在全球 AI 与区块链生态加速融合的当下,IoTeX 发布 Real-World AI Foundry(现实世界 AI 铸造厂),提出用去中心化方式对抗"封闭 AI"生态的理念,试图将实时、可信的数据流和去中心化治理结合,打造开放、可激励的智能模型网络。该计划在新加坡 Token2049 的 R3al World AI 峰会上宣布,并宣布了包括 Vodafone、Blockchain Association、Filecoin、Theta Network、Aethir 等在内的多家初始 Alignment Partners。IoTeX 的举措不仅是技术路线的一次拓展,也是去中心化 AI 研究进入产业化应用的标志性尝试。 Real-World AI Foundry 的核心概念是 Real-World Models(现实世界模型,简称 RWM),这些模型通过来自设备、传感器、用户与机器的实时数据进行训练与推理。与传统由少数科技公司控制的大规模模型不同,RWM 强调数据的可追溯性、来源证明与价值回报。IoTeX 以其已有的物联设备网络为起点,目前宣称拥有超过四千万台可接入的设备,它们可以通过 ioID 去中心化身份协议选择性地作为可信数据源接入生态。
IoTeX 强调用区块链记录数据接入与使用的元信息,并用加密与零知识证明保护隐私,结合代币激励实现可持续的参与经济体。 从技术路径看,Real-World AI Foundry 包含多个关键层面。首先是去中心化身份与数据证明,ioID 作为身份层,用于验证数据源的真实性而不暴露用户私人信息。其次是数据上链与隐私保护,采用零知识证明与加密技术把关数据的合规使用与权限管理,同时通过链下计算或可信执行环境降低链上运算成本。再次是模型训练与推理的协同机制,可能会结合联邦学习、差分隐私与可验证计算技术,让模型在无需集中汇集原始数据的情况下持续学习和更新。最后是治理与激励层,初期由 Alignment Partners 设立工作组,逐步过渡到代币化投票等去中心化治理机制,确保生态互操作性与价值分配的透明性。
Real-World Models 的最大价值在于把实时数据流与智能体结合,提供事件驱动、低延迟且可解释的决策能力。物联网设备、车联网传感器、能源管理系统、医疗设备和工业机器人等都可成为可信数据源,从而在出行优化、能源调度、远程医疗、预测性维护等高价值场景提供实时响应能力。与传统大模型注重通用文本生成不同,RWM 更多聚焦因果关系理解、环境适应与连续学习,使模型能够在真实世界复杂变化中保持鲁棒性与可验证性。 经济与治理设计是决定去中心化 AI 成败的重要因素。IoTeX 提出的按数据质量与使用频次进行奖励的思路,有助于激发设备所有者、数据提供者、算力与验证者的长期参与。同时,把数据使用记录放到链上或链下可验证登记簿,有助于建立数据与模型的来源证明(provenance),提高问责性。
但经济设计面临许多挑战,例如如何度量"数据质量"、如何避免激励被滥用形成低质数据洪流、如何处理跨链互操作与结算问题、以及如何在保证隐私的前提下完成透明核验。 生态合作是 Real-World AI Foundry 的加速器。与大型通信企业、存储协议以及视频流网络等合作,能为实时数据的传输、存证与分发提供基础保障。像 Filecoin 在长期存储与数据可用性方面的能力、Theta 在媒体分发上的资源,以及其他联盟伙伴在监管合规、行业资源上的加持,都能弥补单一项目的短板。此外,IoTeX 的选择显示出一种策略:以现成的设备网络和行业伙伴作为起点,先在有限场景验证治理与经济模型,再逐步扩大生态覆盖面。 Real-World AI Foundry 所面临的技术与合规挑战不可忽视。
数据质量控制与真伪验证依赖有效的链下度量与链上证明机制,复杂的现实世界噪声会对模型训练带来偏差。隐私保护虽可借助零知识证明与差分隐私,但这些技术在大规模实时场景下的性能和成本仍需优化。算力分布与实时推理对延迟敏感,如何在去中心化架构下保证高可用的边缘推理能力是关键难题。监管层面,各国对个人数据、医疗信息、车联网数据的合规要求各异,跨国数据流动需要法律与合规框架的配套。 与其他去中心化 AI 项目形成的竞争与协作关系也值得关注。近期 Swarm Network 的去中心化 AI 验证协议融资与 Nous Research 的开源大模型项目,显示出去中心化 AI 领域正从单点实验走向多样化探索。
IoTeX 的差异化在于其以物联设备为基础的数据渠道与去中心化身份的结合,这让其在现实世界数据接入与实时场景中具有天然的优势。然而,要真正与集中式厂商竞争,生态需要时间建立起广泛的模型库、数据市场与成熟的治理机制。 对产业落地而言,实时可信数据流与可激励的参与机制能为多个行业带来革新。出行领域可通过实时路况与车载传感器数据优化路线与节能策略;能源行业可把分布式能源与需求响应数据接入模型,提升电网调度效率;医疗领域在保护患者隐私前提下可实现远程监护与早期预警;工业制造可通过传感器的持续数据流实现更精确的预测性维护与质量控制。每一个场景的落地都需要行业合规、设备端安全和跨机构合作的深度配合。 对开发者与企业而言,参与 Real-World AI Foundry 的路径包括成为数据提供者、算力或验证节点、模型构建者以及治理参与者。
数据提供者需通过 ioID 等去中心化身份手段注册并选择性开启数据权限,算力提供者需部署边缘或链下计算节点以支持低延迟推理,模型构建者则可利用链上注册与奖励机制获得训练数据与验证反馈。对于企业客户,早期参与可在行业联盟中争取话语权并影响治理规则的制定,从而更快实现业务场景对接。 未来发展上,几个方向值得持续观察与推进。首先是可验证计算与模型可解释性的技术成熟度,只有当模型决策可以被审计并具有可解释性时,行业监管与公众信任才有保障。其次是数据市场与质量评估体系的标准化,这将直接影响激励分配的公平性。再次是跨链互操作与标准互认,Real-World AI Foundry 若要形成全球化生态,必须与其他链与协议实现数据与结算的互联互通。
最后是可持续的经济模型设计,代币经济应平衡早期激励与长期价值捕获,防止投机性套利破坏生态稳定。 总体来看,IoTeX 推出的 Real-World AI Foundry 代表了去中心化 AI 从理念向工程实践迈出的重要一步。通过把实时物联数据、去中心化身份、隐私保护技术与代币激励结合,Foundry 提供了一条不同于集中式大模型的路径:它强调数据来源的可信、数据使用的可追溯以及参与者的价值回报。要实现广泛影响还需解决技术、合规与治理等多项挑战,但这一尝试为行业探索开放、可核验与可持续的 AI 应用提供了现实样本。 对于关注去中心化 AI、物联网与产业智能化转型的读者,建议首先了解 ioID 去中心化身份的接入流程与隐私保护机制,关注 Foundry 初期的工作组议题与治理模版,评估自身数据或算力参与的收益与合规风险。对于研究者与开发者,参与开源组件贡献、探索联邦学习与可验证计算集成方案,将有助于推动生态成熟。
对于企业决策者,早期参与联盟不仅可获得技术预研的先发优势,也能在制定行业标准时体现更多话语权。随着技术迭代与生态扩展,Real-World AI Foundry 有望成为连接现实世界数据与去中心化智能的重要桥梁,推动 AI 与区块链在产业级场景的深度融合。 。
