当我们将目光投向加密货币这个本质上属于开源软件的领域时，不难发现其内在的经济激励机制与正在彻底改变软件开发方式的人工智能技术之间存在着天然的契合点。这种结合预示着人工智能将对区块链技术的各个层面产生深远影响。
DeAI：挑战与机遇并存的新领域
在探索去中心化人工智能的过程中，基础设施层面的挑战尤为突出。这主要源于构建基础模型所需的巨额资本投入，以及在数据和计算资源方面存在的规模效应。
回顾互联网Web2时代，大型科技公司凭借聚合消费者需求获得的垄断利润，在长达十年的低利率环境下不断投资云基础设施。如今，这些科技巨头正试图通过控制数据和计算能力这两大AI核心要素来主导智能市场。
由于大规模训练需要巨额资本投入和高速网络支持，集中式超级计算集群仍然是当前的最佳选择。这使得大型科技公司在开发高性能专有模型方面占据优势。这些公司计划以垄断性价格出租这些模型，并将收益持续投入新一代模型的研发。
然而，AI领域的壁垒正在被证明比Web2时代的网络效应更容易突破。领先的前沿模型相对于整个行业正在快速贬值，特别是在Meta采取激进策略，投入数百亿美元开发开源前沿模型如Llama 3.1之后。
这一趋势，结合新兴的低延迟分布式训练方法研究，很可能使前沿商业模型部分商品化。这将使竞争焦点从硬件超级集群（大型科技公司的优势领域）部分转向软件创新（更有利于开源和加密货币领域）。这种转变的背后，是智能技术成本的持续下降。
随着”专家混合”架构和LLM综合/路由技术的计算效率提升，我们正迈向一个拥有数百万个具有不同成本/性能权衡的模型的世界，而非少数几个大型模型。这将形成一个相互连接的智能网络，一个真正的集体智慧。
这带来了巨大的协调挑战，而这正是区块链和加密货币激励机制最擅长解决的问题。
DeAI的核心投资逻辑
软件正在改变世界，而人工智能正在重塑软件本身。人工智能的本质就是数据和计算能力的结合。
任何能够高效获取这两个关键要素（基础设施）、协调它们（中间件）并满足用户需求（应用）的技术都将创造巨大价值。
Delphi对整个技术栈中的各个组件都持乐观态度：
基础设施层的关键作用
鉴于人工智能由数据和计算驱动，DeAI基础设施致力于通过加密货币激励机制高效获取这两大要素。虽然这是技术栈中竞争最激烈的部分，但考虑到终端市场的规模，也可能是价值最大的领域。
计算资源的去中心化
尽管目前受到延迟限制，但去中心化训练协议和GPU市场正在协调异构硬件，为无法负担大型科技公司解决方案的用户提供低成本、按需的计算能力。Gensyn、Prime Intellect和Neuromesh等公司正在推动分布式训练的前沿，而io.net、Akash、Aethir等则在边缘计算领域实现低成本推理。
数据资产的价值凸显
在一个基于小型专业化模型的智能世界中，数据资产正变得越来越有价值且易于货币化。
DePIN（去中心化物理网络）因其构建低成本硬件网络的能力而广受赞誉。然而，DePIN最大的潜在市场在于收集流入链上智能的新数据集：代理协议。
在一个劳动市场（可能是世界上最大的总可用市场）正被数据和计算能力取代的世界里，去中心化人工智能基础设施为非科技巨头提供了一条掌握生产资料的途径，同时为即将到来的网络经济做出贡献。
中间件的战略意义
DeAI的终极目标是实现高效的可组合计算。类似于DeFi的”金融乐高”，去中心化人工智能通过无需许可的可组合性弥补当前性能不足，激励开放的软件和计算原语生态系统，这些原语随时间推移不断演进，有望最终超越现有巨头。
如果说Google代表”集成”的极致，那么DeAI则代表”模块化”的极致。正如克莱顿·克里斯滕森所言，集成方法往往通过减少价值链摩擦引领新兴行业，但随着行业成熟，模块化价值链通过各层的竞争和成本效率获得市场份额：
我们对实现这一模块化愿景的几个关键类别持乐观态度：
在智能日益分散的世界中，如何选择正确的模型？需求方聚合商始终创造价值（参见聚合理论)，而路由功能对于优化网络智能世界的性能与成本平衡至关重要：
简而言之，在智能迅速分散的世界中，供需双方的聚合器将发挥关键作用。如果谷歌通过索引信息成为2万亿美元公司，那么索引代理智能的需求侧路由器可能创造更大价值。
鉴于区块链的去中心化特性，其在数据和计算方面都受到限制。如何将计算密集型AI应用引入链上？答案是协处理器！
这些”预言机”使用不同技术验证底层数据或模型，最小化链上信任假设，同时提供强大能力。目前已有项目使用zkML、opML、TeeML和加密经济方法，各有优缺点：
如需深入了解，请关注我们即将发布的DeAI第三部分报告。
总体而言，协处理器对于将确定性但低性能的区块链与高性能但概率性的智能结合至关重要。没有协处理器，这一代区块链就无法实现人工智能。
人工智能开源开发面临的最大挑战之一是缺乏可持续发展的激励机制。AI开发高度资本密集，计算和知识工作的机会成本都很高。没有适当的激励，开源领域将不可避免地输给大型科技公司。
通过修复商业模式，开源的复合效应应该加速，为开发者和AI研究人员提供大型科技公司之外的全球性选择，并根据创造的价值获得合理报酬。虽然挑战巨大且竞争激烈，但这里的市场机会同样巨大。
LLM在大型文本语料库中学习预测下一个词，而图神经网络(GNN)处理图结构数据。由于链上数据主要由用户和智能合约间的复杂交互组成(即图)，GNN似乎是支撑链上AI用例的合理选择。
像POND和RPS这样的项目正在尝试为web3构建基础模型，可能在交易、DeFi甚至社交用例中产生变革性影响，包括价格预测、AI金融和链上营销等领域。
应用层的变革潜力
在我看来，链上代理不仅是改善加密货币用户体验的关键，更是过去十年web3基础设施所缺失的需求端。这个缺失导致了当前基础设施的低利用率。
毫无疑问，代理时代正在到来…
这些代理很可能会利用开放、无需许可的基础设施——跨越支付和可组合计算——来完成日益复杂的目标。
在未来网络智能经济中，经济流动可能从B->B->C转变为用户->代理->计算网络->代理->用户。代理协议将是最终结果。这些应用程序或服务业务开销有限，主要使用链上资源运行，以比传统企业低得多的成本满足最终用户需求。
就像web2中应用层捕获大部分价值一样，我支持DeAI中的”胖代理协议”观点。价值捕获应随时间向技术栈上层转移。
下一个谷歌、Facebook和贝莱德很可能是代理协议，而使其成为可能的组件正在诞生。
未来的愿景
人工智能将重塑经济形态。目前市场预期价值将集中在少数几家美国科技巨头手中。DeAI代表了一个不同的愿景——一个开放、可组合的智能网络，即使是小贡献也能获得激励和报酬，实现更广泛的集体所有权和治理。
尽管DeAI领域某些观点可能过于乐观，许多项目估值高于当前实际价值，但这一领域的机遇确实巨大。对于有耐心和洞察力的参与者来说，DeAI真正可组合计算的终极愿景或许能证明区块链技术本身的价值。
如果您对这个预览感兴趣，请期待我们未来几周发布的深度报告，Delphi的AI x Crypto主题月正在展开：
DeAI IV：代理经济，应用（两周后发布）
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