作者：BNBChain

2024 年，去中心化人工智能已成為加密貨幣市場中最具活力、增長最快的領域之一。 根據 CryptoKoryo 創建的 Dune 儀表板，人工智能在加密行業的興趣和投資方面脫穎而出，成為領先領域。

通過將智能處理與 Web3 的去中心化、以用戶為中心的方法相結合，去中心化 AI 帶來了顯著的好處。 這種融合增強了數字平臺的透明度、效率和適應性。 企業可以利用人工智能的分析能力來優化用戶體驗并獲得數據驅動的見解。

本指南探討了 Web3 AI 的實際應用和更廣泛的影響，強調了其變革潛力。 此外，我們還將了解 BNB Chain 如何為開發人員提供平臺和工具集，以創建真正強大的人工智能應用程序。

人工智能的崛起

人工智能行業正在經歷快速、變革性的崛起，對各個行業和全球經濟產生了重大影響。 到 2022 年，人工智能市場價值將達到 1365.5 億美元，預計 2023 年至 2030 年復合年增長率 (CAGR) 將達到 37.3%，到 2030 年預計將達到 1.8 萬億美元。

這種指數級增長是由科技巨頭的持續研究、創新和大量投資推動的，使人工智能成為汽車、醫療保健、零售、金融和制造等行業的核心技術。

人工智能的變革潛力巨大，預計到 2030 年，人工智能可為全球經濟貢獻高達 15.7 萬億美元，超過中國和印度目前的經濟產出總和。 這種增長將受到生產率提高和消費副作用的推動，預計中國和北美將出現顯著的經濟增長。

人工智能在各個領域的整合已經開始徹底改變運營、優化流程并增強用戶體驗。 從自動駕駛汽車和救生醫療設備到營銷自動化和網絡安全，人工智能的影響無處不在。 隨著人工智能的不斷發展，它有望重塑行業、推動經濟增長并創造新的機遇。

簡而言之，市場巨大，潛力巨大。 然而，我們是否真正充分利用了人工智能市場的潛力? 集中式生態系統真的是發展人工智能的最佳方式嗎? 讓我們來看看。

去中心化人工智能的必要性

去中心化人工智能可以促進透明度、隱私和彈性。 通過消除對中央機構的需求，去中心化人工智能確保權力和控制不會集中在一個實體，從而降低壟斷控制和系統性故障的風險。

該模型通過在網絡上分發數據來增強安全性，最大限度地降低未經授權的訪問和單點故障的風險。 此外，去中心化人工智能通過允許不同節點做出貢獻和共同工作、利用集體智慧并實現更具適應性和彈性的人工智能系統來促進創新和協作。

去中心化人工智能的好處

• 安全和隱私：去中心化人工智能系統增強了數據隱私和安全性。 數據在本地處理并分布在網絡上，從而降低了違規和未經授權訪問的風險。 區塊鏈技術增加了一個不可變的安全層，確保數據和模型的完整性。
• 可擴展性和效率：去中心化人工智能提供了更高的可擴展性。 通過利用節點網絡，這些系統可以根據需要進行調整和擴展，并行處理任務以提高整體容量和性能，而不會加重任何單個組件的負擔。
• 透明度和問責制：由共識機制和分布式算法管理的去中心化人工智能系統本質上促進了透明度。 用戶和開發人員可以仔細檢查和驗證人工智能流程，從而培養信任和問責制。
• 減少偏見和公平結果：通過利用多樣化的數據輸入和分布式決策，去中心化人工智能可以減少偏見并產生更加平衡和公平的結果。 密碼驗證和證明確保AI模型輸出防篡改且可靠。
• 經濟和社會影響：去中心化人工智能使人工智能技術的獲取更加民主化，減少了較小參與者的進入壁壘并促進公平獲取。 這營造了一個競爭環境，推動創新，并確保人工智能的好處廣泛分布在整個社會。 此外，去中心化人工智能可以檢查中心化實體的大規模監視和操縱，保護個人利益。
• 去中心化治理：去中心化自治組織（DAO）通過提供透明和民主的治理結構，使去中心化人工智能顯著受益。 在 DAO 中，項目治理是通過代幣進行管理的，允許代幣持有者提議、投票和實施變更。 這確保了決策權分布在所有利益相關者之間，促進包容性和協作。 包容性的生態系統促進開源開發，來自不同背景的開發者和研究人員可以做出貢獻，增強系統的完善性和包容性。 小公司和個人也可以參與，推動創新并確保多元化的觀點。

