在近十年间，人工智能和区块链技术如两匹黑马般引领了科技领域的变革浪潮。特别是大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、Claude和Gemini，在自然语言处理领域展现了令人惊叹的能力；与此同时，区块链凭借其去中心化、不变性和透明性的特点，成为加密货币和智能合约背后的核心技术。尽管人工智能与区块链看似完全不同，但它们在处理信息的“上下文”方面却面临着某种程度的相似难题，这一问题甚至成为两者架构设计和应用发展中的关键瓶颈和突破点。本文旨在深入解析大型语言模型和区块链对上下文的理解与应用差异，探讨两者如何通过外部数据的整合突破自身限制，推动技术应用走向更大突破。大型语言模型如ChatGPT的运行机制根植于对大规模文本数据的预训练，模型通过数以亿计的文本语料库进行学习，形成广泛的语言理解和生成能力。然而，这样的训练是离线且固定时间段内完成的，因此模型对现实世界最新动态的认知存有天然的滞后性。
换句话说，一旦模型正式上线，它的信息就被“冷冻”在某个时间点，无法自动感知其后发生的新事件或变化。这种知识过时的现象在回答诸如近期体育赛事冠军或者突发新闻问题时尤为明显，显示出大型语言模型的“上下文缺失”问题。相较之下，区块链虽然以分布式账本闻名，能够确保信息一旦记录便不可篡改，但它同样不能判别链上数据的真伪。区块链严格保证信息传递的完整性，但无法验证原始数据的准确性。举例来说，如果有人在区块链上写下“天空是绿色的”，这条记录将永远保持不变，无法自动纠正或判别说法是否属实。这造成区块链在与现实世界动态数据交互时存在根本缺陷，即信息可信源的欠缺。
为了弥补区块链的现实数据缺口，业界引入了被称为“预言机”的机制。预言机作为区块链与外部世界数据的接口，负责从现实中获取准确及时的信息比如股票价格、天气状况或体育比赛结果，并将这些信息安全地传输到链上。若缺失预言机，智能合约无法根据外部事件自动执行，区块链的应用场景将大打折扣。类似地，面对模型知识更新滞后的困境，大型语言模型开发者也通过外部数据集成不断优化模型对时效性信息的访问。以Anthropic推出的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）为例，它标准化了模型与公共及私有数据接口的连接，允许模型动态调取互联网上的实时信息。更广泛地说，信息检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation, RAG）将外部文档、数据库等信息调入生成过程，极大提升模型在动态知识更新和复杂场景推理上的性能。
这两个领域的相似之处在于，LLMs和区块链本质上都是封闭、静态的信息系统，必须通过某种机制引入外部动态上下文来保证其实用性和准确性。外部数据接口或预言机对于提升系统的真实世界感知能力至关重要。但两者的根本逻辑和应用生态却存在显著差异。首先，从理念角度看，区块链及其相关技术发展初衷中蕴含着对信任机制的根本怀疑与挑战，追求在没有中心化权威的情况下，实现数据的可信和透明。区块链强调去信任化、无需依赖第三方的确定性验证，这一点让预言机的加入成为了一个矛盾的存在。因为预言机作为外部信源，必然涉及到信任机制，而这正违背了区块链“信任最小化”的核心精神。
这种结构性矛盾导致预言机成为区块链系统潜在的薄弱环节，也限制了区块链在很多现实场景中的落地速度。相比之下，大型语言模型并不存在反对信任中央化的意识形态，也没有刻意排斥由权威数据源提供的信息。虽然训练数据来自于互联网中海量的人工生成内容，其中包含不同程度的信息偏差和错误，但整体上模型是通过“吞噬”这些数据来构建自身语言理解的。现实中将外部搜索引擎、权威数据库等作为模型上下文输入，是提升模型能力的自然选择，并无意识形态冲突。其次，从实际应用来看，LLMs本身即具备很强的推理、分析与语言生成能力，即便在缺少最新数据的情况下，也能以丰富的知识库和语义理解完成大部分任务。大量用户在ChatGPT刚推出时就依赖其“冷冻版知识库”提供问题解答、写作辅助或代码调试，其应用价值并未因缺少实时数据而大幅受限。
而区块链在没有预言机的加持前，本身信息和功能极为有限，基本只涵盖加密货币交易记录及基本的智能合约逻辑。区块链只有在连接到可信外部数据源后，才能真正实现更广泛的复杂业务逻辑控制，比如金融衍生品自动结算、供应链实时监管等功能。区块链固有的不可变性使其对于数据的任何改动都必须通过全网共识，这个机制赋予其高度的安全性和信任保障，但也造就了它对外部数据极度依赖的尴尬处境。区块链的核心优势在于数据的不可篡改和分布式信任，但正因如此，它自身无法主动更新或过滤上下文信息。整体来看，LLMs和区块链都展现了面对复杂外部动态环境时，必须构筑有效连接机制，将封闭系统与现实世界数据流无缝对接的必然趋势。不同的是，LLMs对外界信息的开放性与包容性更强，能够主动整合多源异构数据以提升智能水平，而区块链则受限于其去中心化和去信任化的设计理念，对预言机和外部数据源的依赖带来了结构性风险和局限。
未来发展的关键在于如何将区块链的信任保障能力和大型语言模型的智能推理力量结合，打造兼具可信性和实时性的新一代智能系统。区块链与AI的融合将不仅停留在理论探讨层面，更有可能催生出既能保持去中心化特性、又能高效处理多变信息的创新应用场景。比如，实现更加智能的去中心化金融合约，或通过链上智能合约与智能代理结合，实现自动化、可信任的决策支持系统。总的来说，大型语言模型与区块链在处理上下文信息时都面临着各自独特的挑战和机遇。理解其根本差异和相似点，有助于我们更加理性地评估两者的技术潜力与应用价值，避免因过度神话或者误解而影响行业健康发展。随着技术的不断演进，外部数据接口的重要性将愈发凸显，推动LLMs和区块链向更智能、更互联的方向迈进。
对开发者、投资者和用户而言，掌握这一动态背景有助于抓住未来科技创新的风口，实现切实的商业和社会效益。
