「从夸大广告到现实」：DePIN和AI中的2025年关注项目 | CoinDesk JAPAN（币桌·日本）

! 从炒作到现实：DePIN 和 AI 中的 2025 年特色项目

DePIN和AI中的“从夸大宣传到现实”的演变表明，真正的创新在于以实用和高效的方式解决现实世界的问题——这是布里什资本管理（Bullish Capital Management）的西尔维亚·陶（Sylvia To）所说的。

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DePIN：分散式物理基础设施网络

DePIN项目方在理论上是一个为加密资产（虚拟货币）提供真实实用性的尝试。然而，真正能解决现实世界问题、拥有合理的商业模式以至于能够摧毁现有企业，并且不容易被模仿的项目几乎不存在。很多项目不过是寻找问题的解决方案而已。

但一个值得关注的例外是，航班追踪网络“Wingbits”。原因在于，它试图通过Web3的激励来解决Web2的问题。如果你有过追踪像从伦敦到纽约的BA117航班的经验，那么你可能使用过FlightAware或Flightradar等网站。

〈Wingbits的飞行跟踪地图，来源：Wingbits – 变革飞行跟踪。〉飞行跟踪公司通过向航空公司等买方以及试图从私人飞机的活动中探讨合并和收购趋势的金融分析师销售飞行数据，获得了巨大的利润。此外，收入来源还包括平台上的广告和订阅。

但作为设备投资，并没有计入大额的基础设施费用或硬件费用。这是因为被称为“ADS-B接收机”的硬件，由天线和超小型计算机“树莓派（Raspberry Pi）”构成，航空爱好者们可以购买并进行设置。爱好者们往往不期待回报，仅仅接受他们最喜欢的航班追踪平台的免费订阅（免费使用权）。

问题在于，爱好者们没有足够的激励去最大化数据质量。如果没有正向激励，ADS-B接收器可能会被安装在不合适的地方。例如，可能被安装在客厅的角落，或者在高人口密度的城市地区过度供应，导致农村地区的覆盖不足。

〈传统ADS-B接收机（左）与Wingbits硬件（右），来源：Wingbits – Transforming Flight Tracking.〉Wingbits利用类似于优步（Uber）的六角形层次空间索引系统，通过激励爱好者根据高度战略性地设置站点，带来了飞行跟踪的革命性变化。这种方法实现了最佳覆盖、高质量数据，并为网络贡献者提供公平的奖励。

Wingbits成功覆盖了传统11分之一的站点（硬件）数量的最大规模网络的75%。凭借这种高效性以及未来预计将部署超过4000个站点，预计将大幅超越现有的飞行追踪网络，为用户提供高质量的数据。

由于能够展示利用加密资产（虚拟货币）激励机制的普通人能够理解的现实世界应用案例，今后可以更简单地向家人解释这个概念。

加密资产 ✕ AI

市场周期中，计算需求同样有高峰和低谷。GPU变得昂贵，供应限制进一步推高了价格。

一般消费者利用计算机的“空闲时间”这一概念并不是新鲜事，但解决多个计算机之间同步的问题则是先进的。

Exo Labs是一个在边缘计算领域取得突破的先进项目，可以在面向普通消费者的设备上，例如MacBook上运行AI模型。也就是说，机密数据在用户的管理之下，可以减轻使用云存储和处理所带来的风险。

〈9层模型被分为3个碎片，每个碎片在独立的设备上运行，出处：Transparent Benchmarks – 12 Days of EXO, EXO Labs.〉Exo Labs开发了一种称为管道并行推理的创新软件基础设施。它将大规模语言模型（LLM）分割为“碎片”，不同的设备可以在保持连接同一网络的情况下，执行模型的不同部分。这种方法具有降低延迟、增强安全性、提高成本效率，以及最重要的隐私保护等多种优势。

在隐私方面，Bagel AI这个项目也备受关注。该项目开发了ZKLoRA（零知识低秩适应），旨在在保护隐私的同时微调LLM。这带来的创新变化使得可以创建专门针对法律服务、医疗保健、金融等行业的模型，从而在不承担机密信息泄露风险的情况下，利用机密数据进行强化学习。

隐私保护是一个备受关注的话题，但对于大多数LLM来说，更大的挑战是幻觉。这指的是AI像事实一样呈现虚假或误导性信息。

有位投资组合经理曾对我说过：“智慧在于整合对立的观点，揭示两个极端意见之间的微妙真相。”

Blocksense是一个开发了名为zkSchellingCoin共识的独特方法的项目。该方法旨在重叠来自多个来源（例如，不同的LLM）的主观真相，以达到单一且共同的真相。请想象一下在ChatGPT、Claude、Grok和Llama上执行相同查询的情景。即使一个模型产生了错误的输出，四个模型都生成相同结果的可能性在统计上也是很低的。

! [zkSchellingCoin 共识图像概述](http://www.coindeskjapan.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif019283746574839201〈 zkSchellingCoin 共识概述，来源：Blocksense Network – 可编程预言机的 zk Rollup。 例如，它会验证 AI 代理是否已正确地将 USD Coin （USDC） 转移到提供最高收益的金库。

对AI的信任，随着第三方能够验证这些行为的机制的加入，将大幅增强。如果能够在不影响成本或延迟的情况下实现这一验证层，那么在现实世界的应用案例中可能会有巨大的突破。

DePIN与AI中的“从夸大宣传到现实”的演变表明，真正的创新在于实用且高效地解决现实世界中的问题。像Wingbits和Exo Labs这样的项目展示了区块链和AI如何能够产生有意义的影响。

也就是说，通过战略激励来彻底改变航班追踪，最大限度地利用消费设备的能力，实现安全且具有成本效益的计算。此外，随着ZKLoRA等注重隐私的AI和实现可验证真相的zkSchellingCoin等进步，这些新兴技术将应对重要挑战，开辟一个更加分散、高效和经过验证可靠的未来。