人工智能 (AI) 已成爲日常用語中的常用術語，而區塊鏈雖然通常被視爲截然不同的，但在科技界，尤其是在金融領域，卻越來越受到重視。“AI 區塊鏈”、“AI 加密”等概念和類似術語凸顯了這兩種強大技術的融合。儘管人工智能和區塊鏈各有不同，但它們正越來越多地結合在一起，推動各個行業的創新、複雜性和轉型。
人工智能和區塊鏈的融合正在創建一個多層次的生態系統，有可能徹底改變行業、增強安全性並提高效率。儘管兩者不同且截然相反。但是，人工智能的去中心化是將權力交給人民的正確做法。
整個去中心化 AI 生態系統可以分爲三個主要層來理解：應用層、中間件層和基礎設施層。每個層都由子層組成，這些子層協同工作，實現在區塊鏈框架內無縫創建和部署 AI。讓我們看看它們實際上是如何工作的......
長話短說
應用層：用戶在此層與 AI 增強型區塊鏈服務進行交互。示例包括 AI 驅動的金融、醫療保健、教育和供應鏈解決方案。
中間件層：此層將應用程序連接到基礎設施。它提供 AI 訓練網絡、預言機和去中心化代理等服務，以實現無縫的 AI 操作。
基礎設施層：作爲生態系統的支柱，這一層爲可擴展、安全的 AI 和區塊鏈操作提供去中心化的雲計算、GPU 渲染和存儲解決方案。
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💡應用層
應用層是生態系統中最實在的部分，終端用戶在此與 AI 增強型區塊鏈服務進行交互。它將 AI 與區塊鏈相結合，打造創新應用，推動各個領域用戶體驗的演變。
面向用戶的應用程序：
人工智能驅動的金融平臺：除了人工智能交易機器人之外，Numerai 等平臺還利用人工智能來管理分散的對衝基金。用戶可以貢獻模型來預測股市走勢，而表現最佳的模型則用於爲現實世界的交易決策提供信息。這使得獲取複雜金融策略變得民主化，並利用了集體智慧。
由人工智能驅動的去中心化自治組織 (DAO)：DAOstack 利用人工智能優化 DAO 內的決策流程，通過預測結果、建議行動和自動化日常決策來確保更高效的治理。
醫療 dApp：Doc.ai 是一個將人工智能與區塊鏈相結合的項目，旨在提供個性化的健康見解。患者可以安全地管理自己的健康數據，而人工智能則分析模式以提供量身定製的健康建議。
教育平臺：SingularityNET 和 Aletheia AI 在教育領域率先使用人工智能，提供個性化的學習體驗，其中人工智能驅動的導師爲學生提供量身定製的指導，通過分散的平臺提高學習成果。
企業解決方案：
人工智能驅動的供應鏈：Morpheus.Network 利用人工智能簡化全球供應鏈。通過將區塊鏈的透明度與人工智能的預測能力相結合，它可以提高物流效率、預測中斷並自動遵守全球貿易法規。
人工智能增強身份驗證：Civic 和 uPort 將人工智能與區塊鏈相結合，提供先進的身份驗證解決方案。人工智能分析用戶行爲以檢測欺詐行爲，而區塊鏈則確保個人數據保持安全並在用戶的控制之下。
智慧城市解決方案：MXC 基金會利用人工智能和區塊鏈優化城市基礎設施，實時管理從能源消耗到交通流量的一切，從而提高效率並降低運營成本。
🏵️中間件層
中間件層將面向用戶的應用程序與底層基礎設施連接起來，提供促進區塊鏈上人工智能無縫運行的基本服務。該層確保互操作性、可擴展性和效率。
AI訓練網絡：
區塊鏈上的去中心化 AI 訓練網絡將人工智能的強大功能與區塊鏈技術的安全性和透明性相結合。在此模型中，AI 訓練數據分佈在區塊鏈網絡上的多個節點上，確保數據的隱私性和安全性，並防止數據集中化。
Ocean Protocol：該協議致力於通過提供數據共享市場來實現人工智能的民主化。數據提供商可以將他們的數據集貨幣化，人工智能開發人員可以訪問多樣化、高質量的數據來訓練他們的模型，同時通過區塊鏈確保數據隱私。
Cortex：一個去中心化的 AI 平臺，允許開發人員將 AI 模型上傳到區塊鏈，dApp 可以訪問和使用它們。這確保了 AI 模型的透明性、可審計性和防篡改性。
