在人工智能和区块链不断融合的时代,IoTeX 宣布推出 Real-World AI Foundry(现实世界 AI 基金会),试图通过去中心化技术对抗"封闭式 AI"体系,打造一个开放、可审计且由贡献者共享收益的实时智能生态。该计划于 Token2049 期间的 R3al World AI Summit 首次亮相,并携手 Vodafone、Blockchain Association、Filecoin、Theta Network、Aethir 等多家 Alignment Partner 一起推动。Real-World AI Foundry 的核心理念是让来自设备、传感器和人的实时数据在区块链与去中心化身份体系保护下流向共享模型,并通过加密证明与代币激励机制确保数据来源可信与参与者获得合理回报。IoTeX 称其现有网络已覆盖超过 4000 万台连接设备,这为构建以真实世界输入为驱动的实时模型提供了重要基础。 Real-World Models(现实世界模型,简称 RWM)是 Foundry 的技术核心。与传统离线训练、静态数据集不同,RWM 强调模型对因果关系的理解、对环境变化的适应能力以及在高影响场景中提供实时响应的能力。
RWM 的数据来源包括 IoT 设备、工业传感器、智能交通终端、健康监测装置与人类行为反馈等,它依赖去中心化身份协议 ioID 来验证数据提供方身份,从而在保护隐私的同时保证数据可追溯与可信。通过零知识证明等隐私技术,设备与用户可以在不暴露敏感信息的前提下把数据标记为"可信来源"。Foundry 进一步将数据质量、使用频率、验证结果等信息记录在链上注册表中,以便按照贡献度对数据提供者、验证者与模型运营方发放激励。 去中心化 AI 的价值不仅在于"开放",更在于为数据与计算贡献者创造新的经济回报路径。Foundry 通过代币或链上记账机制追踪数据、算力与验证的使用情况,按照质量与使用量分配奖励,从而鼓励更多边缘设备和个人参与到模型训练与实时推理的数据流中。这种模式有助于缓解中心化平台对数据的垄断,降低由少数大型科技公司主导模型训练与推理生态的风险。
同时,开源与链上治理机制增强了模型的可审计性与问责性,有助于实现更广泛的对齐(alignment)目标,确保模型在伦理、隐私与透明性方面与社会价值相符。 技术实现上,Foundry 结合了去中心化身份、数据证明、链上注册表与激励结算机制。ioID 作为去中心化身份协议,允许设备或用户在不泄露个人隐私的前提下证明自身身份和数据来源。零知识证明技术为隐私保护提供基础,参与方可以证明数据满足某些条件而无需公开全部内容。链上注册表记录数据流、验证和使用轨迹,成为追溯数据质量与计算调用次数的根本凭证。智能合约则负责管理奖励分配与治理流程,初期通过 Alignment Partners 的工作组来设定规则,后续逐步引入代币化投票等更为去中心化的治理机制。
这一技术栈试图在实时性、可扩展性与安全性之间找到平衡,但也面临延迟、链上吞吐与隐私保护之间的权衡。 Foundry 的落地场景非常广泛。在移动性领域,RWM 可以整合来自车辆、路侧单元与手机传感器的实时数据,优化交通流、预测路况并提升自动驾驶系统在复杂环境中的鲁棒性。在能源领域,实时传感器数据可以帮助平衡电网负荷、优化可再生能源的接入并降低系统调度成本。在医疗领域,去中心化的健康数据流水线可以为慢性病管理、个性化医疗和远程监护提供更丰富的样本,同时通过隐私保护机制降低数据共享的法律与道德阻碍。在机器人与工业自动化中,机器间共享经过验证的感知数据和策略反馈能加速协作机器人在未知环境中的学习速度并提升生产效率。
与传统"封闭式 AI"相比,Foundry 的几个显著优势值得关注。第一,数据权属与激励机制让数据贡献者从价值链中获得直接收益,从而激发更多真实世界数据的贡献。第二,去中心化身份与链上可审计记录提升了数据与模型的可追溯性,有利于建立信任与合规性。第三,开源生态与多方治理减少单点控制风险,有助于将 AI 的发展方向与社会共识更紧密地对齐。然而,优势背后也伴随技术与制度挑战:如何保证链下实时数据与链上记录之间的同步性?如何衡量数据质量并防止恶意投喂或洗牌攻击?如何在保证用户隐私的同时允许监管审查?这些问题都需要在工程与治理层面寻求可行解。 Foundry 并非孤立存在,去中心化 AI 已经成为行业趋势。
