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我们经常谈论更大的模型、更大的上下文窗口和更多的参数。但真正的突破可能根本不在于规模。模型上下文协议 (MCP) 代表了一种范式转变，改变了 AI 助手与周围世界互动的方式，而这一切正在发生。

AI 助手的真正问题​

这是每个开发者都知道的场景：你在使用 AI 助手调试代码，但它无法查看你的代码库。或者你询问市场数据，但它的知识已经过时几个月。根本的限制不是 AI 的智能，而是它无法访问真实世界。

大型语言模型 (LLM) 就像被锁在房间里的聪明学者，只有他们的训练数据陪伴。无论他们变得多聪明，他们都无法查看当前的股票价格、查看你的代码库或与工具互动。直到现在。

引入模型上下文协议 (MCP)​

MCP 从根本上重新构想了 AI 助手与外部系统的互动方式。与其试图在越来越大的参数模型中塞入更多上下文，MCP 创造了一种标准化的方法，让 AI 可以根据需要动态访问信息和系统。

架构优雅而强大：

• MCP 主机：像 Claude Desktop 这样的程序或工具，AI 模型在其中操作并与各种服务互动。主机为 AI 助手提供运行时环境和安全边界。

• MCP 客户端：AI 助手中的组件，发起请求并处理与 MCP 服务器的通信。每个客户端维护一个专用连接，以执行特定任务或访问特定资源，管理请求-响应周期。

• MCP 服务器：轻量级、专门化的程序，公开特定服务的能力。每个服务器都专门用于处理一种类型的集成，无论是通过 Brave 搜索网络、访问 GitHub 仓库还是查询本地数据库。这里有开源服务器。

• 本地和远程资源：MCP 服务器可以访问的底层数据源和服务。本地资源包括计算机上的文件、数据库和服务，而远程资源则包括服务器可以安全连接的外部 API 和云服务。

可以将其视为为 AI 助手提供了一个 API 驱动的感官系统。与其在训练期间尝试记住所有内容，它们现在可以查询所需的信息。

为什么这很重要：三个突破​

1. 实时智能：AI 助手不再依赖过时的训练数据，而是可以从权威来源获取当前信息。当你询问比特币的价格时，你得到的是今天的数字，而不是去年的。
2. 系统集成：MCP 使得与开发环境、业务工具和 API 的直接互动成为可能。你的 AI 助手不仅仅是在谈论代码——它实际上可以查看和与代码库互动。
3. 设计安全性：客户端-主机-服务器模型创建了明确的安全边界。组织可以实施细粒度的访问控制，同时保持 AI 辅助的好处。不再需要在安全性和能力之间做出选择。

眼见为实：MCP 的实际应用​

让我们使用 Claude Desktop App 和 Brave Search MCP 工具设置一个实际示例。这将使 Claude 能够实时搜索网络：

1. 安装 Claude Desktop​

2. 获取一个 Brave API 密钥​

3. 创建一个配置文件​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

然后将文件修改为如下内容：

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. 重新启动 Claude Desktop App​

在应用程序的右侧，你会注意到两个新的工具（在下图中的红色圆圈中突出显示），用于使用 Brave Search MCP 工具进行互联网搜索。

一旦配置完成，转换是无缝的。询问 Claude 关于曼联最近的比赛，而不是依赖过时的训练数据，它会执行实时网络搜索以提供准确、最新的信息。

更大的图景：为什么 MCP 改变一切​

这里的影响远远超出了简单的网络搜索。MCP 为 AI 辅助创造了一个新的范式：

1. 工具集成：AI 助手现在可以使用任何具有 API 的工具。想想 Git 操作、数据库查询或 Slack 消息。
2. 现实基础：通过访问当前数据，AI 的响应变得基于现实而非训练数据。
3. 可扩展性：协议设计用于扩展。随着新工具和 API 的出现，它们可以快速集成到 MCP 生态系统中。

MCP 的未来​

我们只是看到了 MCP 可能性的开始。想象一下 AI 助手可以：

• 获取和分析实时市场数据
• 直接与开发环境互动
• 访问和总结公司内部文档
• 在多个业务工具之间协调以自动化工作流程

前进的道路​

MCP 代表了我们对 AI 能力思考方式的根本转变。与其构建具有更大上下文窗口的更大模型，我们正在创造更智能的方法，让 AI 与现有系统和数据互动。

对于开发者、分析师和技术领导者来说，MCP 为 AI 集成开辟了新的可能性。这不仅仅是关于 AI 知道什么，而是关于它能做什么。

AI 的真正革命可能不是让模型变得更大，而是让它们更具连接性。随着 MCP，这场革命已经到来。

1. 市场定位与竞争分析​

去中心化 AI 与 GPU DePIN 现状： AI 和区块链的融合催生了两大类项目：去中心化 AI 网络（专注于 AI 服务和代理）和 GPU DePIN（去中心化物理基础设施网络），专注于分布式计算能力。主要竞争对手包括：

• SingularityNET (AGIX)： 一个去中心化的 AI 算法市场，允许开发者通过其代币将 AI 服务货币化。由著名 AI 专家（Sophia 机器人项目的 Dr. Ben Goertzel）创立，旨在通过让任何人提供或消费链上 AI 服务来实现 AI 民主化。然而，SingularityNET 主要提供 AI 服务市场，并依赖第三方基础设施进行计算，这可能带来扩展性挑战。

• Fetch.ai (FET)： 最早的自主 AI 代理区块链平台之一，允许部署执行数据分析和 DeFi 交易等任务的代理。Fetch.ai 构建了自己的链（基于 Cosmos），强调多代理协作和链上交易。其优势在于代理框架和复杂的经济模型，但对重型 GPU 任务关注较少（其代理通常处理逻辑和交易，而非大规模模型推理）。

• Render Network (RNDR)： 一个去中心化的 GPU 计算平台，最初用于 3D 渲染，现在也支持 AI 模型渲染/训练。Render 通过 RNDR 代币支付，将需要大量 GPU 能力的用户与贡献闲置 GPU 的运营商连接。它迁移到 Solana 以获得更高的吞吐量和更低的费用。Render 的燃烧和铸造代币模型意味着用户为渲染工作燃烧代币，节点赚取新铸造的代币，将网络使用与代币价值对齐。其重点是基础设施；它本身不提供 AI 算法，而是赋予他人运行 GPU 密集型任务的能力。

