現代的 AI ，運行在少數幾家擁有芯片、數據與模型的巨型公司之上。一個不斷增長的加密運動，想要打破那種集中，轉而把 AI 基礎設施——算力、訓練與推理——建成開放的、代幣激勵的網絡。以下是去中心化 AI 基礎設施試圖做甚麼、它如何運作，以及現實仍然落後於那願景多遠。
為甚麼要去中心化 AI
今天的 AI 是極度中心化的。少數幾家公司，控制着大多數先進的芯片、最大的數據集、與領先的模型，這集中了權力、抬高了成本，並讓少數幾個把關者，去決定誰能獲得訪問、以及以甚麼條件。去中心化 AI 基礎設施，志在把這個分散開來：讓任何人都能貢獻計算力、數據或模型給開放的網絡，並為此以代幣獲得報酬。目標是更便宜、更開放、且更抗審查的 AI ，沒有單獨一家公司控制。
去中心化算力
最成熟的一塊，是去中心化算力，它把許多所有者的圖形處理器，匯集進一個共享的市場。用戶不是從單獨一個雲提供商租用，而是接入由全球的數據中心與個人貢獻的閒置硬件，通過一個代幣網絡協調並支付。這動用了一大批未被充分利用的芯片的供應，並能在價格上壓過中心化的雲。數個網絡，如今專門以這種方式，為渲染、模型訓練與推理供給 GPU 算力。
去中心化的智能與訓練
在原始算力之外，一些網絡試圖去中心化智能本身的創造。最知名的設計，運行一個機器學習模型的市場，獨立的參與者在其中競爭產出有用的輸出，並按他們所添的價值以代幣獲得獎勵。被組織進專門的子網絡，這把模型的構建，變成一場開放的、有激勵的競賽，而非一項封閉的公司努力。目的是以區塊鏈眾包安全的、那同樣無需許可的方式，去眾包並持續地改進 AI 。
數據與推理
智能，也需要數據去學習，以及一種在訓練之後運行模型的方式。去中心化基礎設施，延伸到那些不被鎖在一家公司之內的、開放的、共享的數據集，以及去中心化推理，運行一個模型的請求，在其中由一個分佈式的網絡、而非單獨一個提供商來服務。一個反覆出現的、艱難的問題，是核驗：證明一台遠程的機器，確實誠實且正確地做了它被付錢去做的計算，而沒有一個可信的中間人去為它擔保。
願景對比現實
那願景引人入勝，但與中心化 AI 的差距是真實的。協調分佈式的硬件，增添了延遲與複雜性，在規模上核驗誠實的工作尚未解決，而那些最大的模型，仍然偏愛緊密整合的數據中心。代幣激勵，也可能吸引跑贏真實使用的投機。去中心化基礎設施今天最好用之處，是在供給靈活的、更低成本的算力，以及在利基或專門的任務裏，而非在徹底推翻前沿實驗室。
結語
去中心化 AI 基礎設施，試圖把 AI 的技術棧——算力、訓練、數據與推理——重建成由代幣協調、而非被少數公司擁有的開放網絡。去中心化的 GPU 市場，已然有用、且在成本上有競爭力，而去中心化的智能與推理，仍然更早期、並面對艱難的核驗挑戰。這個方向要緊，因為它反抗着 AI 的集中，但把這個板塊，當作有希望但未經證實的，並把它眾多的代幣，當作投機性的、而非已塵埃落定的基礎設施。
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參考資料
[1] Bittensor, "Decentralized machine intelligence" bittensor.com
[2] CoinGecko, "Decentralized AI and compute networks" coingecko.com