去中心化人工智能的未來

利用區塊鏈技術，去中心化人工智能將消除目前主導人工智能開發的中心控制點。 這一轉變將使人工智能資源的獲取民主化，讓更廣泛的參與者——包括較小的實體和個人開發者——為人工智能的進步做出貢獻并從中受益。

通過打破科技巨頭的壟斷，去中心化人工智能將培育更具競爭力和多樣化的生態系統，刺激創新并確保人工智能技術的發展以滿足更廣泛的社會需求。

此外，去中心化人工智能將徹底改變數據隱私和安全。 通過啟用本地數據處理并利用加密數據進行人工智能計算，這些系統將顯著降低與數據泄露和未經授權訪問相關的風險。 這種方法可確保用戶保留對其個人信息的控制權，從而增強對人工智能系統的信任。

邊緣計算的集成將允許數據處理在更靠近數據源的地方進行，從而進一步增強去中心化人工智能。 這可以減少延遲、減少帶寬使用并支持實時人工智能應用，這對于自動駕駛和智能城市基礎設施等場景至關重要。

最后，去中心化人工智能將通過利用聯邦學習和其他分布式學習技術來促進協作智能。 人工智能模型將能夠從全球不同的數據集中學習，從而產生更穩健和公正的結果。 這種人工智能培訓的集體方法將使人工智能系統更加準確和具有文化意識。 此外，DAO 的興起將為人工智能項目提供新的治理框架，使利益相關者能夠透明、民主地做出決策。

隨著這些趨勢的不斷發展，去中心化人工智能的未來將以增強的安全性、更大的包容性以及更公平地在社會中分配人工智能的利益為特征。

BNB Chain

BNB Chain憑借其強大的基礎設施和多鏈架構，包括BNB智能鏈（BSC）、opBNB和BNB Greenfield，為去中心化人工智能提供了平臺。 BSC 提供 EVM 兼容性、權益證明共識模型，并能夠以較低的交易成本每秒處理多達 5,000 筆交易。 該基礎設施支持對人工智能應用至關重要的大容量和高速交易，同時其與基于以太坊的 DApp 的兼容性可加速部署。 快速的區塊最終確定性和并行 EVM 的潛力進一步增強了交易執行。

opBNB 是一種使用樂觀匯總技術的第 2 層解決方案，可顯著提高可擴展性并降低 Gas 成本。 opBNB 的交易速度高達 10,000 TPS，費用極低，非常適合需要快速數據處理和低延遲的高性能人工智能應用。

BNB Greenfield 通過提供去中心化和安全的數據存儲來補充這一點，這對于管理大量數據并增強隱私和安全性至關重要。 其以用戶為中心的模型允許精細的數據訪問控制，確保人工智能開發符合道德規范并遵守數據保護法規。 BNB 鏈的這些組件共同為去中心化人工智能創新和部署創建了一個全面、可擴展且安全的環境。

下面是簡要概述：

• 人工智能代理：
  • MyShell：通過支持各種模型和 API 的開放開發環境，增強 AI 原生應用程序的發現、創建和質押。 它同時滿足高級和新手開發人員的需求，提供用于發布和管理人工智能應用程序的應用程序商店，并為所有生態系統貢獻者提供透明的獎勵分配系統。
  • ChainGPT：提供用于智能合約生成、NFT 創建、加密交易模型和鏈上數據分析的工具。 該平臺提供實時更新、SDK 和 API 服務以及用于訪問高級工具、質押池和 DAO 投票的 $CGPT 代幣。

• 內容生成：
  • NFPrompt：一個 UGC（用戶生成內容）平臺，使用戶能夠創建、擁有、社交化他們的富有想象力的作品并從中獲利。 利用 Web3 技術，它將日常用戶轉變為內容創作者，確保人工智能生成的藝術的所有權可驗證。
  • StoryChain：一個創新平臺，利用人工智能制作沉浸式互動故事，突破數字故事講述的界限。