• Akash Network (AKT)： 一个基于 Cosmos 的去中心化云市场，通过竞价系统提供按需计算（CPU/GPU）。Akash 使用 Kubernetes 和反向拍卖，让提供商以低于传统云的成本提供计算。它是一个更广泛的云替代方案（托管容器、ML 任务等），不专注于 AI，并针对开发者提供成本效益的计算。通过声誉和托管确保安全性和可靠性，但作为通用平台缺乏专门的 AI 框架。

• 其他值得注意的项目： Golem（最早的 P2P 计算网络之一，现在支持 GPU）、Bittensor (TAO)（一个 AI 模型节点训练集体 ML 模型并因有用贡献获得奖励的网络）、Clore.ai（使用工作量证明和代币持有者奖励的 GPU 租赁市场）、Nosana（基于 Solana，专注于 AI 推理任务）和 Autonolas（用于构建去中心化服务/代理的开放平台）。这些项目强调了去中心化计算和 AI 的快速发展，每个项目都有自己的重点——从通用计算共享到专门的 AI 代理经济。

布谷鸟网络的独特价值主张： 布谷鸟网络通过将区块链（布谷鸟链）、去中心化 GPU 计算和终端用户 AI 网络应用集成到一个无缝平台中，将自己与众不同。此全栈方法提供了几个优势：

• 集成 AI 服务与仅基础设施： 与主要提供原始计算能力的 Render 或 Akash 不同，布谷鸟在其链上提供现成的 AI 服务（例如，用于艺术的生成式 AI 应用）。它有一个 AI 网络应用，供创作者直接生成内容（从动漫风格图像生成开始），无需管理底层基础设施。这种端到端体验降低了创作者和开发者的门槛——用户通过利用去中心化 GPU 可节省高达 75% 的 AI 生成成本，并能以几分钱在几秒钟内创建 AI 艺术作品，这是传统云和竞争对手网络无法匹敌的价值主张。

• 去中心化、信任和透明性： 布谷鸟的设计非常强调无信任操作和开放性。GPU 节点运营商、开发者和用户需要质押本地代币（$CAI）并参与链上投票以建立声誉和信任。这一机制有助于确保可靠的服务（良好的行为者会得到奖励，恶意行为者可能会失去质押）——这是竞争对手在验证结果时可能面临的一个关键差异点。任务和奖励的透明性通过智能合约内置，平台被设计为反审查和隐私保护。布谷鸟旨在确保 AI 计算和内容保持开放和不可审查，吸引那些担心中心化 AI 过滤器或数据滥用的社区。

• 模块化和可扩展性： 布谷鸟以图像生成作为概念验证开始，但其架构是模块化的，可以容纳各种 AI 模型和用例。同一网络未来可以提供不同的 AI 服务（从艺术生成到语言模型到数据分析），赋予其广泛的范围和灵活性。结合链上治理，这使平台保持适应性和社区驱动。

• 有针对性的社区关注： 通过将自己打造成“为创作者和建设者提供的去中心化 AI 创意平台”，布谷鸟正在创意和 Web3 开发者社区中开辟一个利基市场。对于创作者，它提供专门的工具（如微调的动漫 AI 模型）来制作独特内容；对于 Web3 开发者，它通过简单的 API 和可扩展的后端提供 AI 集成到 dApps 中的便捷性。这种双重关注构建了一个双边生态系统：内容创作者带来 AI 任务的需求，开发者扩展 AI 应用的供应。像 SingularityNET 这样的竞争对手通常针对 AI 研究人员/提供者，但布谷鸟的社区中心方法（例如，Telegram/Discord 机器人界面、公共画廊中的用户生成 AI 艺术）促进了参与和病毒式增长。

可操作的定位建议：

• 在信息传递中强调差异化： 在营销中突出布谷鸟的全栈解决方案——“一个平台即可访问 AI 应用并通过提供 GPU 能力获利。”强调成本节约（最多便宜 75%）和无许可访问（无看门人或云合同），将布谷鸟定位为创作者和初创企业最易访问和负担得起的 AI 网络。

• 利用透明度和信任： 通过公开链上信任机制建立信心。发布任务验证成功率的指标，或质押如何防止不良行为者的故事。教育用户，与黑盒 AI API 不同，布谷鸟提供可验证的、社区审核的 AI 计算。

• 针对利基社区： 专注于动漫/漫画艺术社区和 Web3 游戏领域。那里的成功可以创造案例研究，以后吸引更广泛的市场。通过主导一个利基市场，布谷鸟获得了品牌认知度，较大的通用竞争对手无法轻易侵蚀。

• 持续的竞争监控： 指派一个团队跟踪竞争对手的发展（技术升级、合作伙伴关系、代币变化），并通过更优的产品或集成快速适应。

2. 货币化与收入增长​

布谷鸟网络的可持续收入模型将结合强大的代币经济学与 AI 服务和 GPU 基础设施使用的直接货币化。该策略应确保 $CAI 代币具有真正的实用性和价值流，同时在可能的情况下创造非代币收入来源。

代币经济学和激励结构​

$CAI 代币必须在一个良性循环中激励所有参与者（GPU 矿工、AI 开发者、用户和代币持有者）：

• 多方面的代币实用性： $CAI 应用于 AI 服务支付、质押以确保安全、治理投票和奖励分配。这种广泛的实用基础创造了超越投机的持续需求。

• 平衡的奖励与发行： 公平启动方法可以引导网络增长，但发行必须谨慎管理（例如，减半计划、逐步过渡到基于费用的奖励），以免市场上代币过多。

• 通缩压力与价值捕获： 引入将网络使用与代币价值绑定的代币消耗。例如，在 AI 交易中实施微费用，部分费用被烧毁或发送到社区金库。更高的使用减少流通供应或为社区积累价值，支持代币价格。

• 治理与模因价值： 如果 $CAI 具有模因特征，利用这一点来建立社区热度。结合有趣的活动与对协议参数、拨款或模型添加的有意义治理权力，鼓励更长时间的持有和积极参与。

可操作的代币经济学步骤：

• 实施分层质押模型： 要求 GPU 矿工和 AI 服务提供商质押 $CAI。质押更多代币且表现良好的质押者获得优先任务或更高收益。这保障了网络安全并锁定代币，减少抛售压力。