Bittensor：Bittensor 是此類實現的子層類的一個例子。這是一個去中心化的機器學習網絡，參與者受到激勵，投入計算資源和數據集。該網絡以 TAO 代幣經濟爲基礎，根據貢獻者對模型訓練的貢獻價值對其進行獎勵。這種民主化的人工智能訓練模式實際上正在徹底改變模型開發過程，即使是小參與者也可以爲前沿人工智能研究做出貢獻並從中受益。
人工智能代理和自主系統：
在這個子層中，重點更多地放在允許創建和部署自主 AI 代理的平臺，這些代理隨後能夠以獨立的方式執行任務。它們與區塊鏈環境中的其他代理、用戶和系統進行交互，以創建一個自我維持的 AI 驅動流程生態系統。
SingularityNET：一個去中心化的 AI 服務市場，開發人員可以在此向全球受衆提供 AI 解決方案。SingularityNET 的 AI 代理可以自主協商、交互和執行服務，從而促進 AI 服務的去中心化經濟。
iExec：該平臺專門爲AI應用提供去中心化的雲計算資源，使開發人員能夠在去中心化的網絡上運行他們的AI算法，從而增強了安全性和可擴展性，同時降低了成本。
Fetch.AI：此子層的一個典型示例是 Fetch.AI，它充當一種去中心化中間件，完全自主的“代理”在此基礎上代表用戶執行操作。這些代理能夠協商和執行交易、管理數據或優化流程，例如供應鏈物流或去中心化能源管理。Fetch.AI 正在爲去中心化自動化的新時代奠定基礎，在這個時代，AI 代理可以管理各行各業的複雜任務。
人工智能驅動的預言機：
預言機在將鏈下數據引入鏈上方面非常重要。該子層涉及將人工智能集成到預言機中，以提高智能合約所依賴數據的準確性和可靠性。
Oraichain：Oraichain 提供人工智能驅動的 Oracle 服務，爲具有更復雜、動態交互的 dApp 的智能合約提供高級數據輸入。它允許在數據分析或合約執行背後的機器學習模型方面靈活的智能合約與現實世界中發生的事件相關聯。
Chainlink：除了簡單的數據饋送之外，Chainlink 還集成了 AI 來處理複雜的數據分析並將其傳遞給智能合約。它可以分析大型數據集、預測結果併爲去中心化應用程序提供決策支持，從而增強其功能。
Augur：雖然主要是一個預測市場，但 Augur 使用人工智能來分析歷史數據並預測未來事件，並將這些見解輸入到去中心化的預測市場。人工智能的整合確保了更準確、更可靠的預測。
⚡ 基礎設施層
基礎設施層是 Crypto AI 生態系統的支柱，提供支持 AI 和區塊鏈操作所需的基本計算能力、存儲和網絡。該層確保生態系統可擴展、安全且具有彈性。
分散式雲計算：
這一層背後的子層平臺提供了集中式雲服務的替代方案，以保持一切分散化。這提供了可擴展性和靈活的計算能力來支持 AI 工作負載。它們利用全球數據中心中原本閒置的資源來創建彈性、更可靠且更便宜的雲基礎設施。
Akash 網絡：Akash 是一個去中心化的雲計算平臺，由用戶共享未使用的計算資源，形成一個雲服務市場，比中心化提供商更具彈性、更具成本效益、更安全。對於人工智能開發人員來說，Akash 提供了大量計算能力來訓練模型或運行復雜的算法，因此成爲去中心化人工智能基礎設施的核心組件。
Ankr：Ankr 提供去中心化的雲基礎設施，用戶可以在其中部署 AI 工作負載。它通過利用全球數據中心未充分利用的資源，確保高可用性和彈性，爲傳統雲服務提供了一種經濟高效的替代方案。
Dfinity：Dfinity 的互聯網計算機旨在通過提供運行軟件和應用程序的去中心化平臺來取代傳統的 IT 基礎設施。對於 AI 開發人員來說，這意味着將 AI 應用程序直接部署到去中心化的互聯網上，從而消除對中心化雲提供商的依賴。
分佈式計算網絡：
該子層由在全球機器網絡上執行計算的平臺組成，它們以這樣的方式提供與人工智能處理相關的大規模工作負載所需的基礎設施。
