在全球 AI 竞争与数据集中化趋势日益明显的背景下,IoTeX 于 Token2049 新加坡峰会宣布推出 Real-World AI Foundry,旨在构建一个开源、去中心化、基于区块链的人工智能生态。与传统由少数巨头控制的"封闭 AI"不同,AI Foundry 提出通过链上登记、加密验证和代币激励,让来自设备、传感器和用户的实时数据安全流入共享模型,从而把算力、数据与信任机制分散到全球参与者手中。该计划由多家 Alignment Partners 支持,包括 Vodafone、Blockchain Association、Filecoin、Theta Network、Aethir 等,体现了业界希望把数据主权、可验证性与开放协作结合在一起的努力。AI Foundry 的核心概念是 Real-World Models(RWM),即基于实时物联网数据训练与更新的智能模型。与常见的静态训练集不同,RWM 强调因果理解、环境自适应与低延迟响应,适用于出行、能源、医疗、机器人等对实时性与可信度有高要求的场景。IoTeX 指出,Foundry 的初期数据来源来自其已有的超过四千万连接设备网络,设备可通过 ioID 去中心化身份协议选择性作为可信数据源参与。
数据隐私借助加密机制与零知识证明进行保护,仅把验证结果与必要元数据写入链上,同时将实际敏感数据流保留在受控的边缘或合作方环境中。在激励层面,AI Foundry 借助加密经济为数据提供者、基础设施方与模型构建者设置奖励。每当模型或代理访问经过验证的数据流时,对应贡献方能够获得代币奖励,奖励规则由链上登记系统记录与追踪。此类设计旨在解决长期困扰 AI 与物联网结合的两个痛点:数据获取与数据质量。通过可追溯的链上足迹与声誉体系,Foundry 希望让优质数据与高可用节点获得持续收益,同时让辅助验证和算力提供成为可盈利的公共资源。治理路径方面,Foundry 采用渐进式去中心化策略。
启动阶段由 Alignment Partners 建立工作组,负责定义互操作标准、数据协议与最初的合规准则。随着生态扩展,治理将逐步纳入代币化投票、链上提案与社区共识机制,确保没有单一实体掌控模型更新、数据访问或商业政策。IoTeX 表示,这种多阶段治理设计有助于在早期快速达成工程实现与合作落地,同时为长期社区治理奠定基础。技术实现上,AI Foundry 不是把全部计算搬上链,而是采用链上链下混合架构。链上用于登记数据源、记录访问权限、分发奖励与保存不可篡改的审计日志;链下负责训练、推理与大规模数据传输,通过可信执行环境、MPC(多方安全计算)或可验证计算等技术保证计算结果的可审计性与隐私保护。零知识证明的引入能够在不暴露原始数据的前提下,证明数据符合质量标准或某项验证条件,从而提高数据流入模型前的信任度。
AI Foundry 的提出正值去中心化 AI 项目逐渐增多的阶段。近期 Swarm Network、Nous Research 等项目获得融资,分别致力于去中心化的 AI 验证与开源模型建设。与这些项目相比,IoTeX 的优势在于其物联网基础设施与大量已连接设备,这为 Real-World Models 提供了天然的数据来源与边缘场景。合作伙伴如 Filecoin 与 Theta Network 的加入,也为分布式存储与媒体分发层面提供技术互补,增强生态的可扩展性。现实应用场景具有明确的吸引力。在智慧出行领域,RWM 可结合车辆传感器、道路信息与交通管理系统,实时预测拥堵、优化路径并触发微观定价或调度策略。
能源管理中,通过实时电力、天气与消费数据训练的模型能够提升可再生能源调度效率与负荷预测准确性。医疗与远程护理方面,匿名化生理数据、设备诊断与临床输入融合到链上可验证的模型中,有望改进早期预警和个性化治疗。然而这些场景也带来严格的合规与伦理挑战,例如数据主权、医患隐私法律合规以及潜在的滥用风险。要让去中心化 AI 走向商业化并实现规模化,数据质量与可验证性至关重要。Foundry 试图通过链上注册、贡献评价与加密证明来衡量数据质量,但如何防止数据投毒、虚假上报或人为操纵仍是核心问题。为应对这些风险,需要结合多种机制:多源验证、声誉系统、随机抽检与经济惩罚机制并存;同时引入第三方审计、差错回报与社区监督,才能在去中心化环境中维持模型训练数据的健康性。