• 启动基于使用的奖励计划： 分配代币以奖励活跃的 AI 任务或受欢迎的 AI 代理。通过激励使用（用户）和创造（开发者）来鼓励采用。

• 监控与调整供应： 使用治理定期审查代币指标（价格、流通速度、质押率）。根据需要调整费用、质押要求或奖励率，以保持健康的代币经济。

AI 服务货币化​

除了代币设计，布谷鸟还可以通过 AI 服务产生收入：

• 免费增值模式： 让用户免费或低成本试用基本 AI 服务，然后为更高层次的功能、更大的使用限制或专门模型收费。这鼓励用户入门，同时货币化重度用户。

• AI 请求的交易费用： 对每个 AI 任务收取小额费用（1–2%）。随着任务规模的增长，这些费用可以变得显著。保持费用足够低，以免阻碍使用。

• 市场佣金： 随着第三方开发者列出 AI 模型/代理，收取小额佣金。这使布谷鸟的收入与开发者的成功对齐，并具有高度可扩展性。

• 企业与许可交易： 为企业客户提供专用吞吐量或私有实例，提供稳定的订阅付款。这可以是法币/稳定币，平台可以将其转换为 $CAI 或用于回购。

• 高级 AI 服务： 提供高级功能（例如，更高分辨率、定制模型训练、优先计算）作为订阅或一次性代币支付。

可操作的 AI 服务货币化步骤：

• 设计订阅层次： 明确定义使用层次，提供 $CAI 或法币的月度/年度定价，提供不同的功能集（基础版 vs. 专业版 vs. 企业版）。

• 集成支付渠道： 提供用户友好的入门（信用卡、稳定币），以便非加密用户可以轻松支付，后端转换为 $CAI。

• 社区赏金： 使用部分收入奖励用户生成的内容、最佳 AI 艺术或顶级代理表现。这促进使用并展示平台的能力。

GPU DePIN 收入来源​

作为一个去中心化的 GPU 网络，布谷鸟可以通过以下方式赚取收入：

• GPU 挖矿奖励（针对提供商）： 初期由通胀或社区分配资助，随着时间推移转向基于使用的费用作为主要奖励。

• 资源分配的网络费用： 大规模 AI 任务或训练可能需要质押或额外的调度费用，货币化 GPU 的优先访问。

• B2B 计算服务： 将布谷鸟定位为去中心化 AI 云，收取大规模计算的企业交易的百分比。

• 合作伙伴收入分享： 与其他项目（存储、数据预言机、区块链）合作提供集成服务，赚取推荐费用或收入分成。

可操作的 GPU 网络货币化步骤：

• 优化定价： 可能使用竞价或拍卖模型来匹配任务与 GPU 提供商，同时保留基础网络费用。

• AI 云产品： 向初创企业/企业推广“AI 云”解决方案，提供有竞争力的定价。部分计算费用进入布谷鸟的金库。

• 再投资于网络增长： 使用部分收入激励表现优异的 GPU 节点并保持高质量服务。

• 监控资源利用率： 跟踪 GPU 供需。调整激励措施（如挖矿奖励）和营销努力，以保持网络平衡和盈利。

3. AI 代理与影响最大化​

AI 代理可以通过为用户或组织执行有价值的任务显著提升参与度和收入。将它们与布谷鸟链的能力紧密集成，使平台独特。

AI 代理作为增长引擎​

在链上运行的代理可以利用布谷鸟的 GPU 计算进行推理/训练，以 $CAI 支付费用，并利用链上数据。这个反馈循环（代理 → 计算使用 → 费用 → 代币价值）推动可持续增长。

高影响力用例​

• 自主交易机器人： 使用 ML 处理 DeFi 交易、收益农场、套利的代理。通过利润分享或表现费用获得潜在收入。

• 网络安全与监控代理： 检测智能合约中的黑客攻击或异常，作为订阅提供。对 DeFi 的高价值用途。

• 个性化 AI 顾问： 提供定制化见解（金融、创意或其他）的代理。通过订阅或按使用付费货币化。

• 内容生成与 NFT 代理： 自动创建艺术品、NFT 或其他媒体。通过 NFT 销售或许可费用获得收入。

• 行业特定机器人： 供应链优化、医疗数据分析等。需要长期合作但具有高收入潜力。

与布谷鸟链的集成​

• 链上代理执行： 代理可以使用智能合约进行可验证的逻辑、资金托管或自动支付。

• 通过 GPU DePIN 访问资源： 代理无缝访问 GPU 计算，以 $CAI 支付。这使布谷鸟与缺乏本地计算层的平台区分开来。

• 去中心化身份与数据： 链上代理声誉和统计数据可以提升信任（例如，交易机器人的已证明 ROI）。

• 经济对齐： 要求代理开发者质押 $CAI 或支付上市费用，同时奖励为用户带来价值的顶级代理。

可操作的代理策略：

• 启动代理平台（Launchpad）： 提供开发工具、常见代理（交易、安全）的模板和简单部署，以吸引开发者涌向布谷鸟。

• 旗舰代理计划： 构建或资助几个杰出的代理（如顶级交易机器人）以证明概念。宣传成功案例。

• 关键用例合作： 与 DeFi、NFT 或游戏平台合作集成解决实际问题的代理，展示投资回报率。

• 安全与治理： 要求处理用户资金的代理进行安全审计。成立“代理委员会”或 DAO 监督以保持质量。

• 激励代理生态系统增长： 使用开发者拨款和黑客松吸引人才。为表现优异的代理提供收入分享。

4. 增长与采用策略​

通过积极吸引开发者、建立强大的社区和形成战略合作伙伴关系，布谷鸟可以成为主流 AI 平台。

开发者参与与生态系统激励​

• 强大的开发者资源： 提供全面的文档、开源 SDK、示例项目和活跃的支持渠道（Discord、论坛）。使在布谷鸟上构建无摩擦。

• 黑客松与挑战： 主办或赞助专注于 AI + 区块链的活动，提供 $CAI 奖品。吸引新人才并创造创新项目。

• 拨款与赏金： 拨出部分代币供应以鼓励生态系统增长（例如，构建链浏览器、桥接到其他链、添加新 AI 模型）。

• 开发者 DAO/社区： 形成顶级贡献者社区，帮助举办聚会、教程和本地语言资源。

营销与社区建设​

• 清晰的品牌与故事讲述： 将布谷鸟市场化为“人人可用的 AI，由去中心化驱动。”定期发布更新、教程、用户故事和愿景文章。

• 社交媒体与病毒性： 维护活跃的渠道（Twitter、Discord、Telegram）。鼓励模因、用户生成内容和推荐活动。举办 AI 艺术比赛或其他病毒挑战。

