原文作者： Filecoin Network
起初，人工智慧（AI）與區塊鏈的融合似乎只是個尷尬的流行詞組合，早期採用者常對此持懷疑態度。但短短一年時間，去中心化人工智慧就從一個模糊概念發展成Web3 環境對話的核心。如此迅速的轉變歸功於以下三大關鍵因素：
人工智慧影響：人工智慧將顯著影響我們與世界互動的方式。隨著人工智慧代理日益成熟，它們將管理金融交易和個人輔導等任務。這種演變提出了有關人工智慧開發中控制和治理的重要問題。
中心化風險：由少數科技巨頭控制的中心化人工智慧模式會帶來嚴重風險，包括偏見、審查和資料隱私問題。這種權力集中扼殺了創新並造成漏洞，最近的 Hugging Face、安全漏洞事件就是如此。
對包容性人工智慧生態的需求：去中心化人工智慧透過將運算過程分佈在各個系統上，為實現更公平、更易於存取的人工智慧格局提供了一條路徑。主要優勢包括：降低成本，較低門檻使小型開發者和新創公司能夠在人工智慧領域進行創新；增強資料完整性，可驗證資料來源增加了人工智慧模型的透明度和信任度；民主環境，將人工智慧發展與市場需求結合，營造更民主的科技環境。
這些觀點彰顯了中心化人工智慧替代方法的價值。
去中心化人工智慧支柱
去中心化人工智慧包括三大支柱：利用用戶閒置運算能力，利用安全去中心化儲存以及實施透明資料標籤。
去中心化儲存：利用 Filecoin 此類去中心化儲存網絡，確保大型資料集的安全性和可驗證儲存體。
去中心化運算：透過利用個人使用者的閒置運算能力並在網路上分配任務，去中心化人工智慧使人工智慧開發更易於實施且更具成本效益。
去中心化資料標籤和驗證：透明且可驗證的資料標籤流程有助於確保資料品質、減少偏差並增強對人工智慧系統的信任度。
深入了解：Filecoin 生態中的去中心化 AI 項目
為更深入了解Web3 堆疊如何為人工智慧領域帶來好處，我們將探討四個去中心化人工智慧專案所採用的各種方法。這些項目正在利用上述去中心化人工智慧的部分或全部支柱。
來源：為人工智慧負載及其他應用解鎖去中心化儲存- Vukasin Vukoje
(https://www.youtube.com/watch? v=tJ 1 RfAL-aWY)
Ramo -簡化去中心化網路參與（融資階段：種子輪）
Ramo 透過協調資本和硬件，在推動人工智慧工作負載方面發揮著至關重要的作用。透過合併來自不同提供者的資源，Ramo 可推動儲存、SNARK 產生和運算等複雜任務的執行，同時允許跨多個網路聯合資助硬體資源。
多網路任務：Ramo 支援跨多個網路的任務（例如從 Filecoin 讀取、在 Fluence 上處理以及寫回 Filecoin），有助於最大限度地提高硬體提供者的收入並降低協調複雜性。
資料來源：利用 Swanchain 人工智慧代理實現去中心化商業智慧- Charles Cao（https://www.youtube.com/watch?v=Mtl-paq2 jEk）
Swanchain -去中心化人工智慧培訓和部署（融資階段：種子輪）
Swanchain 是一個去中心化運算網絡，將使用者與閒置運算資源連接，用於模型訓練等人工智慧任務。 Filecoin 作為其主要儲存層，確保人工智慧資料的安全、透明和可存取存儲，符合去中心化人工智慧的原則。
去中心化運算市場： Swanchain 聚合了全球運算資源，為中心化雲端服務提供了具有成本效益的替代方案。使用者可以競標計算任務，Swanchain 會根據需求為他們配對合適的提供者。
透過整合 Filecoin 實現資料安全儲存： Swanchain 利用 Filecoin 和 IPFS 安全儲存人工智慧模型和輸出結果，確保人工智慧開發過程中的透明度和問責制。
支援多種人工智慧工作負載： Swanchain 支援各種人工智慧任務，包括模型訓練、推理和渲染，例如大型語言模型和圖像/音樂生成。
資料來源：開放、可驗證系統在人工智慧中的作用（Filecoin 和 Lilypad）- Ally Haire（https://youtu.be/8WzMOsgzDjA）
Lilypad -人工智慧分散式運算（融資階段：種子輪）
Lilypad 旨在創建一個無需信任的分散式運算網絡，釋放閒置處理能力，為人工智慧、機器學習和其他大規模運算創建全新市場。透過整合 Filecoin 和利用 IPFS 進行熱存儲，Lilypad 能夠確保在整個人工智慧工作流程中安全、透明和可驗證的資料處理，支援開放和負責任的人工智慧開發環境。
基於任務的運算匹配： Lilypad 基於任務模型將使用者定義的運算需求（如GPU 類型和資源）與提供者進行匹配，為開發人員創建一個在去中心化人工智慧生態中共享和貨幣化人工智慧模型的市場。
資料來源：bagel.net (https://www.bagel.net/)
Bagel -人工智慧與密碼研究實驗室（融資階段：初期種子輪）
Bagel 是一家人工智慧和密碼學研究實驗室，它創建了去中心化機器學習生態，讓人工智慧開發人員能夠使用 Filecoin 等去中心化網路的運算和儲存能力來訓練和儲存模型。其創新的GPU 重構技術讓儲存提供者（SP）能夠同時為儲存和運算網路做出貢獻，從而增強了Filecoin 對人工智慧應用的實用性，擴大了對人工智慧開發人員的支持，並為SP創造了新收入機會。
增加 Filecoin 儲存提供者收入： Bagel 幫助儲存提供者將儲存和運算資源貨幣化，增加其收入並激勵更多的網路參與。
優化運算利用率：透過動態路由，Bagel 將 GPU 引導至有利可圖的網絡，最大限度地提高提供者和用戶的效率和回報。
綜述
Filecoin 與人工智慧的結合標誌著技術發展向前邁出了重要一步。透過將可驗證儲存與運算網路結合，我們不僅可以解決當前挑戰，還可以為未來創新鋪平道路。隨著這些技術的不斷發展，它們對人工智慧及其他領域將影響深遠，為企業和開發人員提供新可能性。
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非常感謝HQ Han和Jonathan Victor對本文的審閱與寶貴意見。