Gensyn：Gensyn 的主要重點是爲 AI 工作負載提供去中心化基礎設施，提供一個平臺，讓用戶可以貢獻自己的硬件資源來支持 AI 訓練和推理任務。分佈式方法可以確保基礎設施的可擴展性，並滿足更復雜的 AI 應用的需求。
Hadron：該平臺專注於去中心化人工智能計算，用戶可以將閒置的計算能力出租給人工智能開發者。Hadron 的去中心化網絡特別適合需要大量並行處理的人工智能任務，例如訓練深度學習模型。
Hummingbot：一個開源項目，允許用戶在去中心化交易所 (DEX) 上創建高頻交易機器人。Hummingbot 使用分佈式計算資源實時執行復雜的 AI 驅動交易策略。
分散式 GPU 渲染：
對於大多數 AI 任務，尤其是集成顯卡任務以及大規模數據處理任務，GPU 渲染是關鍵。此類平臺提供對 GPU 資源的去中心化訪問，這意味着現在可以執行不依賴中心化服務的重度計算任務。
渲染網絡：該網絡專注於分散的 GPU 渲染能力，能夠執行 AI 任務（確切地說，是以密集處理方式執行的任務）——神經網絡訓練和 3D 渲染。這使渲染網絡能夠利用世界上最大的 GPU 池，爲 AI 開發人員提供經濟且可擴展的解決方案，同時縮短 AI 驅動產品和服務的上市時間。
深腦鏈：一個將GPU算力與區塊鏈技術相結合的去中心化AI計算平臺，爲AI開發者提供分佈式GPU資源，在保證數據隱私的同時，降低AI模型訓練成本。
NKN（新型網絡）：NKN 主要是一個去中心化的數據傳輸網絡，但它提供了支持分佈式 GPU 渲染的底層基礎設施，從而能夠在去中心化的網絡上實現高效的 AI 模型訓練和部署。
分散式存儲解決方案：
管理由人工智能應用程序生成和處理的大量數據需要去中心化存儲。它包括此子層中的平臺，這些平臺在提供存儲解決方案時確保可訪問性和安全性。
Filecoin：Filecoin 是一個去中心化的存儲網絡，人們可以在其中存儲和檢索數據。這爲 AI 應用程序所需的大量數據提供了一種可擴展且經濟有效的中心化解決方案替代方案。這是最好的情況。在最好的情況下，這個子層將充當基礎元素，以確保 AI 驅動的 dApp 和服務中的數據完整性和可用性。
Arweave：該項目提供了一種永久性的、去中心化的存儲解決方案，非常適合保存 AI 應用程序生成的大量數據。Arweave 確保數據的不變性和可用性，這對於 AI 驅動應用程序的完整性至關重要。
Storj：另一種去中心化存儲解決方案，Storj 使 AI 開發人員能夠安全地在分佈式網絡上存儲和檢索大型數據集。Storj 的去中心化特性可確保數據冗餘並防止單點故障。
🟪 特定層如何協同工作？
數據生成和存儲：
數據是人工智能的命脈。基礎設施層的去中心化存儲解決方案（如 Filecoin 和 Storj）可確保生成的大量數據得到安全存儲、易於訪問且不可更改。然後，這些數據被輸入到位於去中心化人工智能訓練網絡（如 Ocean Protocol 或 Bittensor）上的人工智能模型中。
AI模型訓練與部署：
中間件層包括 iExec 和 Ankr 等平臺，可提供訓練 AI 模型所需的計算能力。這些模型可以使用 Cortex 等平臺進行去中心化，然後可供 dApp 使用。執行與交互：
訓練完成後，這些 AI 模型將被部署在應用層，ChainGPT 和 Numerai 等面向用戶的應用程序可以利用它們提供個性化服務、執行財務分析或通過 AI 驅動的欺詐檢測增強安全性。實時數據處理：
中間件層的 Oracle（例如 Oraichain 和 Chainlink）將實時、AI 處理的數據提供給智能合約，從而實現動態且響應迅速的去中心化應用程序。自治系統管理：
Fetch.AI 等平臺的 AI 代理可以自主運行，與區塊鏈生態系統中的其他代理和系統交互，以執行任務、優化流程並管理分散操作，而無需人工干預。
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