1.Web3 用户和 AI 用户高度重叠

    AI 是今年最热门的趋势之一，不仅在科技领域广泛引发关注，也在加密货币领域受到特别关注。在社交媒体上，AI 是加密货币领域影响者讨论最多的趋势之一。或许更令人惊讶的是，访问 chatgpt.com 的用户与顶级加密货币网站的访问者之间有较大重合，这表明加密货币和 AI 用户之间存在紧密联系。

    加密货币项目的建设者们也与 AI 紧密相连。根据 A16z 的“Builder Energy”仪表板，大约三分之一的加密货币项目——34%——表示他们正在使用 AI，无论其项目所属的具体类别。相比之下，一年前这一比例为 27%。在应用 AI 技术的项目类别中，区块链基础设施项目是最热门的。

2.AI 技术的集权化，训练 AI 模型会成为少数公司的特权

    鉴于过去十年中前沿 AI 模型的训练成本每年增长四倍，A16z 认为 AI 可能走向互联网领域的日益集权化。如果不加控制，只有最大的科技公司才可能具备资源去训练最新的 AI 模型。

    AI 集权化的相关挑战几乎与区块链网络去中心化的机会完全相反。目前一些加密货币项目已开始尝试解决这些挑战，例如 Gensyn（通过民主化 AI 计算资源的获取），Story（通过跟踪知识产权以帮助创作者获得补偿），Near（在开源、用户拥有的协议上运行 AI），以及 Starling Labs（帮助验证数字媒体的真实性和来源），仅举几例。

未来几年，加密货币与 AI 的交集可能会进一步加强。

如图所示，

区块链可以解决 AI 行业面临的一些最紧迫的挑战

·15+ 十亿张图片在一年内由 AI 创造 —— 超过了 150 多年摄影的总量

        o真实性：区块链可以帮助验证内容的真实性。

·前沿 AI 模型的训练计算需求在过去 10 年中每年增长约 4 倍

        o民主化：区块链可以帮助扩大计算资源的获取。

·在美国，对 AI 公司的信任度从2019 年的 50% 下降到今天的 35%

        o透明度：区块链可以帮助创建开放的、用户拥有的服务。

·前沿模型基于数万亿个数据单元（数据单位）进行训练，主要来自未获得报酬的贡献者

        o所有权：区块链可以帮助补偿知识产权和数据贡献者。

（来源：从左至右：EveryPixel（2023 年 8 月），Epoch AI（2024 年 1 月），Edelman Trust Survey（2024 年 3 月），Meta AI Blog（2024 年 4 月）

   承接于A16z 的观点，Breed 认为，人工智能（AI）和区块链技术的交汇中，去中心化 AI（DeAI）正以变革性的力量崛起，准备重新定义 AI 开发、部署和治理的范式。Breed 认为，DeAI 具备民主化 AI 的潜力，确保 AI 的发展不仅仅由科技巨头主导，而是向更广泛的社区开放。此投资理论探讨了 DeAI 的概念基础、战略重要性、与加密技术的协同作用以及该领域的领先创新者。

去中心化 AI 的概念基础

    去中心化 AI 处于 AI 与加密货币的交汇处，提供了与当今以集中化为主导的 AI 模型截然不同的路线。通过将 AI 的计算和开发过程分布到去中心化网络中，DeAI 不仅使创新民主化，还增强了数据安全性和操作透明性。这种由密码学、加密经济原理和智能合约功能支撑的范式转变，预示着一个更加开放、协作和伦理的 AI 技术未来。

区块链与 AI：开创科技协同的未来

    区块链与 AI 的融合将彻底改变我们使用 AI 的方式，创造一个结合两者优势的新范式。这种联合使得区块链的安全、不可篡改的账本和共识机制成为 AI 系统的基石。此种集成确保了 AI 所使用数据的真实性和可靠性，为 AI 在安全、透明和不可篡改的原则上运行奠定了基础。在关键应用中，这种强大的环境对于 AI 的演进和获得信任至关重要。

通过去中心化 AI 抗击集权化

    在当前少数科技巨头主导 AI 开发的环境下，去中心化 AI（DeAI）成为了变革者。它通过将 AI 开发分散到广泛的网络中来挑战现状，稀释了权力和控制的集中。这种去中心化模式不仅使 AI 开发民主化，还促进了创新和平等的机会。通过打破科技巨头的垄断，DeAI 为更加分散和包容的 AI 生态系统铺平了道路，使得不同的声音和观点在 AI 的进化中贡献力量。

