Eternal AI
Eternal AI 是一個去中心化的點對點AI網路，讓使用者能夠創建、託管並與主權AI代理互動。它透過裝置端處理，專注於隱私、抗審查和使用者控制，沒有中心化的監管者。
Eternal AI 是一個去中心化的點對點AI網路，讓使用者能夠創建、託管並與主權AI代理互動。它透過裝置端處理，專注於隱私、抗審查和使用者控制，沒有中心化的監管者。
關於 去中心化基礎設施
去中心化基礎設施是利用區塊鏈和點對點網路等分散式技術，為建構和執行AI應用提供基礎元件的平台。這些平台將運算、儲存和治理分散到參與者網路中，為傳統的中心化雲端服務提供了替代方案。這種方法增強了AI操作中的資料主權、抗審查性和透明度。透過利用全球資源網路，它旨在使AI的開發和部署民主化。
核心功能
- 分散式運算：聚合並提供對全球GPU和CPU資源網路的存取，用於AI模型訓練和推理。
- 去中心化儲存：在分散式網路中為資料集和AI模型提供彈性和安全的儲存，防止單點故障。
- 可驗證運算：利用加密證明來確保AI模型輸出和操作的完整性與正確性。
- 代幣激勵機制：使用加密貨幣或代幣獎勵貢獻運算能力、儲存或資料的參與者。
- 鏈上治理：透過區塊鏈上的智慧合約管理模型版本、存取權限和操作規則，實現透明管理。
適用場景
該基礎設施主要由AI開發者、研究人員和Web3專案使用，他們致力於建構更開放、更有彈性、更公平的AI系統。它在去中心化科學（DeSci）領域的協作研究、在DeFi中創建透明可驗證的金融模型，以及開發抗審查的生成式AI應用等方面尤其有價值。
選擇要點
在選擇去中心化基礎設施平台時，應考慮特定網路的共識機制和安全模型。評估其對不同AI工作負載（如訓練與推理）的支援情況。分析平台的代幣經濟學和激勵結構，以了解其經濟可持續性。最後，評估開發者工具、API和文件的品質，確保能輕鬆整合到您現有的工作流程中。
去中心化基礎設施應用場景
民主化的AI模型訓練
一位預算有限的獨立AI研究員需要訓練一個大規模的自然語言模型。他們沒有支付中心化雲端GPU服務的高昂費用，而是使用了一個去中心化運算平台。他們將訓練任務提交到一個由個人擁有的GPU組成的全球網路，並以該網路的原生代幣支付顯著更低的費用。這使他們能夠獲得完成研究所需的運算能力，從而在更公平的競爭環境中與大公司競爭。
建構抗審查的AI應用
一個開發者團隊希望創建一個不受中心化控制和潛在下架風險的生成式AI藝術平台。他們在去中心化基礎設施堆疊上建構他們的應用程式。AI模型儲存在去中心化儲存網路上，推理任務在分散式運算網路上執行。這種架構確保了服務能夠持續運作並全球使用者均可存取，因為沒有任何單一實體可以關閉它或審查其內容。
用於AI訓練的安全資料變現
一家醫療機構擁有可用於訓練診斷AI模型的寶貴匿名病患資料。為保持完全的隱私和控制，他們使用一個支援聯邦學習的去中心化平台。資料永遠不會離開他們的本地伺服器。相反，AI模型被傳送到他們的系統進行訓練，只有更新後的模型參數被共享回網路。該機構透過其貢獻賺取代幣，在不損害病患隱私的情況下將其資料資產變現。
用於去中心化金融（DeFi）的可驗證AI
一個DeFi借貸協議使用AI模型評估借款人的信用風險。為確保透明度和信任，該模型運行在提供可驗證運算的去中心化基礎設施上。AI生成的每個風險評分都可以透過加密方式證明是特定模型版本和輸入資料的正確輸出。這可以防止風險模型被操縱，並為所有使用者提供協議公平運作的可審計證明，從而加強DeFi應用的整體安全性和完整性。
大型AI模型的永久儲存
一個開源AI組織開發了幾個大型語言模型，希望永久向公眾提供。將這些巨大的檔案（通常大小為TB級）儲存在傳統雲端儲存上成本高昂，且受制於提供商的條款。他們選擇將模型儲存在像Arweave或Filecoin這樣的去中心化儲存網路上。這確保了模型被不可變地、永久地儲存，為未來的研究人員和開發者保留下來，並且只需一次性儲存成本，而非重複的月費。
社群治理的AI開發
一個去中心化自治組織（DAO）專注於建構一個開源AI助理。他們使用一個去中心化基礎設施平台來管理該專案。新的程式碼貢獻作為提案提交，DAO成員使用治理代幣投票批准合併。平台的資金庫由代幣持有者資助，透過智慧合約自動向開發者支付已批准工作的報酬。這創建了一個透明的、由社群驅動的開發流程，其中控制權和所有權分散在所有利害關係人中，而不是集中在一家公司內。