🌐 区块链 AI vs. 去中心化 AI: 摆脱整合陷阱

作者：Samuele Marro – 牛津大学机器学习博士研究生

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✦ 1. Web3 AI身份危机

在不断发展的Web3生态系统中，“去中心化AI”常常与“区块链AI”等同。这种错误的等同正在扼杀创新，因为项目感到有必要整合区块链，并不是出于技术利益，而是为了获得资金和社区的接入。

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✦ 2. Web3 ≠ 区块链

虽然区块链体现了无信任、透明和用户拥有，但它并不是实现Web3理想的唯一途径。像BitTorrent、Tor和IPFS这样的技术在没有区块链依赖的情况下展示了去中心化原则。

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✦ 3. 当区块链成为负担

许多有前景的去中心化人工智能解决方案——例如联邦学习——根本不需要区块链。对于这些系统，区块链的集成往往会增加延迟、复杂性和成本，而没有改善核心功能。

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✦ 4. 资金激励问题

“融入”区块链规范的压力主要是由Web3融资结构驱动的。没有链上元素的项目往往难以吸引投资，这创造了一个环境，在这个环境中，架构是由融资标准决定的，而不是用户需求。

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✦ 5. 分离三个核心概念

行业必须区分：

去中心化人工智能 → 分布式计算、联邦学习、点对点网络。

加密集成AI → 代币激励，密码学证明，资产管理。

Web3 AI → 用户拥有权，无需许可的创新，社区治理。

这些可以相辅相成，但不应混淆。

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✦ 6. 区块链作为工具 – 而不是宗教

区块链有有效的使用案例——链上结算、激励对齐和透明的奖励分配——但应战略性地使用，而不是作为默认要求。

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✦ 7. 成功的模型没有过度扩张

像Numerai、Torus Network和Render Network这样的例子展示了区块链如何在没有不必要集成的情况下增强人工智能。每个项目仅在区块链能提供明确价值的地方使用区块链。

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✦ 8. 对技术多元主义的呼吁

去中心化人工智能的未来在于工具箱思维——为每个问题选择最佳技术，无论是否基于区块链。这一转变将要求资助者、开发者和社区拓宽他们对Web3创新的定义。

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✦ 9. 前方的十字路口

Web3 AI面临一个关键决策：

继续强迫区块链整合，可能会扼杀创造力。

拥抱灵活的去中心化，释放行业的全部潜力。

构建真正去中心化的人工智能的技术已经存在。问题是生态系统是否准备好进化。

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