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⚠️ 活動要求:
原創內容,至少 300 字, 重復或抄襲內容將被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何標籤。
每篇文章必須獲得 至少3個互動,否則無法獲得獎勵
鼓勵圖文並茂、深度分析,觀點獨到。
⏰ 活動時間:2025年7月20日 17
五大AI Layer 1項目深度解析:區塊鏈與人工智能融合的新前沿
AI Layer 1項目深度解析:區塊鏈與人工智能的融合前沿
隨着AI技術的迅猛發展,傳統區塊鏈架構已難以滿足AI應用對高性能計算和復雜數據處理的需求。這促使了專爲AI優化的Layer 1區塊鏈平台的興起,它們在技術架構、應用場景和商業模式方面呈現出多元化的特點。
本文深入分析了Bittensor、Vana、Kite AI、Nillion以及Sahara這五個領先的AI Layer1項目。
1. Bittensor:去中心化AI網路基礎設施
Bittensor作爲區塊鏈AI領域的早期探索者,致力於構建一個開放的去中心化人工智能協作網路。它的目標是打破傳統AI研發中的中心化壁壘,讓更多參與者能夠共同貢獻、共同獲益。
Bittensor的技術架構採用了雙層結構設計:
這種設計讓Bittensor能夠同時兼顧整體網路的穩定性與各個領域的專業性,爲去中心化AI的發展提供了一個靈活的基礎架構。
生態發展進展
Bittensor最近完成的dTAO(動態TAO)系統升級是其經濟模型的一次重要革新。這次升級的核心在於優化代幣TAO的分配機制,從依賴驗證者主觀判斷的資源分配方式,轉向更加市場化的分配機制,使資源能夠更精準地流向那些真正具有競爭力的子網。
爲了解決這些問題,dTAO升級引入了基於市場機制的動態資源分配系統。這個系統將每個子網轉變爲一個獨立的經濟單元,通過用戶的實際需求來驅動資源分配。其核心創新是子網代幣(Alpha代幣)機制:
目前最活躍的幾個子網包括:
2. Vana:數據主權與價值重構平台
Vana項目聚焦於解決當今數字經濟中一個核心問題:個人數據的所有權與價值分配。Vana的創新之處在於建立了一個使用者真正擁有並控制自身數據的生態系統,同時能夠從中獲取經濟回報。
作爲一個與EVM兼容的Layer 1區塊鏈網路,Vana的技術架構包含五個核心組件:
數據流動性層:這是Vana網路的核心,通過數據流動性池(DLP)實現數據資產的激勵、聚合與驗證。
數據可移植層:確保用戶數據在不同應用和AI模型之間能夠便捷轉移,增強數據的使用靈活性。
通用連接組:追蹤整個生態系統內的實時數據流動,形成一個數據生態圖,確保系統的透明度。
非托管數據存儲:用戶的原始數據不會上鏈,而是由用戶自行選擇存儲位置,這確保了用戶對自己數據的完全控制權。
應用生態系統:開發者可以利用DLP積累的數據構建各種創新應用,包括AI應用,而數據貢獻者則可以從這些應用中獲得分紅獎勵。
最新發展動態
3. Kite AI:AI原生公鏈的技術突破
Kite AI是一個專注於AI領域的原生Layer 1區塊鏈項目,基於Avalanche框架構建。它致力於解決傳統區塊鏈在處理AI資產時面臨的各種挑戰,特別是如何實現AI數據、模型與智能體貢獻的透明確權與激勵問題。Kite AI提出了四項核心技術創新:
PoAI共識機制:通過鏈上可驗證的貢獻記錄系統,精確追蹤數據、模型和AI代理的價值貢獻。
可組合AI子網:支持開發者按需構建行業專屬AI協作生態。
AI原生執行層:專門處理AI計算任務,如推理、嵌入和微調/訓練。
去中心化數據引擎:確保數據創作者在AI工作流中獲得公平收益。
發展現狀
4. Nillion: 隱私計算的前沿探索
Nillion通過其獨特的"盲計算"技術,正在重新定義敏感數據的處理方式,爲未來的數字隱私保障開闢新途徑。
Nillion的核心優勢在於其"盲計算"能力——一種允許在數據生命週期的存儲、傳輸和處理全程保持加密狀態的過程。它的技術架構整合了多種尖端隱私保護技術:
Nillion的網路架構由三個主要層組成:處理層、協調層和連接層。
最新發展進程
5. Sahara AI: 構建AI資產新經濟的平台
Sahara AI的核心理念是構建一個"人類AI協作網路",使普通用戶、開發者和企業能夠參與AI資產的創建、部署和變現過程。
該平台的技術架構包含三個關鍵組件:
最新發展進程
Sahara AI已公布了其2024-2025年度路線圖,包含多個關鍵節點。2025年3月1日,Sahara AI推出了孵化器計劃,旨在發掘並支持全球最具潛力的AI x Web3創新項目。
總結
AI Layer 1正處於快速演進的關鍵階段。這一新興賽道通過去中心化的基礎設施,正在重構AI技術的底層架構。從數據確權到計算資源分配,從模型訓練到應用部署,這些平台正在突破傳統中心化AI系統的局限,構建一個更加開放、透明和高效的技術生態系統。未來,這一賽道將持續推動技術創新,推進人工智能向更加去中心化、更具協作性的發展方向演進。