• 智能機器人：
  • Web3go：一個數據智能網絡，為去中心化人工智能構建數據預處理層，通過區塊鏈技術增強數據流和人工智能代理開發。 Web3Go 旨在為數據采集和傳播創建可訪問的基礎設施，鼓勵用戶參與和網絡改進。

• 數據管理和處理：
• Glacier Network：為人工智能應用提供可擴展、模塊化的區塊鏈基礎設施，專注于數據存儲、索引和處理。 此外，Glacier Network 還為 GameFi 和 SocialFi 開發人員提供工具來管理區塊鏈應用程序中的游戲元數據和社交連接。
• Web3go xData：opBNB上的數據標簽服務利用人工智能來簡化和自動化數據處理，使數據管理更加高效和可靠

• 基礎設施服務：
  • NetMind：NetMind利用閑置GPU為AI模型創建全球算力網絡，提供大規模分布式計算平臺。 它將多樣化的資源與網格和自愿計算調度和負載平衡技術相結合，使人工智能模型的開發更加經濟和高效。
  • Aggregata：旨在通過擴展人工智能數據的定義以包括模型、向量數據庫、管道、環境和權重來徹底改變人工智能。 這種方法以速度、效率、簡單性和分散性增強了數據流。 Aggregata 通過提供全面的數據基礎設施來支持人工智能創新。

• 開發者工具：
  • Aspecta：目前處于孵化階段，Aspecta 將徹底改變開發者工具和資源，使開發者能夠創建更先進、更高效的人工智能應用程序。
  • CodexField：為開發人員提供構建和部署創新人工智能解決方案所需的工具，培育充滿活力的技術進步生態系統。

• ZKML：
  • zkPass：BSC 上的一個突破性項目，利用零知識證明來增強 AI 模型的隱私和安全性。
  • BAS：生成用于驗證BNB生態系統內信息的證明，支持鏈上和鏈下驗證。 用戶可以在 Greenfield 中存儲證明，以確保數據隱私和控制。 BAS 解決了驗證鏈下數據的需求，從而實現了 Web3 生態系統內的所有權主張、數據隱私、訪問管理和數據資產化。

中心化人工智能的局限性

集中式人工智能系統面臨重大限制，主要是由于它們容易出現單點故障。 當所有操作都依賴于中央服務器時，任何故障或妥協都可能破壞整個系統。 這個問題在關鍵任務應用程序中尤其重要，因為不間斷的功能是不可協商的。 例如，如果醫療保健或自動駕駛中使用的集中式人工智能系統遇到服務器中斷或網絡攻擊，可能會導致嚴重后果，包括人員傷亡或重大財務損失。 對單點控制的依賴使得集中式人工智能系統本質上很脆弱，并且容易出現系統故障。

可擴展性和效率也是中心化人工智能的主要關注點。 隨著人工智能應用需求的增長，集中式系統可能難以應對增加的負載。 這通常會導致性能瓶頸、延遲和用戶體驗下降。 在集中式人工智能架構中，處理大型數據集和執行復雜算法的負擔落在單個核心或一組有限的資源上，這可能會導致效率低下和速度減慢。

數據隱私和安全是中心化人工智能的另一個關鍵限制。 集中式系統需要將數據持續傳輸到中央集線器進行處理，從而增加了傳輸和存儲過程中未經授權訪問的風險。 這種集中化使它們成為網絡攻擊的主要目標，因為破壞中央服務器可能會暴露大量敏感信息。

人工智能壟斷可能是危險和錯誤的

人工智能壟斷的崛起，以微軟在 OpenAI 內部挑戰中的戰略定位為例，提出了幾個重大問題。 這種壟斷會扼殺創新、阻礙協作，并導致最終用戶的成本增加和技術劣質。

少數大公司內部人工智能能力的整合可能會造成孤立的隔閡，從而限制技術進步和經濟增長。 此外，壟斷環境會限制競爭，使新興企業難以蓬勃發展，并可能導致決策偏見和創新有限。

另外，數據訓練來源不多樣化可能意味著人工智能模型正在大量使用本質上有偏見和錯誤的數據。谷歌發布的人工智能工具Gemini旨在生成人物圖像，但由于測試不足而面臨挑戰。 推出后不久，Gemini 就被發現生成了不準確的歷史圖像，例如 1800 年代的多種族和女性美國參議員，導致社交媒體上迅速受到批評。