DeAI：以Web3治理AI野蠻生長
去中心化AI的崛起：通往可信智能未來的新路徑
原文作者：K，Web3Caff Research 研究員
近年來，人工智慧（AI）技術迎來結構性轉折。模型能力持續突破、推理效率不斷優化，全球資本與國家力量紛紛湧入。然而，在這場中心化主導的狂熱浪潮背後，DeAI（去中心化的 AI 訓練與推理架構）正悄然興起，直指當今 AI 發展的兩大核心隱患：盲信機制與擴展脆弱性。
中心化AI的信任危機與效能瓶頸
當前的中心化 AI 生態建立在龐大的物理基礎設施之上——從封閉的超級算力集群到黑盒式的模型推理系統，從 SaaS 產品封裝到企業內部 API 調用。這種模式雖推動了短期快速落地，卻也帶來根本性問題：
- 用戶如何確認模型輸出未被篡改、具備真實性？
- 當訓練與推理跨越地域、設備、文化與法律邊界時，中心化架構是否仍能維持成本與性能優勢？
正如互聯網從 Web2 平台走向 Web3 協議的歷程所示，AI 的發展亦將面臨開放與控制之間的根本抉擇。
DeAI的核心：可驗證計算重塑信任基礎
DeAI 提出了一條截然不同的技術路徑，其核心理念為「可驗證計算（Verifiable Compute）」。透過密碼學與共識機制，每一次模型運行都具備可追溯、可證明的執行軌跡。這不僅解決了用戶對結果「必須相信」的困境，更為跨國協作提供了通用的信任底層。
目前如 Prime Intellect 與 Inference Labs 等先驅項目，已在異地 GPU 叢集中實現部分驗證型推理，為分布式訓練與自治 AI 服務開闢了新可能[70]。
RoG時代來臨：每小時GPU收益成競爭關鍵
從經濟角度看，DeAI 的興起與 AI 行業 RoG（Return-on-GPU，即每小時 GPU 算力帶來的收益）轉變密切相關。GPT-4.1 的設計已不再單純追求大模型與算力堆疊，而是強調精細化調優與資源配置，例如：
- 最大化重用已有上下文
- 減少不必要的重新計算
- 降低無效輸出與 Token 消耗
這些優化使算力更多投入真正有價值的推理過程[68]，標誌著產業焦點正從「能燒多少 GPU」轉向「每小時能創造多少價值」。這種效能導向，恰恰為去中心化 AI 網絡提供了絕佳突破口。
Permissionless異構網絡：打破中心化成本壁壘
相較於中心化 GPU 集群高昂的固定成本與效率瓶頸，一張由全球用戶貢獻的無需許可（Permissionless）異構 GPU 網絡展現出巨大潛力。若此網絡同時具備「可驗證性」，則不僅能在成本結構上與 AWS、Azure 等中心化基建競爭，更天然擁有透明與可信的優勢。
重塑參與結構：從模型使用者到價值共享者
DeAI 的影響遠超技術層面，更將重構 AI 開發的所有權與參與模式。在 OpenAI、Anthropic 等巨頭主導的封閉生態中，多數開發者僅是「模型使用者」，無法參與訓練收益或決策過程。
而在 DeAI 網絡中，每一位貢獻者——無論是提供算力的節點、貢獻數據的用戶，還是開發 Agent 應用的工程師——皆可透過協議參與治理並分享收益。這不僅是經濟機制的創新，更是 AI 發展倫理的重要進步。
未來展望：多軌並行的AI生態圖景
儘管 DeAI 仍處於早期探索階段，尚未達成足以替代中心化模型的性能水準，也面臨網絡穩定性與驗證效率等挑戰，但 AI 的未來注定不會是單一路徑。
預期中心化平台將繼續主導企業市場，追求 RoG 極致優化的產品化；而 DeAI 則將在邊緣場景與新興市場中生長，逐步演化出自有生命力的開放模型生態。
正如互聯網之於信息自由，DeAI 之於智能自治權。它的意義不僅在於技術優勢，更在於提供另一種世界的可能性——一個無需信任特定中介，依然可以信任智能本身的未來。
本內容摘選自外捕研究 Web3Caff Research 發表的研報：《Web3 2025 年度 4 萬字報告（下篇）：面向金融 × 計算 × 互聯網秩序歷史交匯，行業大轉向即將開啟？全景式拆解其結構變化、價值潛能、風險邊界及未來展望》
本研報（已開放免費閱讀）由 Web3Caff Research 研究員 K 撰寫，圍繞 2025 年 Web3 發展階段變化的核心邏輯展開系統梳理，重點討論在底層及監管能力持續演進的背景下，應用探索與系統協作為何逐漸成為新的關注方向，核心要點包括：
- 階段演進背景：基礎設施建設告一段落後，行業關注點出現變化的內在原因；
- 關鍵機制變化：規則框架與鏈上機制逐步清晰，對系統運行方式產生的影響；
- 主要應用方向：圍繞支付結算、現實場景映射與可程式化協作的探索路徑；
- 未來發展方向：探討 2026 年及之後的 Web3 演進態勢。