增强安全性和隐私保护

    在数据泄露和隐私问题泛滥的时代，区块链与 AI 的结合提供了强有力的解决方案。通过利用区块链和加密技术，DeAI 为 AI 操作创建了一个安全框架。这种方法保护了数据交易和 AI 模型交互，提升了用户隐私并建立了对 AI 系统的信任。DeAI 中的区块链骨干确保了数据完整性，提供了一个更可靠和安全的平台用于 AI 开发和部署。

利用去中心化 AI 应对监管复杂性

    去中心化 AI 的一个显著优势在于它能够超越地理和监管边界。与传统 AI 系统可能受限于区域性法规和限制不同，DeAI 在全球范围内运作，不受地方法规的束缚。这种全球化方法不仅加速了创新，还确保了多样化、包容性和普适性的 AI 应用开发。在 AI 可能被监管复杂性束缚的世界中，DeAI 提供了一条通往无限创新的道路，促使 AI 系统在不同区域和文化中具有适应性和多功能性。

去中心化 AI 领域的领先创新者

    我们的分析确定了在 DeAI 领域开拓的关键参与者和项目：（该领域每天都在变化，这并不全面，如果有遗漏请私信）

    1.去中心化计算和 AI 推理平台
    概述：结合提供分布式计算能力的平台与专注于去中心化 AI 推理和计算的平台。包括在 AI 训练能力方面开创新局面以及解决 AI 模型推理中的隐私和审查问题的公司。
公司：Ritual、Akash、Render、Bittensor、io.net、Hyperbolic、Gensyn、Prime Intellect、Inference Labs、Lumino、Lilypad、Morpheus、Prodia、Hyperspace、Vanna、Arbius、Naptha

    2.AI 数据和模型来源
    概述：专注于去中心化、数据所有权、治理和 AI 内容的透明性。该类别涵盖了确保道德 AI 开发、数据主权和内容来源的项目。
公司：Rainfall、Numbers、Grass

    3.代币激励 AI 应用
    概述：使用加密代币来推动 AI 中心应用的参与度并优化 AI 工作流程的项目，包括伴侣应用和机器学习操作。
公司：MyShell、Deva、Prodia、Arbius、ImgnaAI、MyPeach

    4.链上 AI 代理和安全
    概述：开发在区块链上运行的 AI 代理，提供支付解决方案和平台风险降低方案。还包括专注于 AI 模型链上验证的项目。
公司：AI Arena、Operator.io、Fetch.ai、Modulus Labs、Delysium、Agent Protocol、Morpheus、Mamoru、Autonolas、Test Machine

    5.AI 驱动的区块链市场和学习平台
    概述：创建 AI 算法和数据集的去中心化市场以及联邦学习计划。该类别促进了协作式 AI 开发，同时尊重用户隐私。
公司：Bagel Network、SingularityNET、FedML（开源）、DynamoFL（Web 2）、ManyAI、Numerai、Bittensor

    6.模型验证
    概述：利用加密技术（零知识 - zk）验证模型是否在链上完成声明的任务。
公司：Modulus、Giza、EZKL

    去中心化 AI 的出现确实为 AI 行业带来了新的变革性机遇。当前，AI 发展面临的数据隐私、集权化和透明度不足等问题，很难通过传统方法来解决。而 DeAI 通过区块链和加密经济的结合，能够有效推动 AI 的发展向更加开放和包容的方向转变。我认为，未来的 DeAI 生态系统需要在以下几个方面加大投入：第一，进一步降低分布式计算的成本，使更多创业者能够利用去中心化资源进行 AI 开发；第二，开发完善的去中心化数据管理机制，保障数据的安全性和透明性；第三，建立更加细化的去中心化治理结构，让社区能够参与 AI 开发的决策，推动 DeAI 的民主化发展。

    通过这些努力，DeAI 将不仅仅是大公司垄断的替代方案，而是能够引领 AI 技术走向下一阶段的重要力量。这一趋势可能还需要几年的发展，但在未来的技术和社会环境中，去中心化 AI 的应用将会更加广泛，并带来深远的影响。