区块链人工智能项目融资额创下纪录，但终端用户却寥寥无几。行业领导者认为该技术下一步的发展方向如下。
人工智能与加密货币的融合被誉为技术领域的下一个大事件。过去几年，人工智能加密货币代币的市值已超过 10 亿美元。 然而，尽管投资者兴趣浓厚，但迄今为止尚未出现相应的用户需求浪潮。 询问普通 AI 用户他们日常使用依赖哪个程序，他们可能会提到 ChatGPT、Brave 的 Leo 搜索应用程序或微软的 Copilot 等程序。 很少有用户会声称他们使用区块链或加密协议。 但这种用户需求是未来才会出现的吗？区块链人工智能真的会彻底改变世界吗？还是只是最新的融资炒作？ Cointelegraph 与一些领先的区块链 AI 协议的高管坐下来，向他们提出了这个问题。 GPU 需求不断增长AI项目IO首席技术官Guarav Sharma表示，当今集中式的云计算系统根本无法满足AI开发人员急需的图形处理单元（GPU）的需求，而这为去中心化的区块链项目提供了机会。 在参与该项目之前，夏尔马受雇于 Bookings Holding Group，在那里他开发了人工智能模型，帮助预测用户可能会预订哪些酒店以及收取多少价格。 Sharma 之前也曾在亚马逊网络服务 (AWS) 工作过，因此当他需要 GPU 来训练模型时，他会尝试从那里租用。但当他向 AWS 索要足够的 GPU 来训练他的模型时，据报道 AWS 声称没有足够的库存来满足他的要求。他表示： “说实话，我们去了亚马逊，就像我们一开始想买它一样。我们买不到。然后我们去了云端。我们在那里也没有找到，我们不得不等待几个月才能从当时的 AWS 本身获得这些库存。” 夏尔马认为，根本问题在于，集中式云计算提供商需要花费数月时间在特定位置设置服务器，而且会给普通用户带来高昂的成本。 同时，可能有一些 GPU 正好位于客户想要的位置，但由于它们不属于提供商，因此不提供。 例如，如果客户去亚马逊购买位于阿姆斯特丹的 10,000 个 GPU，亚马逊不会与谷歌合作提供这些服务器。“他们不会这样做，对吧？” Sharma 反问道。
他认为，像 IO 这样的去中心化协议可以通过创建 GPU 算力市场来解决这个问题。 客户可以到平台上寻找服务器，供应商也可以在平台上提供他们的 GPU，这样客户就可以找到 GPU，而不管供应商是谁。随着人工智能应用越来越受欢迎，对 GPU 的需求也越来越大，他认为这是有效匹配买家和卖家的唯一方法。 即便如此，夏尔马也承认，一些人工智能团队并没有提供太大的价值，无论是在区块链人工智能领域还是在更广泛的人工智能行业。 一些团队声称他们只用三五个人就能创建下一个大模型，但实际上，这需要一个比这大得多的团队。 其他公司拥有曾在大型公司工作过的工程师，但没有作品集可以向投资者展示。 Sharma 建议投资者仔细审查每个项目背后的团队。那些未来可能做出好成绩的项目很可能在过去就做出过好成绩。 他声称，投资者还应该要求开源代码并定期进行审计，以确保公众了解项目涉及多少人为干预，因为一些“人工智能项目”比人工智能更像人类。 预测市场可能需要人工智能ORA 联合创始人 Kartin Wong 表示，区块链预测市场未来需要使用人工智能，这将需要两种技术的融合。 黄指出，Polymarket 的崛起证明了这种需求。虽然 Polymarket 在区块链上运行，但它“没有预言机来处理和解决 [谁赢了赌注的问题]”。 相反，“它大多数时候是基于人类的判断。”但区块链人工智能可以创建预言机，“如果这件事发生在互联网上，它就能回答世界上的任何问题。” 他还认为，代币化可以促进人工智能模型的融资。ORA 率先提出了“初始模型发行”的想法，允许未经训练的人工智能模型发行代币。由此筹集的资金可用于支付模型的培训费用，而该培训高度依赖 GPU，成本高昂。 据黄先生介绍，ORA 上推出的模型归代币持有者所有，这些持有者可以从模型的成功中获利。 它们也是开源的，这为投资公众创造了透明度。黄声称，这解决了人工智能的一个常见问题，即大多数模型必须是专有的，以便投资者赚钱。 在 ORA 上，模型创建者必须遵守开源软件的许可证，他声称这可以防止开发人员仅仅剪切和粘贴代码来蚕食创建者的利润。 不过，黄先生也承认，目前确实存在一些假的区块链人工智能项目，或者说假的人工智能项目。一些模型可能声称是由人工智能产生结果，但它们可能使用人类来检查模型产生的工作，这可能会使模型变得多余。 他表示，区分假人工智能和真人工智能有时可能非常困难。 然而，他表示，投资者判断一款产品是否真正属于人工智能的最佳方式是使用它。他以 ORA 开发的聊天机器人 ChatOLM 为例，该产品显然使用了人工智能，因为它回答问题的速度比人类更快。 区块链或将实现“真正自主的人工智能”区块链人工智能项目 Inference Labs 联合创始人 Ron Chan 表示，区块链是实现“真正自主的人工智能”的唯一手段。因此，未来人类离不开区块链。 陈表示，集中式人工智能“是为了企业的目标而开发的”。虽然这在世界上有其地位，但分散式人工智能满足了不同的需求。 它“是自由形式的——它的发展由市场需求的参与和速度驱动”，这“为以人为本的创新创造了条件，并具有解决重大挑战的力量”。 他声称，去中心化人工智能将开发“推理证明”系统，即证明特定答案来自特定人工智能模型的能力。他表示，这是该行业的“迫切需求”。 陈承认，区分人类和人工智能项目有时很困难，甚至是不可能的。他举了X用户Error Error Ttyl的例子，这个账户声称由人工智能模型控制。 “观察者如何验证幕后没有人类操作员做出决定？”他反问道，并指出由于人工智能和其创建者都掌握着账户密码，因此验证谁在生成帖子可能是不切实际的。 陈建议，答案是赋予人工智能独家控制权、可验证的独立性和不可撤销的委托。 人工智能必须“拥有对该账户的唯一访问权”，并且第三方必须能够验证这一事实。 另外，一旦账户控制权移交给人工智能，人类就不可能重新获得这种控制权。只有这样，才能知道它所做的一切都是真正由人工智能模型发起的，而不是幕后的人为操纵。 在陈看来，这种可证明的人工智能推理是一个只有分散协议才能提供解决方案的领域。 最大的好处可能稍后才会出现Cointelegraph 向受访者询问了面向消费者的区块链 AI 应用程序的例子，用户现在就可以享受这些应用程序，而不是将来。 作为回应，Wong 提到了聊天应用程序 OLMChat，而 Chan 则讨论了飞机跟踪 AI 企业和由 Inference Labs 团队创建的流动性质押应用程序。 虽然与 ChatGPT 等超级明星软件相比，这些应用程序的用户群可能较小，但受访者都对区块链 AI 真正改变世界寄予厚望，即使它的好处可能需要一段时间才能被最终用户充分认识到。
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