• 社区活动与研讨会： 进行 AMA、网络研讨会、本地聚会。直接与用户互动，展示真实性，收集反馈。

• 奖励贡献： 大使计划、漏洞赏金、比赛或 NFT 奖杯奖励用户努力。使用营销/社区分配来推动这些活动。

战略合作与协作​

• Web3 合作： 与流行的 L1/L2 链、数据提供商和存储网络合作。提供跨链 AI 服务，桥接新用户群。

• AI 行业合作： 整合开源 AI 社区、赞助研究或与寻求去中心化计算的小型 AI 初创公司合作。

• 企业 AI 与云公司： 提供去中心化 GPU 能力以节省成本。协商企业的稳定订阅交易，将任何法币收入转换为生态系统。

• 影响者与思想领袖： 邀请知名 AI 或加密专家担任顾问。邀请他们演示或测试平台，提升知名度和可信度。

可操作的增长举措：

• 高调试点： 启动旗舰合作（例如，与 NFT 市场或 DeFi 协议），证明真实世界的实用性。宣传用户增长和成功指标。

• 全球扩展： 本地化材料，举办聚会，并在各个地区招募大使以扩大采用。

• 入门活动： 一旦稳定，运行推荐/空投活动以激励新用户。与流行钱包集成以实现无摩擦注册。

• 跟踪与促进关键绩效指标： 公开分享 GPU 节点、月活跃用户、开发者活动等指标。及时通过有针对性的活动解决不足。

5. 技术考虑与路线图​

可扩展性​

• 布谷鸟链吞吐量： 优化共识和区块大小或使用层-2/侧链方法处理高交易量。批处理较小的 AI 任务。

• 链下计算扩展： 实施高效的任务调度算法进行 GPU 分配。考虑去中心化或分层调度器以处理大批量。

• 大规模测试： 在测试网上模拟高负载场景，识别瓶颈，并在企业推出前解决。

安全性​

• 智能合约安全： 严格的审计、漏洞赏金和持续更新。每个新功能（代理启动板等）应在主网上线前进行审计。

• 计算验证： 短期内依赖冗余（多个节点结果）和争议解决。探索零知识或交互证明以进行更高级的验证。

• 数据隐私与安全： 加密敏感数据。提供用户选择可信节点的选项（如果需要）。监控企业采用的合规性。

• 网络安全： 通过要求费用或最低质押来缓解 DDoS/垃圾邮件攻击。如果单个用户大量发送任务，实施速率限制。

去中心化​

• 节点分布： 鼓励验证者和 GPU 矿工的广泛分布。提供指南、多语言支持和地理激励计划。

• 最小化中央控制： 将治理过渡到 DAO 或链上投票以进行关键决策。规划逐步去中心化的路线图。

• 互操作性与标准： 采用开放标准用于代币、NFT、桥接等。与流行的跨链框架集成。

分阶段实施与路线图​

1. 阶段 1 – 基础： 主网启动、GPU 挖矿、初始 AI 应用（例如，图像生成器）。验证概念，收集反馈。
2. 阶段 2 – 扩展 AI 能力： 集成更多模型（LLM 等），试点企业用例，可能推出移动应用以提高可访问性。
3. 阶段 3 – AI 代理与成熟： 部署代理启动板、代理框架和桥接到其他链。NFT 集成以促进创意经济。
4. 阶段 4 – 优化与去中心化： 提高可扩展性、安全性、链上治理。发展代币经济学，可能添加高级验证解决方案（ZK 证明）。

可操作的技术与路线图步骤：

• 定期审计与升级： 每个发布周期安排安全审计。维护公开的升级日历。
• 社区测试网： 激励每个主要功能的测试网使用。在主网上线前通过用户反馈进行完善。
• 可扩展性研发： 指派一个工程子团队原型化层-2 解决方案并优化吞吐量。
• 保持愿景对齐： 每年与社区输入一起重新审视长期目标，确保短期行动不会偏离使命。

通过有条不紊地实施这些策略和技术考虑，布谷鸟网络可以成为去中心化 AI 的先锋。结合强大的代币经济学、用户友好的 AI 服务、GPU 基础设施和充满活力的代理生态系统的平衡方法将推动采用、收入和长期可持续性——巩固布谷鸟在 AI 和 Web3 交汇处的开拓者声誉。

DeepSeek 的开源革命：闭门 AI 峰会的见解​

DeepSeek 正在迅速席卷 AI 世界。就在关于 DeepSeek-R1 的讨论尚未平息时，团队又投下了一颗重磅炸弹：一个开源的多模态模型 Janus-Pro。步伐令人眼花缭乱，雄心昭然若揭。

两天前，一群顶尖的 AI 研究人员、开发者和投资者聚集在由 Shixiang 主办的闭门讨论会上，专注于 DeepSeek。在三个多小时的时间里，他们剖析了 DeepSeek 的技术创新、组织结构及其崛起的广泛影响——对 AI 商业模式、二级市场以及 AI 研究的长期轨迹。

遵循 DeepSeek 的开源透明原则，我们将集体思考向公众开放。以下是讨论中提炼出的见解，涵盖了 DeepSeek 的战略、技术突破及其对 AI 行业可能产生的影响。

DeepSeek：谜团与使命​

• DeepSeek 的核心使命： CEO 梁文峰不仅仅是另一个 AI 企业家——他本质上是一个工程师。与 Sam Altman 不同，他专注于技术执行，而不仅仅是愿景。
• DeepSeek 赢得尊重的原因： 其 MoE（专家混合）架构是一个关键的差异化因素。早期复制 OpenAI 的 o1 模型只是开始——真正的挑战是如何在有限资源下进行扩展。
• 在没有 NVIDIA 支持下的扩展： 尽管声称拥有 50,000 个 GPU，DeepSeek 可能只使用了大约 10,000 个老化的 A100 和 3,000 个禁令前的 H800。与美国实验室不同，DeepSeek 被迫追求效率。
• DeepSeek 的真正关注点： 与 OpenAI 或 Anthropic 不同，DeepSeek 并不执着于“AI 服务人类”。相反，它追求的是智能本身。这可能是它的秘密武器。

探索者与追随者：AI 的幂律法则​

• AI 发展是一个阶跃函数： 追赶的成本比领先低 10 倍。“追随者”以计算成本的一小部分利用过去的突破，而“探索者”必须盲目推进，承担巨大的研发费用。
• DeepSeek 会超越 OpenAI 吗？ 这是可能的——但前提是 OpenAI 出现失误。AI 仍然是一个开放性问题，DeepSeek 对推理模型的方法是一个强有力的赌注。

DeepSeek 背后的技术创新​

1. 监督微调（SFT）的终结？​

• DeepSeek 最具颠覆性的主张： SFT 可能不再是推理任务所必需的。如果属实，这标志着范式的转变。
• 但不要太快下结论… DeepSeek-R1 仍然依赖 SFT，特别是在对齐方面。真正的转变在于如何更有效地使用 SFT 来提炼推理任务。

