在人工智能与数据权力高度集中的当下,IoTeX 正在以 Real-World AI Foundry 挑战"封闭 AI"模式,提出一种以区块链为基础、以去中心化数据与代币激励为核心的开放式实时智能生态。该项目在新加坡 Token2049 的 R3al World AI 峰会上公布,并联合 Vodafone、Filecoin、Theta Network、Aethir、Blockchain Association 等多家 Alignment Partners 发起。Foundry 的目标不仅在于技术上的去中心化替代,更在于重新定义数据来源、可信度验证、价值分配与治理机制,推动现实世界模型(Real-World Models,RWM)在高影响行业中的应用落地。 Real-World AI Foundry 的核心概念之一是现实世界模型(RWM),即基于来自机器、传感器、人类交互等实时数据训练和持续更新的智能系统。与传统离线训练且依赖静态数据集的模型不同,RWM 强调因果理解、环境适应性与实时响应能力,适用于出行、能源管理、远程医疗、工业物联网与机器人等需要低延迟与高可解释性的场景。Foundry 通过构建一个开放生态,允许数据提供者、算力提供者、验证者与模型构建者在链上注册与交互,并以代币或其他加密激励形式按质量和使用量获得回报。
数据可信性是该生态的基石。IoTeX 拥有一个超过 4000 万台互联设备的网络,设备可通过 ioID 去中心化身份协议选择性加入为可信数据源。ioID 的设计目标是在确保身份可验证的前提下保护个人隐私,避免明文暴露敏感信息。Foundry 引入加密手段与零知识证明技术来保护数据隐私,同时在链上记录数据来源与使用次数,从而形成可追溯的 onchain registry。任何模型或代理读取这些经过验证的数据流时,数据提供者都能获得相应的奖励,推动全球范围内基于真实世界感知的协作式模型不断进化。 在治理方面,Foundry 的路线图以工作组与 Alignment Partners 启动为第一阶段,后续逐步过渡到以代币投票和去中心化治理机制为主导的模式,旨在避免单一实体控制生态演化。
该治理框架强调互操作性、问责与价值对齐,力求在技术治理与社会价值之间找到平衡。治理机制的设计将决定数据质量标准、模型审计流程、激励分配规则以及对潜在恶意参与者的惩罚策略。一个透明且可验证的治理流程对于吸引企业、研究机构与公共机构的参与至关重要。 Foundry 的提出并非孤立事件,而是去中心化 AI 领域近年来快速发展的延续。诸如 Swarm Network、Nous Research 等项目在去中心化验证、开源模型训练与链下/链上数据确权方面已投入大量资源,Swarm Network 通过将链外数据转化为可验证链上信息为事实核验提供支持;Nous Research 则寻求在 Solana 等高性能链上构建开源模型以对抗集中化平台。IoTeX 将自身在物联网与去中心化身份方面的优势与这些去中心化 AI 力量结合,为现实世界数据驱动的模型提供端到端的生态基础设施。
现实世界部署带来了巨大的机会,同时也存在显著挑战。数据质量与数据投毒风险必须被严肃对待。Foundry 通过链上注册、声誉系统与验证节点来建立数据质量指标,但这需要设计精巧的经济激励来确保长期诚信。其次,隐私保护与监管合规性之间需要权衡。零知识证明等加密技术能在一定程度上降低隐私泄露风险,但法律合规性依赖于不同司法辖区对数据主权与跨境传输的规定。Foundry 需要与监管机构、行业协会合作,制定可审计且符合法规的操作规范。
另一个技术挑战是可扩展性与延迟。在需要实时响应的工业控制或自动驾驶等场景中,链上交互的延迟与吞吐能力可能成为瓶颈。IoTeX 和生态伙伴需结合边缘计算、轻量级链下验证与高性能 Layer 2 方案,将数据采集、初步验证与模型推理尽量在边缘完成,仅将关键证明或索引上链,平衡去中心化与性能需求。这样的混合架构能够在保障可证明性的同时满足工程上的实时性要求。 经济与激励设计是 Foundry 能否长期运转的另一个关键环节。数据提供者、算力提供者、模型开发者与治理参与者都应获得公平的价值分配。