近年 Swarm Network、Nous Research 等项目纷纷筹资发展验证协议或去中心化模型训练基础设施,试图把链下信息转化为可验证的链上事实,或在开放社区中构建大规模模型。IoTeX 的优势在于其现有庞大的设备网络和与多家行业组织的合作关系,这有助于快速引入真实世界数据流并形成早期示范应用。Foundry 的成功取决于生态能否吸引多样化的数据提供者、基础设施伙伴与模型构建者共同参与,并在治理层面达成平衡,使得规则既能保护参与者利益,也能保证系统高效运作。 治理是去中心化 AI 的核心问题之一。IoTeX 表示 Foundry 初期将通过 Alignment Partners 的工作组来设定互操作标准、数据质量标准与激励分配规则。长期愿景是引入代币化投票、KYC 与多签机构并实行更加分散的治理结构。
治理需要兼顾参与者激励、模型安全、伦理审核与监管合规。透明的链上机制、独立的第三方审计与社区参与的治理流程,是减轻集中化风险、提高系统可信度的重要手段。治理设计同样需要考虑治理攻击的防范、投票权的分配公平性和跨链互操作性,避免出现治理被少数大户控制的情况。 在隐私与安全方面,零知识证明、同态加密与安全多方计算等技术提供了可行方案,但这些方案在性能开销与工程复杂度上仍有挑战。实时模型要求低延迟与高吞吐,这与当前多数加密保护手段存在天然冲突。因此,在许多场景下,混合方案可能更实际:将敏感部分在链下使用隐私计算处理,并在链上记录经过汇总或证明后的状态。
可信执行环境(TEE)与分层架构可以在保证实时性的同时提供可验证的安全保证。任何大规模部署都需要综合考虑性能、安全与可解释性,逐步通过实验性项目验证设计假设。 经济模型与激励设计也是成功的关键。简单的按数据量付费可能会鼓励低质量或伪造数据的涌入,因此必须建立多维度的数据质量评估标准,包括一致性、可验证性、时效性与与模型效果的关联度。验证者与仲裁机制需要对数据进行抽样验证,并通过链上信誉系统惩罚恶意行为。算力贡献者也应获得合理激励,尤其是在提供边缘推理或模型更新服务时。
长期可持续的代币模型需要在供应、激励速率与治理权之间取得平衡,避免通胀或权力过度集中。 监管层面的不确定性不容忽视。数据主权、跨境数据流动、隐私法规与 AI 责任认定等问题在不同司法辖区存在差异。Foundry 在设计全球性生态时必须有法律与合规路径,例如通过可选择的合规模块为不同区域适配数据处理策略,或在链上提供合规证明与审计日志,以便在发生争议时快速响应。与行业协会、立法机构及标准化组织保持沟通,有助于项目在合规框架下获得更多企业与机构的信任。 对开发者与企业而言,参与 Real-World AI Foundry 提供了新的机遇。
开发者可以基于 RWM 开发实时应用、训练更鲁棒的模型并在开放市场中出售模型接口或策略。企业可以通过接入可信数据流与去中心化验证服务提高其 AI 系统的数据多样性与可靠性,从而改善模型性能并降低合规风险。对于城市级别的公共服务提供者,如交通管理、能源调度和公共卫生,Foundry 提供了一个在保护隐私的前提下整合多方数据并进行协同决策的可能路径。 对个人用户而言,Foundry 的承诺是把数据权力与价值回归到贡献者手中。用户若选择以受控方式共享设备数据或健康指标,可在保护隐私的同时获得回报。这一价值回归的实现需要直观透明的用户界面、明确的隐私设置与可信的激励结算,让非技术用户也能理解其数据如何被使用并获得相应收益。
虽然前景广阔,但仍有若干风险需警惕。去中心化系统并不天然等于更安全或更公平,设计不良的激励与治理结构可能导致新形式的中心化或投机行为。数据质量控制不严会降低模型可信度,法律争议可能因为链上可审计性而放大企业与个人间的对抗。技术演进速度与市场接受度也可能影响项目推进节奏。因此,Foundry 需要逐步验证,从受控试点场景起步,并在实践中迭代治理规则、激励模型与隐私保护技术。 总体而言,IoTeX 的 Real-World AI Foundry 是一次具有雄心的尝试,旨在把去中心化、隐私保护与实时智能结合起来,为 AI 的开放与可信发展提供新路径。
其核心价值在于把真实世界的数据流与去中心化治理相连,通过激励机制让更多参与者共享价值,从而对抗高度集中的"封闭式 AI"生态。要想真正实现广泛影响,Foundry 需要在工程、治理、合规与经济模型上同时推进,并通过早期实践证明其可行性。未来几年将是关键时期,若 Foundry 能吸引足够多样化的行业伙伴、数据提供方与模型构建者,它有望成为推动去中心化 AI 在现实世界落地的重要基础设施,并为构建更可信、更公平的人工智能生态贡献力量。 。
