作者：DeSpread Research

编译：深潮TechFlow

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1. 引言

随着 IT 行业的发展，计算能力的提升和大数据的广泛应用，人工智能 (AI) 模型的性能也显著提高。近年来，AI 的能力在许多领域已经达到甚至超越了人类水平，并迅速应用于医疗、金融和教育等行业。

AI 商业化的一个典型案例是 ChatGPT，这是一款由 OpenAI 于 2022 年 11 月推出的生成式 AI 模型，能够理解并回应人类的自然语言。ChatGPT 在上线仅 5 天后便吸引了 100 万用户，并在 2 个月内达到 1 亿月活跃用户，成为历史上增长最快的消费应用。

设计和制造主要 AI 平台所需 GPU 的 NVIDIA 也从这一趋势中获益良多。在 2024 年第一季度，NVIDIA 的净利润同比增长 628% 达到 148 亿美元，股价较去年上涨约三倍，市值达到 3.2 万亿美元，表现相当出色。

AI 行业的崛起对加密市场产生了显著影响。在 2022 年 6 月，当 NFT 艺术项目正处于繁荣期时，OpenAI 开发的 AI 模型 DALL-E 2 发布，它能够根据文本生成高质量图像，这导致韩国主要加密 Telegram 频道中 AI 关键词的提及量增加了 8 倍。此外，从 2022 年下半年开始，越来越多的尝试将 AI 和区块链更直接地结合起来，AI 的提及量又增加了 2 倍。

加密社区对 AI 的浓厚兴趣也反映在与 AI 相关的加密项目的投资趋势中。根据虚拟资产统计网站 Coingecko 的数据，截至 2024 年 8 月 20 日，自 2022 年下半年开始出现结合 AI 和区块链的项目以来，277 个被归类为 AI 领域的区块链项目总市值迅速增长，达到 210 亿美元，比 Layer2 类别高出约 25%。

然而，目前受到关注的 AI 领域区块链项目主要是利用区块链技术来解决 AI 行业发展过程中暴露出的局限性。主要应用场景包括：

• 分布式 GPU 网络：这些项目利用区块链技术创建一个分布式 GPU 网络，任何人都可以贡献 GPU 算力并获得 Token 奖励，从而降低 AI 模型训练所需的高昂 GPU 成本带来的进入门槛（例如，IO.NET, Akash Network）。

• 去中心化的 AI 训练和模型开发：这些项目允许多个参与者共同参与 AI 训练和模型开发，并通过区块链技术获得 Token 奖励，旨在解决因中心化 AI 开发环境导致的 AI 偏见问题（例如，