2. 数据效率：真正的护城河​

• 为什么 DeepSeek 优先考虑数据标注： 据报道，梁文峰亲自标注数据，强调其重要性。特斯拉在自动驾驶方面的成功来自于细致的人类标注——DeepSeek 正在应用同样的严格标准。
• 多模态数据：尚未准备好——尽管 Janus-Pro 已发布，多模态学习仍然昂贵得令人望而却步。尚无实验室展示出令人信服的收益。

3. 模型蒸馏：一把双刃剑​

• 蒸馏提高了效率但降低了多样性： 这可能在长期内限制模型能力。
• 蒸馏的“隐藏债务”： 在不了解 AI 训练的基本挑战的情况下，依赖蒸馏可能会在下一代架构出现时导致意想不到的陷阱。

4. 过程奖励：AI 对齐的新前沿​

• 结果监督定义了上限： 基于过程的强化学习可能防止黑客攻击，但智能的上限仍取决于结果驱动的反馈。
• RL 悖论： 大型语言模型（LLM）没有像国际象棋那样明确的胜利条件。AlphaZero 之所以有效，是因为胜利是二元的。AI 推理缺乏这种清晰度。

为什么 OpenAI 没有使用 DeepSeek 的方法？​

• 关注点的不同： OpenAI 优先考虑规模，而不是效率。
• 美国的“隐藏 AI 战争”： OpenAI 和 Anthropic 可能忽视了 DeepSeek 的方法，但他们不会再忽视太久。如果 DeepSeek 被证明是可行的，预计研究方向将发生变化。

2025 年的 AI 未来​

• 超越 Transformers？ AI 可能会分化为不同的架构。该领域仍然专注于 Transformers，但替代模型可能会出现。
• RL 的未开发潜力： 除了数学和编码等狭窄领域，强化学习仍未得到充分利用。
• AI 代理的年份？ 尽管炒作不断，但尚无实验室推出突破性的 AI 代理。

开发者会迁移到 DeepSeek 吗？​

• 还没有。 OpenAI 在编码和指令执行能力上仍然占据优势。
• 但差距正在缩小。 如果 DeepSeek 保持势头，开发者可能会在 2025 年转向。

OpenAI Stargate 5000 亿美元赌注：是否仍然有意义？​

• DeepSeek 的崛起对 NVIDIA 的主导地位提出质疑。 如果效率胜过蛮力扩展，OpenAI 的 5000 亿美元超级计算机可能显得过于奢侈。
• OpenAI 是否真的会花费 5000 亿美元？ 软银是资金支持者，但缺乏流动性。执行仍不确定。
• Meta 正在逆向工程 DeepSeek。 这证实了其重要性，但 Meta 是否能调整其路线图仍不明确。

市场影响：赢家与输家​

• 短期： AI 芯片股票，包括 NVIDIA，可能面临波动。
• 长期： AI 的增长故事依然完整——DeepSeek 只是证明了效率与原始计算力同样重要。

开源与闭源：新的战场​

• 如果开源模型达到闭源性能的 95%， 整个 AI 商业模式将发生转变。
• DeepSeek 正在迫使 OpenAI 作出回应。 如果开源模型继续改进，专有 AI 可能难以为继。

DeepSeek 对全球 AI 战略的影响​

• 中国的追赶速度比预期快。 中美之间的 AI 差距可能只有 3-9 个月，而不是之前认为的两年。
• DeepSeek 是中国 AI 战略的概念验证。 尽管计算能力有限，效率驱动的创新正在发挥作用。

最后的话：愿景比技术更重要​

• DeepSeek 的真正差异化在于其雄心。 AI 突破来自于推动智能的边界，而不仅仅是改进现有模型。
• 下一个战场是推理。 谁能率先开发下一代 AI 推理模型，谁就能定义行业的轨迹。

一个思维实验： 如果你有一次机会向 DeepSeek CEO 梁文峰提问，你会问什么？你对公司扩展的最佳建议是什么？分享你的想法——出色的回答可能会赢得下次闭门 AI 峰会的邀请。

DeepSeek 已经在 AI 领域开启了新篇章。它是否会重写整个故事还有待观察。

引言​

AI 领域正在经历一场剧变。在过去的两周里，我们与领先的 AI 研究人员和开发者进行了闭门讨论，揭示了关于 2025 年行业轨迹的迷人见解。浮现的是权力的复杂重组、老牌企业面临的意外挑战，以及将塑造技术未来的关键转折点。

这不仅仅是一份报告，而是行业未来的地图。让我们深入了解定义 2025 年的赢家、输家和关键赌注。

赢家：新权力结构的崛起​

Anthropic：务实的先锋​

Anthropic 在 2025 年脱颖而出，凭借明确而务实的战略：

• 模型控制协议 (MCP)：MCP 不仅是一个技术规范，而是旨在为编码和代理工作流创建行业标准的基础协议。可以将其视为代理时代的 TCP/IP——这是一个雄心勃勃的举措，将 Anthropic 置于 AI 互操作性的中心。
• 基础设施掌握：Anthropic 专注于 计算效率 和 定制芯片设计，展示了在解决 AI 部署的可扩展性挑战方面的远见。
• 战略合作伙伴关系：通过专注于构建强大的模型并将互补能力外包给合作伙伴，Anthropic 促进了一个协作的生态系统。他们的 Claude 3.5 Sonnet 模型在编码应用中保持了六个月的领先地位——在 AI 领域，这是一段漫长的时间。

Google：垂直整合的冠军​

Google 的主导地位源于其对整个 AI 价值链的无与伦比的控制：

• 端到端基础设施：Google 的 定制 TPU、广泛的数据中心，以及在硅、软件和应用之间的紧密集成，创造了无可匹敌的竞争壁垒。
• Gemini Exp-1206 性能：Gemini Exp-1206 的早期试验设定了新的基准，强化了 Google 在整个堆栈中优化的能力。
• 企业解决方案：Google 丰富的内部生态系统作为工作流自动化解决方案的测试场。他们的垂直整合使他们能够在企业 AI 中占据主导地位，这是纯 AI 公司和传统云提供商都无法匹敌的。

