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去中心化AI训练将如何为数字智能创造新的资产类别
去中心化AI训练的理念正从一个边缘技术讨论演变为一场具有深远经济影响的基础性变革。其核心在于，旨在打破由科技巨头主导的、资本密集型的中心化模式——在这种模式下，对海量计算资源和专有数据的访问构成了难以逾越的护城河。相反，它提出了一种分布式网络，让个人和组织贡献计算资源、数据或专用算法，以协作方式训练模型。这不仅仅是关于效率；更是关于为数字智能本身创建一个可验证的市场。可以将其视为从大型机到个人计算机的转变，但这次是针对AI认知。由此产生的训练好的模型，或如微调适配器之类的特定组件，将成为可交易的资产——一种全新的资产类别。它们的价值并非源于投机炒作，而是源于其经过验证的实用性、在特定任务上的表现，以及塑造它们所需的稀缺小众数据或计算力。我们已经在联邦学习以及为GPU算力服务的去中心化物理基础设施网络（DePINs）等倡议中看到了早期雏形。关键性的演进将是开发出稳健的、无需信任的验证系统——很可能利用零知识证明——以密码学方式证明模型的训练来源和性能，而无需揭示底层数据。这创建了一个信任层，使得智能可以被审计和估值。其结果可能是AI开发的民主化，但也会形成一个复杂的新金融格局。我们是否会看到智能衍生品、追踪模型表现的指数基金，或是管理集体训练工作的去中心化自治组织（DAO）？在协调和质量控制方面的技术障碍是巨大的，这与开源软件早期的争论相呼应。然而，如果成功，这可能重新分配目前集中在中心被捕获的巨大经济价值，为机器智能创造一个流动的全球市场，并从根本上改变下一代AI的构建者、所有者和受益者。.
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