当川普为 AI 投入万亿时，谁在为 AI 提供可信数据？

当川普为 AI 投入万亿美元时，表面看上去是模型、芯片、数据中心的比拼，但也引发出更深层的问题，AI 模型依赖的数据是如何验证的，是否可追踪的，在训练过程黑箱和推理过程是不是可以审计的，模型之间是否可以协作，还是只能各自为战？
说人话就是当我们共 AI 获取信息的时候，谁能确定 AI 给出的信息就是对的，数据污染已经不是一个说着玩的词了，当初某号称是 ChatGPT 杀手的 AI 应用就已经深深的陷入了到数据污染的环境，当数据源都是错误的时候，给出的答案如何能是正确的。
现在的AI是不是智能的？也许是，但即便是再聪明的 AI 也需要模型的训练，但我们无法知道模型训练用了哪些数据，也无法验证 GPU 是否真的跑完了一个推理过程，更无法在多个模型间建立互信逻辑。
如果要让 AI 真正走向下一代，可能需要同时解决这三个问题：
一，训练数据必须可信、可验证。
二，推理过程必须可被第三方模型审计。
三，模型必须能在无需平台撮合的前提下协调算力、交换任务、共享成果。
这不是单靠一个模型、一个 API 或一个 GPU 平台能解决的，而是需要一个真正为 AI 构建的系统，这个系统应该既能低成本永久性的存储数据，让数据本身具备审查与被审查的权限，又能让模型之间实现推理上的验证，还需要要支持模型在特定前提下自主发现算力、协调任务、审计每一步执行的能力。
这在中心化的平台都很难做到，那么是不是有可能在去中心化的平台上实现，而为什么又要用去中心化的方式来实现呢？
我觉得只有区块链才能做到真正将“数据存储、数据执行、数据验证”融合在同一个底层网络中。这也是区块链最大的魅力之一，不可篡改和透明性，但问题是，并不是每一条链都适合做 AI 的底层。
如果单纯是储存的话，已经有了 IPFS 协议，但单纯的储存还不够用，还需要能让智能合约可以直接调用数据，审计推理结果，甚至协调 GPU 资源完成计算任务，这些特性，别说 IPFS 就是大多数 L1 或 AI 应用暂时里都还做不到。
如果说真能有些关联的话，可能就是 @irys_xyz 会有些机会， Irys 并不是传统的存储链，而是准备打造成一个为 AI 构建的数据执行网络。将数据作为可编程的资产。模型之间可以在链上读取数据、验证推理、调用算力，并且通过智能合约实现定价、授权、分润和验证。
当然目前 Irys 也还有一些不成熟的地方，但这个发展的方向应该是对的，而且不论是中心化 AI 还是去中心化 AI，如果数据源不可信，那所有算力都是沙上建塔，再强的模型也不过是水中月，镜中花。