输家：面临的挑战​

OpenAI：在十字路口​

尽管早期取得了成功，OpenAI 正面临越来越多的挑战：

• 组织困境：Alec Radford 等高管的离职表明可能存在内部不一致。OpenAI 向消费应用的转型是否正在削弱其对 AGI 的关注？
• 战略局限：ChatGPT 的成功虽然在商业上有价值，但可能限制了创新。当竞争对手探索代理工作流和企业级应用时，OpenAI 有可能被局限于聊天机器人领域。

Apple：错过 AI 浪潮​

Apple 在 AI 方面的有限进展威胁到其在移动创新中的长期主导地位：

• 战略盲点：随着 AI 成为移动生态系统的核心，Apple 在 AI 驱动的端到端解决方案 方面缺乏有影响力的贡献可能会削弱其核心业务。
• 竞争脆弱性：如果不能在将 AI 集成到其生态系统中取得重大进展，Apple 可能会落后于快速创新的竞争对手。

2025 年的关键赌注​

模型能力：大分化​

AI 行业正处于一个十字路口，有两种可能的未来：

1. AGI 突破：AGI 的突破可能会使当前的应用程序过时，瞬间重塑行业。
2. 渐进演变：更有可能的是，渐进式改进将推动实际应用和端到端自动化，偏向于专注于可用性而非基础突破的公司。

公司必须在维持基础研究和提供即时价值之间取得平衡。

代理进化：下一个前沿​

代理代表了 AI-人类互动的变革性转变。

• 上下文管理：企业正在超越简单的提示响应模型，将 上下文理解 纳入工作流。这简化了架构，使应用程序能够随着模型能力的发展而演变。
• 人机协作：平衡自主性与监督是关键。像 Anthropic 的 MCP 这样的创新可能为 代理应用商店 奠定基础，实现代理与企业系统之间的无缝通信。

展望未来：下一个巨型平台​

AI 操作系统时代​

AI 准备重新定义平台范式，为数字时代创建新的“操作系统”：

• 基础模型作为基础设施：模型本身正在成为平台，API 优先开发 和 标准化代理协议 推动创新。
• 新交互范式：AI 将超越传统界面，融入设备和环境中。机器人和可穿戴 AI 代理 的时代即将到来。
• 硬件演变：专用芯片、边缘计算和优化的硬件形式将加速 AI 在各行业的采用。

结论​

AI 行业正进入一个决定性的阶段，实际应用、基础设施和人机互动成为中心。赢家将擅长于：

• 提供解决实际问题的 端到端解决方案。
• 专注于 垂直应用 以超越竞争对手。
• 构建强大、可扩展的 基础设施 以实现高效部署。
• 定义 人机互动范式，在自主性与监督之间取得平衡。

这是一个关键时刻。成功的公司将是那些将 AI 的潜力转化为切实的、变革性价值的公司。随着 2025 年的展开，定义下一个巨型平台和生态系统的竞争已经开始。

你怎么看？我们是朝着 AGI 突破前进，还是渐进式进步将占据主导地位？分享你的想法并加入讨论。

我们很高兴地宣布 Cuckoo Network 与 Tenspect 之间的突破性合作，将我们的去中心化 AI 基础设施与 Tenspect 的创新房屋检查平台相结合。这一合作标志着将去中心化 AI 的力量带入房地产行业的重要一步。

为什么这次合作很重要​

Tenspect 通过其 AI 驱动的平台彻底改变了房屋检查行业，使检查人员能够进行更快、更高效的检查。通过与 Cuckoo Network 的去中心化 AI 基础设施集成，Tenspect 将能够提供更强大的功能，同时确保数据隐私并降低成本。

此次合作的主要优势包括：

1. 去中心化 AI 处理：Tenspect 的智能记事本和 AI 功能将利用 Cuckoo Network 的 GPU 挖矿网络，确保更快的处理时间和增强的隐私性。
2. 成本效益：通过利用 Cuckoo Network 的去中心化基础设施，Tenspect 可以以更具竞争力的价格向房屋检查员提供 AI 服务。
3. 增强隐私：我们的去中心化方法确保敏感的检查数据保持安全和私密，同时仍然受益于先进的 AI 功能。

技术集成​

Tenspect 将与 Cuckoo Chain 集成以实现安全、透明的交易，并利用我们的 GPU 挖矿网络进行 AI 推理任务。这包括：

• 通过我们的去中心化 AI 节点处理语音转录
• 处理检查文档的图像分析
• 使用我们的分布式计算资源生成检查报告

接下来是什么​

此次合作仅仅是个开始。Cuckoo Network 和 Tenspect 将共同努力：

• 扩展房屋检查员的 AI 能力
• 为房地产行业开发新的去中心化 AI 功能
• 创造利用两个平台优势的创新解决方案

我们很高兴能与 Tenspect 合作，将去中心化 AI 的优势带入房屋检查行业。这一合作与我们的使命完美契合，即在确保隐私和效率的同时民主化 AI 访问。

请继续关注有关这一激动人心的合作的更多更新！

有关此次合作的更多信息：

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Ritual 由前 Polychain 投资者 Niraj Pant 和 Akilesh Potti 于 2023 年创立，是一个雄心勃勃的项目，位于区块链和 AI 的交汇点。该公司获得了由 Archetype 领投、Polychain Capital 战略投资的 2500 万美元 A 轮融资，旨在解决实现复杂链上和链下交互的关键基础设施缺口。Ritual 拥有来自领先机构和公司的 30 名专家团队，正在构建一个将 AI 能力直接集成到区块链环境中的协议，目标应用包括自然语言生成的智能合约和动态市场驱动的借贷协议。

为什么客户需要 Web3 来实现 AI​

Web3 和 AI 的集成可以缓解传统中心化 AI 系统中的许多限制。

1. 去中心化基础设施有助于降低操控风险：当 AI 计算和模型输出由多个独立操作的节点执行时，任何单一实体（无论是开发者还是企业中介）都更难以篡改结果。这增强了用户对 AI 驱动应用的信心和透明度。

2. Web3 原生 AI 扩展了链上智能合约的范围，超越了基本的金融逻辑。有了 AI 的参与，合约可以响应实时市场数据、用户生成的提示，甚至复杂的推理任务。这使得诸如算法交易、自动化借贷决策和聊天交互（例如 FrenRug）等用例成为可能，而这些在现有的、孤立的 AI API 下是不可能实现的。由于 AI 输出是可验证的并与链上资产集成，这些高价值或高风险的决策可以以更大的信任和更少的中介执行。

3. 将 AI 工作负载分布在网络中可以潜在地降低成本并增强可扩展性。尽管 AI 计算可能很昂贵，但设计良好的 Web3 环境从全球计算资源池中汲取资源，而不是单一的中心化提供商。这带来了更灵活的定价、改进的可靠性，以及持续的链上 AI 工作流程的可能性——所有这些都由节点运营商提供计算能力的共同激励机制支持。