另一个关键点是可用性与延迟。许多实时系统对推理延迟非常敏感,完全依赖分布式网络的模型若缺乏边缘计算统筹,可能无法满足工业级别的服务质量。Foundry 通过鼓励边缘设备参与算力提供,并使用近源推理与分层模型部署来降低延迟。技术上,可采用模型拆分、轻量化推理与近端缓存策略,将深层模型放在高性能节点,常用推理任务在本地或近端节点完成,从而兼顾效率与可审计性。安全性与可审计计算也是平台关注的重点。可信执行环境与可验证计算技术使得参与方能够在不泄露原始数据的情况下验证计算结果。
多方安全计算在多方协作训练中保障了数据隐私,但其开销与实现复杂度较高,适用于高敏感度场景。零知识证明在证明属性与合规性方面表现良好,能够支持链上策略执行前的合规证明,降低监管盲点。治理层面,如何平衡开源自由与商业激励是一个长期课题。Foundry 的代币化治理为社区赋权,但代币经济设计必须防止投票权过度集中或被少数大户操纵。逐步引入声誉权重、贡献证明与多维治理委员会可以增强治理的代表性。同时,明确知识产权条款、模型使用许可与收益分配规则,对于吸引企业级用户与合作伙伴至关重要。
企业通常需要可预测的合规路径和商业模型,因此 Foundry 在早期通过工作组形式与企业合作,既能推进标准化,也能为未来的链上治理设置约束与激励。从监管角度看,去中心化 AI 带来新的挑战与机遇。一方面,用户数据在全球流动时需遵循不同司法管辖区的数据保护法律,例如欧洲的 GDPR。Foundry 需要建立数据主权分层管理与跨境合规策略,例如仅在原始数据所在国进行敏感计算,或通过差分隐私与加密技术降低跨境数据风险。另一方面,去中心化治理与透明审计为监管机构提供了新的监督途径,通过链上日志与可验证计算可以在必要时进行溯源与审查,这在一定程度上有助于取信监管方。从产业生态来看,Foundry 的成功取决于能否吸引多方长期参与。
对开发者与研究者而言,开放模型与数据流的可访问性意味着更低的研发门槛与更多的协作机会。对设备制造商与运营商,参与生态可为其设备带来新的价值变现渠道,使得边缘设备从成本中心转为收入来源。对于终端用户,若隐私保护与收益分配机制设计合理,可使用户在贡献数据时获得直接激励,从而提高数据覆盖率与多样性。然而需要警惕的风险并不局限于技术与治理。若缺乏足够的合规保障与透明度,去中心化 AI 的推广可能遭遇市场怀疑;若代币经济设计不稳健,短期投机行为可能破坏长期信任。生态初期过度依赖少数大厂或合作伙伴也可能导致去中心化承诺的折损。
因此,Foundry 需要在开放性与实用性之间找到恰当的平衡,优先推动可验证的用例落地,以实绩赢得更多参与者的信任。展望未来,Real-World AI Foundry 的价值在于其试图把物联网与去中心化治理结合,打造一个既能提供高质量实时数据、又能保证参与者经济回报与隐私保护的生态。若能成功解决数据质量、低延迟推理与稳健治理三大问题,Foundry 可能成为产业级去中心化 AI 的重要基础设施之一。与此同时,社区与企业的广泛参与也是检验其可行性的关键,技术创新需与商业化落地并行。对于希望参与或观察这一趋势的组织与个人,有几条可行路径。数据拥有者可以评估通过 ioID 等去中心化身份加入数据贡献的合规性与收益潜力。
开发者与模型研究者应关注 RWM 的接口规范、模型市场规则与链下可验证计算工具。企业用户则需审视其合规需求与商业模式,考虑如何在保障用户隐私的同时利用去中心化数据流提升产品与服务。监管者与行业标准组织可利用 Foundry 的透明性条件,探索新的合规与审计框架,促进去中心化 AI 在受控环境下的健康发展。總結來看,IoTeX 的 AI Foundry 提出了一种以区块链与去中心化身份为基础的替代路径,试图打破少数公司对 AI 数据与模型的垄断,为更多参与方提供可验证的贡献回报机制。其成功依赖于技术实现的成熟度、经济激励的合理性与治理机制的公正性。在趋向开放与去中心化的浪潮中,Foundry 的实践将为行业提供有价值的经验与教训,推动关于数据主权、模型可信度与AI普惠性的新讨论。
未来几年内,随着关键用例的落地与跨链、存储、计算等基础设施的完善,去中心化 AI 是否能够实现从概念到规模化应用的转变,将成为观察人工智能产业演进的重要维度。 。
