI 生态系统的支柱，提供支持 AI 和区块链操作所需的基本计算能力、存储和网络。该层确保生态系统可扩展、安全且具有弹性。
分散式云计算：
这一层背后的子层平台提供了集中式云服务的替代方案，以保持一切分散化。这提供了可扩展性和灵活的计算能力来支持 AI 工作负载。它们利用全球数据中心中原本闲置的资源来创建弹性、更可靠且更便宜的云基础设施。
Akash 网络：Akash 是一个去中心化的云计算平台，由用户共享未使用的计算资源，形成一个云服务市场，比中心化提供商更具弹性、更具成本效益、更安全。对于人工智能开发人员来说，Akash 提供了大量计算能力来训练模型或运行复杂的算法，因此成为去中心化人工智能基础设施的核心组件。
Ankr：Ankr 提供去中心化的云基础设施，用户可以在其中部署 AI 工作负载。它通过利用全球数据中心未充分利用的资源，确保高可用性和弹性，为传统云服务提供了一种经济高效的替代方案。
Dfinity：Dfinity 的互联网计算机旨在通过提供运行软件和应用程序的去中心化平台来取代传统的 IT 基础设施。对于 AI 开发人员来说，这意味着将 AI 应用程序直接部署到去中心化的互联网上，从而消除对中心化云提供商的依赖。
分布式计算网络：
该子层由在全球机器网络上执行计算的平台组成，它们以这样的方式提供与人工智能处理相关的大规模工作负载所需的基础设施。
Gensyn：Gensyn 的主要重点是为 AI 工作负载提供去中心化基础设施，提供一个平台，让用户可以贡献自己的硬件资源来支持 AI 训练和推理任务。分布式方法可以确保基础设施的可扩展性，并满足更复杂的 AI 应用的需求。
Hadron：该平台专注于去中心化人工智能计算，用户可以将闲置的计算能力出租给人工智能开发者。Hadron 的去中心化网络特别适合需要大量并行处理的人工智能任务，例如训练深度学习模型。
Hummingbot：一个开源项目，允许用户在去中心化交易所 (DEX) 上创建高频交易机器人。Hummingbot 使用分布式计算资源实时执行复杂的 AI 驱动交易策略。
分散式 GPU 渲染：
对于大多数 AI 任务，尤其是集成显卡任务以及大规模数据处理任务，GPU 渲染是关键。此类平台提供对 GPU 资源的去中心化访问，这意味着现在可以执行不依赖中心化服务的重度计算任务。
渲染网络：该网络专注于分散的 GPU 渲染能力，能够执行 AI 任务（确切地说，是以密集处理方式执行的任务）——神经网络训练和 3D 渲染。这使渲染网络能够利用世界上最大的 GPU 池，为 AI 开发人员提供经济且可扩展的解决方案，同时缩短 AI 驱动产品和服务的上市时间。
深脑链：一个将GPU算力与区块链技术相结合的去中心化AI计算平台，为AI开发者提供分布式GPU资源，在保证数据隐私的同时，降低AI模型训练成本。
NKN（新型网络）：NKN 主要是一个去中心化的数据传输网络，但它提供了支持分布式 GPU 渲染的底层基础设施，从而能够在去中心化的网络上实现高效的 AI 模型训练和部署。
分散式存储解决方案：
管理由人工智能应用程序生成和处理的大量数据需要去中心化存储。它包括此子层中的平台，这些平台在提供存储解决方案时确保可访问性和安全性。
Filecoin：Filecoin 是一个去中心化的存储网络，人们可以在其中存储和检索数据。这为 AI 应用程序所需的大量数据提供了一种可扩展且经济有效的中心化解决方案替代方案。这是最好的情况。在最好的情况下，这个子层将充当基础元素，以确保 AI 驱动的 dApp 和服务中的数据完整性和可用性。
Arweave：该项目提供了一种永久性的、去中心化的存储解决方案，非常适合保存 AI 应用程序生成的大量数据。Arweave 确保数据的不变性和可用性，这对于 AI 驱动应用程序的完整性至关重要。
Storj：另一种去中心化存储解决方案，Storj 使 AI 开发人员能够安全地在分布式网络上存储和检索大型数据集。Storj 的去中心化特性可确保数据冗余并防止单点故障。
🟪 特定层如何协同工作？
数据生成和存储：
数据是人工智能的命脉。基础设施层的去中心化存储解决方案（如 Filecoin 和 Storj）可确保生成的大量数据得到安全存储、易于访问且不可更改。然后，这些数据被输入到位于去中心化人工智能训练网络（如 Ocean Protocol 或 Bittensor）上的人工智能模型中。
AI模型训练与部署：
中间件层包括 iExec 和 Ankr 等平台，可提供训练 AI 模型所需的计算能力。这些模型可以使用 Cortex 等平台进行去中心化，然后可供 dApp 使用。执行与交互：
训练完成后，这些 AI 模型将被部署在应用层，ChainGPT 和 Numerai 等面向用户的应用程序可以利用它们提供个性化服务、执行财务分析或通过 AI 驱动的欺诈检测增强安全性。实时数据处理：
中间件层的 Oracle（例如 Oraichain 和 Chainlink）将实时、AI 处理的数据提供给智能合约，从而实现动态且响应迅速的去中心化应用程序。自治系统管理：
Fetch.AI 等平台的 AI 代理可以自主运行，与区块链生态系统中的其他代理和系统交互，以执行任务、优化流程并管理分散操作，而无需人工干预。
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