Ritual 的方法​

该系统有三个主要层次——Infernet Oracle、Ritual Chain（基础设施和协议）和原生应用——每个层次都旨在解决 Web3 x AI 领域的不同挑战。

1. Infernet Oracle​

• 功能 Infernet 是 Ritual 的第一个产品，作为链上智能合约和链下 AI 计算之间的桥梁。它不仅仅是获取外部数据，而是协调 AI 模型推理任务，收集结果，并以可验证的方式将其返回链上。
• 关键组件
  • 容器：用于托管任何 AI/ML 工作负载的安全环境（例如 ONNX、Torch、Hugging Face 模型、GPT-4）。
  • infernet-ml：用于部署 AI/ML 工作流程的优化库，提供与流行模型框架的即用型集成。
  • Infernet SDK：提供标准化接口，使开发者可以轻松编写请求和消费 AI 推理结果的智能合约。
  • Infernet 节点：部署在 GCP 或 AWS 等服务上，这些节点监听链上推理请求，在容器中执行任务，并将结果返回链上。
  • 支付与验证：管理计算和验证节点之间的费用分配，并支持各种验证方法以确保任务诚实执行。
• 重要性 Infernet 超越了传统的预言机，通过验证链下 AI 计算，而不仅仅是数据馈送。它还支持调度重复或时间敏感的推理任务，减少了将 AI 驱动任务链接到链上应用的复杂性。

2. Ritual Chain​

Ritual Chain 在基础设施和协议层面集成了 AI 友好的功能。它旨在处理智能合约和链下计算之间的频繁、自动化和复杂交互，远远超出典型 L1 的管理能力。

2.1 基础设施层​

• 功能 Ritual Chain 的基础设施支持比标准区块链更复杂的 AI 工作流程。通过预编译模块、调度器和称为 EVM++ 的 EVM 扩展，它旨在促进频繁或流式 AI 任务、强大的账户抽象和自动化合约交互。

• 关键组件

  • 预编译模块

    ：

    • **EIP 扩展（例如 EIP-665、EIP-5027）**消除代码长度限制，减少签名的 gas，并在链和链下 AI 任务之间建立信任。
    • 计算预编译标准化智能合约内的 AI 推理、零知识证明和模型微调框架。

  • 调度器：通过允许任务按固定时间表运行（例如每 10 分钟），消除对外部“Keeper”合约的依赖。对于持续的 AI 驱动活动至关重要。

  • EVM++：通过原生账户抽象（EIP-7702）增强 EVM，使合约可以在设定期限内自动批准交易。这支持无需人工干预的持续 AI 驱动决策（例如自动交易）。

• 重要性 通过直接在其基础设施中嵌入 AI 关注的功能，Ritual Chain 简化了复杂、重复或时间敏感的 AI 计算。开发者获得了一个更强大和自动化的环境来构建真正“智能”的 dApps。

2.2 共识协议层​

• 功能 Ritual Chain 的协议层解决了高效管理多样 AI 任务的需求。大型推理任务和异构计算节点需要特殊的费用市场逻辑和新颖的共识方法，以确保顺利执行和验证。
• 关键组件
  • Resonance（费用市场）：
    • 引入“拍卖师”和“经纪人”角色，以匹配不同复杂度的 AI 任务与合适的计算节点。
    • 采用近乎穷尽或“捆绑”任务分配，以最大化网络吞吐量，确保强大节点处理复杂任务而不滞后。
  • Symphony（共识）：
    • 将 AI 计算拆分为并行子任务进行验证。多个节点分别验证过程步骤和输出。
    • 通过在多个节点间分配验证工作负载，防止大型 AI 任务过载网络。
  • vTune：
    • 通过使用“后门”数据检查，展示如何在链上验证节点执行的模型微调。
    • 展示 Ritual Chain 处理更长、更复杂 AI 任务的更广泛能力，且信任假设最小化。
• 重要性 传统费用市场和共识模型难以应对繁重或多样的 AI 工作负载。通过重新设计两者，Ritual Chain 可以动态分配任务并验证结果，将链上可能性扩展到基本代币或合约逻辑之外。

3. 原生应用​

• 功能 基于 Infernet 和 Ritual Chain，原生应用包括模型市场和验证网络，展示了如何将 AI 驱动功能本地集成和货币化到链上。
• 关键组件
  • 模型市场：
    • 将 AI 模型（及可能的微调变体）标记为链上资产。
    • 允许开发者购买、出售或许可 AI 模型，收益奖励给模型创建者和计算/数据提供者。
  • 验证网络和“Rollup-as-a-Service”：
    • 为外部协议（例如 L2s）提供可靠的环境，用于计算和验证复杂任务，如零知识证明或 AI 驱动查询。
    • 提供定制的 rollup 解决方案，利用 Ritual 的 EVM++、调度功能和费用市场设计。
• 重要性 通过使 AI 模型直接可交易和可验证到链上，Ritual 将区块链功能扩展到 AI 服务和数据集的市场。更广泛的网络还可以利用 Ritual 的基础设施进行专业计算，形成一个统一的生态系统，其中 AI 任务和证明既便宜又透明。

Ritual 的生态系统发展​

Ritual 的“开放 AI 基础设施网络”愿景与构建强大的生态系统密不可分。除了核心产品设计，团队还在模型存储、计算、证明系统和 AI 应用方面建立了合作伙伴关系，以确保网络的每一层都能获得专家支持。同时，Ritual 大力投资于开发者资源和社区增长，以促进其链上的实际用例。

1. 生态系统合作

• 模型存储与完整性：通过 Arweave 存储 AI 模型，确保其防篡改。
• 计算合作伙伴：IO.net 提供去中心化计算，满足 Ritual 的扩展需求。
• 证明系统与 Layer-2：与 Starkware 和 Arbitrum 合作，扩展 EVM 任务的证明生成能力。
• AI 消费应用：与 Myshell 和 Story Protocol 合作，将更多 AI 驱动服务带到链上。
• 模型资产层：Pond、Allora 和 0xScope 提供额外的 AI 资源，推动链上 AI 边界。
• 隐私增强：Nillion 加强 Ritual Chain 的隐私层。
• 安全与质押：EigenLayer 帮助保护和质押网络。
• 数据可用性：EigenLayer 和 Celestia 模块增强数据可用性，对 AI 工作负载至关重要。

