开源模型

加密货币与人工智能的交叉点体现了阴阳二元性：既有迷因币炒作，又能解决AI去中心化计算等核心问题。Sentient AGI项目通过8500万美元融资，提出创新方案解决开源AI模型货币化难题。其协议利用加密经济原理和后门攻击技术，为模型创建指纹追踪链，使开发者能在保持开源透明的同时获得收益。该方案涉及存储、分发、访问和激励四层架构，通过智能合约自动分配使用费。若成功，或将打破闭源AI垄断，推动开源生态繁荣。但项目仍面临扩展性、安全性和监控效率等未解挑战。

AI与加密货币的交点存在广泛机遇，但去中心化本身不足以形成竞争优势，需在功能上匹敌中心化产品。 AI代币价值或被高估，中短期内可能缺乏可持续需求驱动因素，面临中心化竞争与监管挑战。 加密货币在AI数据存储、模型训练、验证及身份追踪四个环节有潜在应用，但需突破技术、成本与市场壁垒。 开源生态与商业模型的竞争推动AI行业自然去中心化，加密解决方案需在特定领域创造独特价值才能突围。 AI代币价格受市场叙事驱动显著，但长期需与实际效用趋同，目前仍属早期高波动阶段。