原文作者：Filecoin Network
起初，人工智能（AI）与区块链的融合似乎只是个尴尬的流行词组合，早期采用者常对此持怀疑态度。但仅仅一年时间，去中心化人工智能就从一个模糊概念发展成为 Web3 环境对话的核心。如此迅速的转变归功于以下三大关键因素：
人工智能影响：人工智能将显著影响我们与世界的交互方式。随着人工智能代理日益成熟，它们将管理金融交易和个人辅导等任务。这种演变提出了有关人工智能开发中控制和治理的重要问题。
中心化风险：由少数科技巨头控制的中心化人工智能模型会带来严重风险，包括偏见、审查和数据隐私问题。这种权力集中扼杀了创新并造成漏洞，最近的Hugging Face、安全漏洞事件便是如此。
对包容性人工智能生态的需求：去中心化人工智能通过将计算过程分布在各个系统上，为实现更加公平、更易于访问的人工智能格局提供了一条路径。主要优势包括：降低成本，较低门槛使小型开发者和初创公司能够在人工智能领域进行创新；增强数据完整性，可验证数据来源增加了人工智能模型的透明度和信任度；民主环境，将人工智能发展与市场需求相结合，营造更民主的技术环境。
这些观点彰显了中心化人工智能替代方法的价值。
去中心化人工智能支柱
去中心化人工智能包括三大支柱：利用用户闲置计算能力，利用安全去中心化存储以及实施透明数据标签。
去中心化存储：利用Filecoin此类去中心化存储网络，确保大型数据集的安全和可验证存储。
去中心化计算：通过利用个人用户的闲置计算能力并在网络上分配任务，去中心化人工智能使人工智能开发更易于实施且更具成本效益。
去中心化数据标签和验证：透明且可验证的数据标签流程有助于确保数据质量、减少偏差并增强对人工智能系统的信任度。
深入了解：Filecoin生态中的去中心化AI项目
为更深入了解 Web3 堆栈如何为人工智能领域带来好处，我们将探讨四个去中心化人工智能项目所采用的各种方法。这些项目正在利用上述去中心化人工智能的部分或全部支柱。
来源：为人工智能负载及其他应用解锁去中心化存储- Vukasin Vukoje
(https://www.youtube.com/watch?v=tJ1RfAL-aWY)
Ramo -简化去中心化网络参与（融资阶段：种子轮）
Ramo通过协调资本和硬件，在推动人工智能工作负载方面发挥着至关重要的作用。通过合并来自不同提供者的资源，Ramo可推动存储、SNARK生成和计算等复杂任务的执行，同时允许跨多个网络联合资助硬件资源。
多网络任务：Ramo支持跨多个网络的任务（例如从Filecoin读取、在Fluence上处理以及写回Filecoin），有助于最大限度地提高硬件提供者的收入并降低协调复杂性。
来源：利用Swanchain人工智能代理实现去中心化商业智能- Charles Cao（https://www.youtube.com/watch?v=Mtl-paq2jEk）
Swanchain -去中心化人工智能培训和部署（融资阶段：种子轮）
Swanchain是一个去中心化计算网络，将用户与闲置计算资源连接，用于模型训练等人工智能任务。Filecoin作为其主要存储层，确保人工智能数据的安全、透明和可访问存储，符合去中心化人工智能的原则。
去中心化计算市场：Swanchain聚合了全球计算资源，为中心化云服务提供了具有成本效益的替代方案。用户可以竞标计算任务，Swanchain会根据需求为他们匹配合适的提供者。
通过集成Filecoin实现数据安全存储：Swanchain利用Filecoin和IPFS安全存储人工智能模型和输出结果，确保人工智能开发过程中的透明度和问责制。
支持多种人工智能工作负载：Swanchain支持各种人工智能任务，包括模型训练、推理和渲染，例如大型语言模型和图像/音乐生成。
来源：开放、可验证系统在人工智能中的作用（Filecoin和Lilypad）- Ally Haire（https://youtu.be/8WzMOsgzDjA）
Lilypad -人工智能分布式计算（融资阶段：种子轮）
Lilypad旨在创建一个无需信任的分布式计算网络，释放闲置处理能力，为人工智能、机器学习和其他大规模计算创建全新市场。通过集成Filecoin和利用IPFS进行热存储，Lilypad能够确保在整个人工智能工作流程中安全、透明和可验证的数据处理，支持开放和负责任的人工智能开发环境。
基于任务的计算匹配：Lilypad基于任务模型将用户定义的计算需求（如GPU类型和资源）与提供者进行匹配，为开发人员创建一个在去中心化人工智能生态中共享和货币化人工智能模型的市场。
来源：bagel.net (https://www.bagel.net/)
Bagel -人工智能与密码学研究实验室（融资阶段：初期种子轮）
Bagel是一家人工智能和密码学研究实验室，它创建了去中心化机器学习生态，让人工智能开发人员能够使用Filecoin等去中心化网络的计算和存储能力来训练和存储模型。其创新的GPU重构技术让存储提供者（SP）能够同时为存储和计算网络做出贡献，从而增强了Filecoin对人工智能应用的实用性，扩大了对人工智能开发人员的支持，并为SP创造了新收入机会。
增加Filecoin存储提供者收入：Bagel帮助存储提供者将存储和计算资源货币化，增加其收入并激励更多的网络参与。
优化计算利用率：通过动态路由，Bagel将GPU引导至有利可图的网络，最大限度地提高提供者和用户的效率和回报。
综述
Filecoin 与 人工智能的结合标志着技术发展向前迈出了重要一步。通过将可验证存储与计算网络相结合，我们不仅可以解决当前挑战，还可以为未来创新铺平道路。随着这些技术的不断发展，它们对人工智能及其他领域将影响深远，为企业和开发人员提供新可能性。
若您想了解 Ramo、Swanchain、Lilypad 或 Bagel 的更多信息，请点击以下链接查看相关主题演讲：
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非常感谢HQ Han 和Jonathan Victor 对本文的审阅和宝贵意见。
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