EMC创始人：人工智能的未来是去中心化的

作者：Alex Goh，CoinDesk；编译：五铢，

年轻的读者可能不记得了，但云计算曾经是未来。无限计算和存储资源的出现代表了为数不多的名副其实的技术“革命”之一。但人工智能时代不仅使中心化云模型变得过时，而且对那些在其上构建的人以及每个用户来说也是一个危险。

如果这听起来有点夸张，请考虑一下最近发现的影响 Hugging Face（一个主要的人工智能即服务平台）的漏洞。此漏洞可能允许用户上传的被篡改模型通过其推理 API 功能执行任意代码，以获得升级的控制权。幸运的是，这个漏洞被及时发现，似乎并没有对用户造成严重影响——尽管研究人员指出，此类漏洞“远非独一无二”。

这里的问题根本不在于AI;它是过时的、中心化的X-as-a-Service模型，在这种模型中，既没有动力保证系统的安全性，也没有动力开发市场和普通用户需要的应用程序。人工智能的首选未来——安全、可靠，最重要的是，能够利用大量的计算资源——只能通过颠覆云计算并拥抱去中心化革命来实现。

“大云”与人工智能的垄断

像微软、OpenAI、谷歌和亚马逊这样的巨型企业在人工智能领域占据主导地位，因为它们拥有使其大规模运作所需的巨大财力、人力和计算资源。

这对于人工智能的发展来说是可怕的，并且与其民主化潜力完全相反。当算法和应用程序由价值数万亿美元的加州公司的一小群开发人员构建时，它会给人工智能代理带来狭隘的、一维的和令人难以置信的主观偏见。从金融服务到创造力……甚至到人类互动的方方面面都会被影响。

反对人工智能市场垄断的技术论据同样令人信服。在整个训练过程中，人工智能必须不断吸收新数据，包括来自其他人工智能应用程序的数据。然而，大人工智能当前的中心化趋势意味着平台和应用程序仍然高度孤立，即使采用开源模型也是如此。这阻碍了创新，并为错误或恶意应用程序留下了空间，这些错误或恶意应用程序可能会倍增，带来令人眼花缭乱的潜在灾难性后果。

更重要的是，在保护用户的个人数据、隐私以及在许多情况下的财务信息方面，中心化模式存在巨大且明显的风险。当一个实体拥有大量敏感和关键业务数据时，它就代表了攻击者的单点故障，并使提供商能够根据任意且无可争议的决策来审查或拒绝向其用户提供服务。

通过权力下放实现民主化

当谈到人工智能时，云模型显然是一个危险的死胡同。人工智能需要如此惊人的计算能力，以至于它甚至扩展了超大规模中心化云平台和为其提供服务的微芯片行业的能力。芯片短缺如此严重，以至于业界最先进的人工智能应用程序使用的 H-100 服务器现在需要等待 52 周。

通过去中心化，我们可以创建一个节点网络，利用大量未使用的 CPU 能力储备，从而一次性消除这个问题。这种去中心化物理基础设施 (DePIN) 的模块化方法非常完美，原因有多种：它几乎可以无限扩展，比与云提供商一起安装新服务器便宜得多（成本通常低 80% 左右），并且有助于解决并行计算和人工智能的孤岛化问题，使应用程序可以更轻松地相互学习。此外，由区块链技术支持的去中心化人工智能提供了通过加密代币和智能合约奖励大型语言模型（LLM）创建者的创新方式——为奖励人工智能领域的创新和贡献提供了可持续且公平的模型。

新经济模式的兴起——特别是基于数字代币的经济模式——不仅增加了对更安全的去中心化基础设施的需求；它也支持它。将人工智能生态系统建立在代币经济的基础上，可以激励开发人员创建更安全的人工智能代理，并使他们能够将这些模型交付到加密钱包中以获得所有权。这让用户完全放心，他们的数据是他们自己的，未经他们的知情或许可，不得共享。

也许最重要的是，代币模型意味着人工智能项目将提供市场真正想要和需要的东西，因为计算和存储成本反映了供需的铁律。在目前的垄断下，人工智能没有动力去服务现实生活的需求。在去中心化的情况下，用户自己可以根据人工智能代理的受欢迎程度或其给世界带来的好处来奖励开发者。这与目前（但不会长久）统治人工智能的大型科技寡头有着天壤之别。

去中心化还为我们在 Hugging Face 等平台上看到的漏洞提供了答案。随着区块链技术的快速发展，特别是零知识（ZK）证明，我们现在拥有一系列工具来确保人工智能应用程序的安全性和来源。对于我们这些了解该领域的人来说，我们经常会忘记这种技术变革的速度和深度。这并不是说传统的云提供商正在竭尽全力地保留过时的模型；而是他们正在竭尽全力地保留过时的模型。只是去中心化和 ZK 是最近的发明，行业参与者自然需要一些时间才能意识到如何最好地应用它们来满足他们（及其客户）的利益。

这在很大程度上是一个教育问题：表明去中心化人工智能架构在正确构建时，在设计上是私密且安全的，所有链上数据都经过加密，但仍然支持不同项目、节点和各方之间的交互和协作。

对于人工智能来说，中心化在任何层面都不起作用：技术、哲学、道德或市场。更重要的是，我建议，随着人们对大型科技的巨大影响力越来越厌倦（和警惕）——从开发人员到技术提供商，再到像你我这样的日常用户——我们自己的革命的时候显然已经到来了。