IoTeX 提出的按"质量与使用量"分配奖励的框架,要求链上对数据使用进行精确计量,并对数据质量建立可验证的评价机制。引入多维度评价指标,例如数据一致性、时效性、样本覆盖度与验证通过率,有利于形成健康的激励生态,并降低刷取或低质量数据的动机。代币经济学方面,需要设计通胀/消耗机制以支持持续激励,同时防止投机性操纵。 对企业与开发者而言,Real-World AI Foundry 带来新的合作与创新路径。对于电信运营商、能源公司与医疗机构,Foundry 提供了一条将设备生成的实时数据变现且可控的路径。企业可以在不暴露敏感用户信息的前提下,参与模型训练与验证,从而在合规框架下共享数据收益。
对开发者与研究者而言,开放的 RWM 库与链上数据目录降低了获取真实世界标注数据的门槛,促进跨组织协作,共同训练出更具鲁棒性与解释力的模型。生态中也应鼓励第三方审计机构与学术界参与模型评估,提升系统透明度与信任度。 从应用场景看,Foundry 在多个高影响领域具有显著价值。在智慧出行领域,联网车辆与基础设施可以提供带时间戳的高精度数据,支持交通流量预测、事故预警与能效优化;在能源领域,分布式能源设备与智能电表的数据可用于构建实时调度与需求响应模型,提高可再生能源消纳率;在医疗与远程监护场景,经过隐私保护与同意管理的实时生理数据有望改进急救决策与慢病预测;在工业与机器人领域,设备运行数据可用于预测性维护、协作机器人路径规划与安全策略优化。每一类场景都对数据质量、低延迟与合规性提出独特要求,Foundry 的模块化治理与技术栈需据此调整。 长期来看,Real-World AI Foundry 的成功将依赖于生态的多方参与与开放标准的建立。
单靠一个项目或企业难以推动跨行业的数据协同,因此 Foundry 必须成为标准制定者与连接器,推动数据目录、元数据架构、验证标准与模型可解释性协议的行业接受。与现有数据存储与分发网络(如 Filecoin)以及视频与流媒体网络(如 Theta)合作,有助于解决存储与传输的效率问题;与电信巨头(例如 Vodafone)的合作则能带来规模级的设备与数据接入。 在治理路径上,Foundry 的逐步去中心化策略值得关注。初期通过 Alignment Partners 与工作组确立技术与伦理规范,有助于快速搭建可信基础设施。随着生态成熟,转向代币驱动的治理机制能增强社区参与度与抗审查能力,但同时需要防范治理代币集中化带来的风险。透明的治理记录、权力下放与定期审计将是维持公平性的关键。
对投资者与政策制定者而言,Foundry 提供了观察去中心化 AI 经济模型的窗口。投资者要关注生态的网络效应、数据来源的可持续性与代币经济学的合理性;政策制定者需要与项目方沟通,确保隐私保护、反垄断与责任归属在新技术框架下得到妥善处理。若能建立合适的监管弹性与安全保障,去中心化的现实世界 AI 有潜力成为数据民主化的重要路径之一。 短期内,IoTeX 的优势在于现成的大规模设备网络、已验证的去中心化身份解决方案与生态合作伙伴资源。项目能否从概念走向规模化落地,将取决于技术可行性、治理机制的透明度、以及对现实业务场景的适配能力。对于开发者与企业,积极参与早期工作组、测试链上数据注册与验证流程,并在合规与隐私保护上提出实际需求,将有助于塑造一个更具包容性与实用性的 Foundry。
总结来看,Real-World AI Foundry 提出了一种有望打破"封闭 AI"垄断格局的路径。通过结合区块链的可证明性、去中心化身份的隐私保护、以及代币激励的经济机制,Foundry 试图把现实世界的实时数据转化为可共享、可验证且可补偿的公共资源。若能在数据质量、隐私合规、性能优化与治理设计四方面取得平衡,去中心化的现实世界模型或将成为未来智能系统的重要组成部分,为多个行业带来更公平、更透明且更具创新性的解决方案。 。
