引言 Web3 AI 项目通常强制区块链集成以获取资金，通过优先考虑生态系统兼容性而不是实用的 AI 解决方案来损害创新。
Web3.0 人工智能领域陷入了一个陷阱。不知何故，“去中心化人工智能”成了“区块链人工智能”的同义词。这种错误的等同关系严重损害了创新。
优秀的去中心化人工智能项目会将自身融入区块链框架，这并非因为技术上合理，而是因为这是获得 Web3 资金、专业知识和社区的唯一途径。“区块链优先”的思维模式不仅限制了去中心化人工智能的发展，还在蚕食它。
01
Web3 不是区块链
Web3理念源自密码朋克：无需信任、无需许可、抗审查和用户所有权。业界忘记了一个关键的区别：Web3 理念与区块链技术截然不同。BitTorrent 是 Web3。Tor 是 Web3。IPFS 也是 Web3。如今，Web3 AI 成为炒作的焦点，许多人发现区块链往往并不适合。
进入任何 Web3 AI 领域，你都会看到同样的模式在重复：优秀的团队构建分布式学习网络、点对点 (P2P) AI 市场和分布式训练系统，所有这些都笨拙地解释他们为什么需要代币或他们的链上结算如何运作。
作为一个反例，不妨考虑联邦学习，其中多个节点协作训练共享的AI模型，同时保持其原始数据的私密性。这是去中心化AI的一个典型例子：无需代币。
这并不是说区块链永远没用。链上结算可以简化人工智能代理之间的支付，加密证明可以改善声誉系统，代币可以在协作训练中协调激励机制。但这些都是专用工具，而非一刀切的解决方案。对于许多去中心化的人工智能问题，区块链的开销只会增加延迟、复杂性和成本。
02
激励游戏
项目为何做出这些决定？答案在于Web3生态系统的演变。未集成区块链的项目不被视为“Web3”，因此无法获得 Web3 的融资渠道、专家网络或社区资源。秉持“Web3”理念的风险基金在其论文中围绕区块链集成构建了投资标准。Web3 人工智能领域将非区块链项目视为不适用范围。
这些激励措施促使团队采用区块链，并非出于产品原因，而是为了接入生态系统。换句话说，他们根据融资需求而非最佳用户结果来制定架构决策。参与其中本身并没有错，但这意味着许多真正（且有利可图的）去中心化人工智能应用的机会被忽视了。
业界必须认识到，三个截然不同的概念被人为地捆绑在一起。
去中心化人工智能包括分布式计算、联邦学习、P2P 网络和边缘计算，这些都不需要区块链基础设施。
加密集成人工智能涉及代币激励、加密证明、数字资产管理和可使用区块链实现的合法用例。
Web3 AI 代表用户所有权、无需许可的创新和社区治理，可以通过多种技术方法实现。
这些概念可以完美地协同工作，但它们并非必须如此。联邦学习网络可以在不触及区块链的情况下使用加密隐私保障。分布式人工智能市场可以在没有智能合约的情况下实现基于声誉的验证。激励系统可以通过共识机制运行，而无需承担整个区块链基础设施的开销。
03
去中心化人工智能需要一个工具箱
去中心化人工智能的真正创新需要技术多元化，区块链是工具包中的工具，而非宗教要求。未来十年最成功的项目将是那些根据自身挑战选择正确架构的项目，而不是那些迎合当前生态系统期望的项目。
Web3 的资金和社区支持必须不断发展，以拥抱非区块链的去中心化。即使融资模式并非基于代币，风险基金也能从与 Web3 契合的去中心化项目中获得丰厚回报。
社区应该鼓励无需许可的创新，无论其技术基础如何。例如，在加密货币之外，存在着众多去中心化的人工智能生态系统，既有非营利性的，也有营利性的。Prime Intellect 在保持去中心化的同时，大规模地训练了大型语言模型。麻省理工学院的 NANDA 正在构建一个去中心化的代理互联网。LAION 正在推动人工智能研究的民主化。
这些系统实现了真正的去中心化；它们没有区块链的标签，对 Web3 社区的大部分人来说也是隐形的。然而，即使在更传统的 Web3 AI 领域，也有一些项目仅在合理的情况下使用区块链，这释放出了积极的信号。
Numerai 使用区块链管理社区开发的模型的权益，并奖励表现最佳的模型。Torus Network 将代币奖励透明地分配给对其长期增长贡献最大的代理，同时通过代币获取网络价值。Render Network 基于代币的支付方式意味着任何人、任何地方都可以为其渲染农场提供计算能力。所有这些应用都已实现。
当前“区块链优先”的模式恰恰在最需要创新的时候限制了去中心化人工智能的创新。随着人工智能系统变得越来越强大和中心化，人们迫切需要去中心化的替代方案。但如果生态系统继续强迫所有解决方案都突破区块链的瓶颈，这些方案就无法实现。今天能够摆脱这种低效思维的项目，明天将主宰整个生态系统。
Web3 AI 面临着一个选择：是继续用区块链技术蚕食去中心化 AI，还是解放它，充分发挥其潜力。技术已经成熟。问题在于生态系统是否已准备好发展，以及谁能从这一变化中获益。
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