2. 应用扩展

• 开发者资源：综合指南详细说明如何启动 AI 容器、运行 PyTorch，并将 GPT-4 或 Mistral-7B 集成到链上任务中。动手示例——如通过 Infernet 生成 NFT——降低了新手的入门门槛。
• 资金与加速：Ritual Altar 加速器和 Ritual Realm 项目为在 Ritual Chain 上构建 dApps 的团队提供资金和指导。
• 重要项目：
  • Anima：多代理 DeFi 助手，处理贷款、兑换和收益策略的自然语言请求。
  • Opus：AI 生成的 meme 代币，具有计划的交易流程。
  • Relic：将 AI 驱动的预测模型整合到 AMM 中，旨在实现更灵活和高效的链上交易。
  • Tithe：利用 ML 动态调整借贷协议，提高收益同时降低风险。

通过对齐产品设计、合作伙伴关系和多样化的 AI 驱动 dApps，Ritual 将自己定位为 Web3 x AI 的多方面中心。其生态系统优先的方法——辅以充足的开发者支持和实际的资金机会——为链上更广泛的 AI 采用奠定了基础。

Ritual 的展望​

Ritual 的产品计划和生态系统看起来很有前景，但仍然存在许多技术空白。开发者仍需解决诸如设置模型推理端点、加速 AI 任务以及协调多个节点以进行大规模计算等基本问题。目前，核心架构可以处理较简单的用例；真正的挑战在于激励开发者在链上构建更具想象力的 AI 驱动应用。

未来，Ritual 可能会更少关注金融，而更多关注使计算或模型资产可交易。这将吸引参与者并通过将链的代币与实际 AI 工作负载联系起来来增强网络安全性。尽管代币设计的细节仍不清楚，但显然 Ritual 的愿景是激发新一代复杂、去中心化、AI 驱动的应用——将 Web3 推向更深、更具创造性的领域。

AI 和加密技术的融合一直备受关注，但执行效果不佳。过去去中心化 AI 的努力使得技术栈分散，却未能带来实质价值。未来不在于零散的去中心化，而在于构建真正去中心化的全栈 AI 平台，将计算、数据和智能整合为一个连贯的、自我维持的生态系统。

我花了几个月的时间采访了 47 位开发者、创始人和研究人员。共识是？全栈去中心化 AI 是计算智能的未来，2025 年将是其突破之年。

1.7 万亿美元的市场缺口​

今天的 AI 基础设施由少数几家公司主导：

• 四家公司控制了 NVIDIA H100 GPU 供应的 92%。
• 这些 GPU 每年可产生高达 140 万美元的收入。
• AI 推理的加价超过 80%。

这种集中化抑制了创新，创造了适合颠覆的低效。去中心化的全栈 AI 平台如 Cuckoo Network 旨在通过民主化计算、数据和智能的访问来消除这些瓶颈。

全栈去中心化 AI：扩展愿景​

全栈去中心化 AI 平台不仅整合了计算、数据和智能，还在区块链和 AI 的交汇处开启了变革性的新用例。让我们在新兴趋势的背景下探索这些层次。

1. 去中心化计算市场​

集中式计算提供商收取高昂费用并集中资源。去中心化平台如 Gensyn 和 Cuckoo Network 使得：

• 弹性计算： 在分布式网络中按需访问 GPU。
• 可验证计算： 加密证明确保计算准确。
• 降低成本： 早期基准测试显示成本降低 30-70%。

此外，AI-Fi 的兴起正在创造新的经济原语。GPU 正成为收益资产，链上流动性允许数据中心融资硬件采购。去中心化训练框架和推理编排的发展正在加速，为真正可扩展的 AI 计算基础设施铺平道路。

2. 社区驱动的数据生态系统​

AI 对数据的依赖使集中式数据集成为瓶颈。去中心化系统利用 数据 DAO 和零知识证明（ZK）等隐私增强技术，使得：

• 公平价值归属： 动态定价和所有权模型奖励贡献者。
• 实时数据市场： 数据成为可交易的代币化资产。

然而，随着 AI 模型对复杂数据集的需求增加，数据市场需要在质量和隐私之间取得平衡。概率隐私原语的工具，如安全多方计算（MPC）和联邦学习，将在确保去中心化 AI 应用的透明性和安全性方面变得至关重要。

3. 透明的 AI 智能​

今天的 AI 系统是黑箱。去中心化智能通过以下方式带来透明性：

• 可审计模型： 智能合约确保责任和透明度。
• 可解释决策： AI 输出是可解释的，增强信任。

新兴趋势如 代理意图——自主 AI 代理在链上交易或行动——展示了去中心化 AI 如何重新定义工作流程、微支付，甚至治理。平台必须确保代理系统和人类系统之间的无缝互操作性，以促进这些创新的蓬勃发展。

去中心化 AI 的新兴类别​

代理间交互​

区块链本质上是可组合的，使其成为代理间交互的理想选择。这个设计空间包括自主代理参与金融交易、发行代币或促进工作流程。在去中心化 AI 中，这些代理可以协作完成复杂任务，从模型训练到数据验证。

生成内容和娱乐​

AI 代理不仅仅是工作者——它们也可以创造。从代理多媒体娱乐到动态生成的游戏内容，去中心化 AI 可以解锁新的用户体验类别。想象一下虚拟角色无缝融合区块链支付和 AI 生成的叙事，重新定义数字故事讲述。

计算会计标准​

缺乏标准化的计算会计一直困扰着传统和去中心化系统。为了竞争，去中心化 AI 网络必须通过启用苹果对苹果的比较来优先考虑透明度。这不仅会提升用户信任，还会为扩展去中心化计算市场创建可验证的基础。

建设者和投资者应该做什么​

全栈去中心化 AI 的机会巨大，但需要专注：

• 利用 AI 代理进行工作流程自动化： 自主交易的代理可以简化企业认证、微支付和跨平台集成。
• 构建互操作性： 确保与现有 AI 管道和新兴工具如代理交易接口的兼容性。
• 优先考虑用户体验和信任： 采用依赖于简单性、透明性和可验证性。

展望未来​

AI 的未来不是分裂的，而是通过去中心化的全栈平台统一的。这些系统优化计算、数据和智能层，重新分配权力并实现前所未有的创新。通过集成代理工作流程、概率隐私原语和透明的会计标准，去中心化 AI 可以弥合意识形态和实用性之间的差距。

在 2025 年，成功将属于那些通过构建连贯的、以用户为中心的生态系统提供真正价值的平台。真正去中心化 AI 的时代才刚刚开始——其影响将是变革性的。