AI 集中化與去中心化：值得參與的是什麼？ 想像兩個競技場：一個由科技巨頭主導，運營著龐大的數據中心，訓練前沿模型並制定規則。另一個則將計算、數據和決策分散到數百萬個礦工、邊緣設備和開放社區。你選擇在哪個競技場建設或投資，取決於你相信哪個競技場將捕捉到下一波價值，或者真正的機會是否在於橋接兩者。 --- 集中化與去中心化在 AI 中的意義 集中化 AI 主要存在於像 AWS、Azure 和 Google Cloud 這樣的超大規模雲平台，這些平台控制著大多數 GPU 集群，並佔據全球雲市場的 68% 份額。這些提供商訓練大型模型，保持權重封閉或在限制性許可下（如 OpenAI 和 Anthropic 所見），並使用專有數據集和獨家數據合作夥伴關係。治理通常是企業化的，由董事會、股東和國家監管機構主導。 另一方面，去中心化 AI 通過點對點 GPU 市場（如 @akashnet_ 和 @rendernetwork）以及像 @bittensor_ 這樣的鏈上推理網絡來分散計算。這些網絡旨在去中心化訓練和推理。 --- 為什麼集中化仍然主導 集中化 AI 繼續領先的原因是結構性的。 訓練一個前沿模型，比如一個 2 兆參數的多語言模型，需要超過 5 億美元的硬體、電力和人力資本。很少有實體能夠資助和執行這樣的工作。此外，像美國行政命令和歐盟 AI 法案等監管義務對紅隊測試、安全報告和透明度施加了嚴格要求。滿足這些要求創造了一個合規的護城河，對資源豐富的現有企業有利。集中化還允許在訓練和部署階段進行更嚴格的安全監控和生命周期管理。 --- 集中化模型的裂痕 然而，這種主導地位存在脆弱性。 對集中風險的擔憂日益增加。在歐洲，44 家主要公司的高管已經警告監管機構，歐盟 AI 法案可能無意中加強美國雲端壟斷，並限制區域 AI 的發展。出口管制，特別是美國主導的 GPU 限制，限制了誰可以訪問高端計算，促使國家和開發者尋求去中心化或開放的替代方案。 此外，自 2024 年以來，專有模型的 API 價格已經多次上漲。這些壟斷租金促使開發者考慮成本更低的開放權重或去中心化解決方案。 --- 去中心化 AI 我們有像 Akash、Render 和 @ionet 這樣的鏈上計算市場，允許 GPU 擁有者將未使用的容量租給 AI 工作負載。這些平台現在正在擴展以支持 AMD GPU，並正在研究工作負載級別的證明以保證性能。 Bittensor 通過 $TAO 代幣激勵驗證者和模型運行者。聯邦學習在醫療和金融領域獲得了廣泛應用，通過使協作訓練無需移動敏感原始數據。 推理證明和零知識機器學習使得即使在不受信任的硬體上運行時也能實現可驗證的模型輸出。這些是去中心化、無信任 AI API 的基礎步驟。 --- 經濟機會所在 在短期內（今天到 18 個月），重點是應用層基礎設施。允許企業輕鬆在 OpenAI、Anthropic、Mistral 或本地開放權重模型之間切換的工具將是有價值的。同樣，提供符合監管要求的開放模型的微調工作室在企業 SLA 下也在獲得關注。 在中期（18 個月到 5 年），去中心化 GPU 網絡將隨著其代幣價格反映實際使用情況而迅速增長。與此同時，專注於專門任務的 Bittensor 風格子網絡，如風險評分或蛋白質摺疊，將通過網絡效應高效擴展。 在長期（5 年以上），邊緣 AI 可能會主導。手機、汽車和物聯網設備將運行通過聯邦學習訓練的本地 LLM，減少延遲和對雲的依賴。數據擁有權協議也將出現，允許用戶在其設備為全球模型更新貢獻梯度時賺取微版權。 --- 如何識別贏家 可能成功的項目將擁有強大的技術護城河，以解決帶寬、驗證或隱私方面的問題，並提供數量級的改進。經濟飛輪必須設計良好。更高的使用應該資助更好的基礎設施和貢獻者，而不僅僅是補貼免費騎乘者。 治理至關重要。僅僅依賴代幣投票是脆弱的，應尋找多利益相關者委員會、漸進式去中心化路徑或雙類代幣模型。 最後，生態系統的吸引力很重要。與開發者工具鏈早期整合的協議將加速採用。 --- 戰略行動 對於投資者來說，可能明智的做法是對沖，同時持有集中化 API（以獲得穩定回報）和去中心化代幣（以獲得不對稱上行）的敞口。對於建設者來說，允許根據延遲、成本或合規性在集中化和去中心化端點之間實時切換的抽象層是一個高槓桿的機會。 最有價值的機會可能不在兩極，而在於連接組織：協議、編排層和加密證明，允許工作負載在集中化和去中心化系統之間自由路由。 感謝您的閱讀！