近年來，人工智慧（AI）和加密貨幣領域迅速發展，各自也取得了長足的進步。然而，這兩個領域的交叉點呈現出一個充滿有趣可能性的領域。由區塊鏈技術和加密原理提供支援的去中心化人工智慧，提供了開放、透明且抗審查的人工智慧系統願景。在本文中，我們深入研究了這個交叉點的各個類別，並探討它們所帶來的機會和麪臨的挑戰。

用於預訓練+微調的去中心化計算：

Akash 和 Render 等去中心化計算平臺旨在實現 AI 任務計算資源的民主化。雖然它們有可能降低計算成本並實現抗審查訓練，但性能和可擴展性等挑戰仍然存在。

分散推理：

Ritual 和 Ollama 等項目旨在實現去中心化推理，解決與中心化服務相關的隱私和審查問題。然而，專用於本地推理的芯片的興起對去中心化替代方案的採用提出了挑戰。

鏈上人工智能代理：

鏈上人工智能代理利用區塊鏈技術進行協調和支付，最大限度地降低與中心化提供商相關的平臺風險。儘管有潛在的好處，但人工智能代理開發的初期階段和傳統支付方式的可用性給廣泛採用帶來了障礙。

數據和模型來源：

Vana 和 Rainfall 等基於區塊鏈的解決方案旨在讓用戶擁有自己的數據和模型並將其貨幣化，同時確保透明度和來源。然而，挑戰在於說服用戶優先考慮數據所有權和隱私問題，而不是便利性。

代幣激勵應用程序：

人們提出了加密代幣激勵措施來引導網絡並推動以人工智能爲中心的應用程序（如 MyShell 和 Deva）的參與。然而，對投機狂熱和持久使用的擔憂仍然存在，這與之前加密貨幣繁榮和蕭條的教訓相呼應。

代幣激勵的 MLOps：

BitTensor 和 Ritual 等項目探索將加密貨幣激勵集成到機器學習操作 (MLOps) 工作流程中。雖然激勵措施可以優化行爲，但確保 MLOps 的質量和準確性構成了重大挑戰。

鏈上可驗證性（ZKML）：

鏈上模型可驗證性（以 Modulus Labs 和 UpShot 等項目爲例）有望實現人工智能應用的透明度和可組合性。然而，對於這種驗證的必要性和圍繞零知識技術的炒作，人們的懷疑仍然存在。

結論：

去中心化人工智能和加密貨幣的交叉呈現出一個充滿創新和顛覆潛力的成熟前景。從計算資源的民主化到賦予用戶數據所有權，每個類別都提供了獨特的機遇和挑戰。隨着這些項目的不斷髮展，見證它們如何塑造人工智能和加密貨幣的未來，推動更加開放、透明和公平的技術格局將是一件令人着迷的事情。