随着人工智能与物联网的深度融合,数据的来源、透明度与使用激励成为决定未来模型可信度与可持续性的关键。IoTeX 推出的 Real-World AI Foundry(简称 AI Foundry)试图以区块链和去中心化身份为基础,打造一个开放、可验证并具有经济激励的真实世界 AI 生态,挑战当前由少数大型企业主导的"闭源 AI"格局。该项目在 Token2049 的 R3al World AI 峰会上正式亮相,其创始联盟成员包括 Vodafone、Blockchain Association、Filecoin、Theta Network、Aethir 等,显示出跨行业合作与基础设施层面的广泛支持。AI Foundry 的核心理念在于将来自机器、传感器与人类互动的实时数据,经过去中心化身份验证与隐私保护后流入共享模型,并通过链上注册与代币激励来追踪数据质量与使用频次,从而形成可持续的模型训练、验证与应用闭环。相比传统闭源 AI 依赖少量中心化数据仓库与专有模型,AI Foundry 强调数据来源的多样性、可追溯性与贡献者的经济回报,目标是把"谁掌握数据、谁打造模型"这一权力结构,从少数平台转移到更广泛的社区与参与者手中。技术方面,IoTeX 依托已有的物联网设备网络与去中心化身份框架 ioID,为设备与数据提供可信身份认证。
通过零知识证明等加密手段,AI Foundry 在保护个人隐私与合规性的同时,仍能在链下或链上提供数据验证与可用性证明。数据、算力与验证者的贡献会被记录在链上注册表(onchain registries),并根据质量与被调用的次数给予代币奖励,形成激励驱动的数据经济。Real-World Models(RWM)是 Foundry 的另一个关键组件。RWM 强调基于实时流数据的模型训练与推理能力,关注因果关系学习、环境适应与低延时响应,适用于出行、能源管理、医疗监测、机器人控制等对实时性与可靠性要求很高的场景。与仅用于静态大规模训练数据的传统模型不同,RWM 需要持续地从边缘设备与传感器接收高频数据,依靠去中心化基础设施保证输入数据的真实性与可追溯性。治理结构设计上,IoTeX 提出的路线是先由 Alignment Partners 牵头设立工作组,逐步引入代币化投票、更广泛的社区参与与多方利益相关者共同治理,力求避免由单一实体掌控生态。
治理机制将涉及模型互操作性、数据共享协议、隐私与安全规范、以及奖励分配规则等核心议题。现实中,去中心化 AI 要实现大规模落地仍面临不少挑战。数据质量控制和防止虚假数据注入是首要问题。尽管链上注册与验证可以提高可溯源性,但如何在海量边缘设备中识别高质量数据源、量化贡献价值并防止 Sybil 攻击,仍需配套的技术与经济手段。其次,模型训练与推理的算力分布问题也不容忽视。去中心化系统需要协调分布式算力资源,平衡链上与链下计算的效率与成本。
如何在保证去中心化的前提下,实现与中心化云计算相近的性能,是工程上的核心难题。再者,合规性与隐私保护在不同司法辖区有不同要求。AI Foundry 通过 ioID 与零知识证明等隐私技术来减少敏感信息暴露,但在涉及医疗数据、个人定位数据等高敏感信息时,平台需要结合本地法规设计差异化的数据治理策略。尽管挑战存在,AI Foundry 的提出符合当前去中心化 AI 发展的几大趋势。首先,市场对开放模型与可验证数据来源的需求在增长。像 Swarm Network、Nous Research 等项目都在推进去中心化数据验证与开源模型训练,表明行业正从"封闭+集中"的模式向"开源+去中心化"探索。
其次,物联网设备数量持续猛增,为构建真实世界 AI 提供了丰富、实时的数据来源。IoTeX 已拥有数千万级的连接设备,这是其推出 RWM 的先天优势。最后,区块链与加密经济学提供了新的激励方式,使得数据贡献者、验证者与模型维护者可以获得可量化的经济回报,从而推动长期参与。在应用层面,AI Foundry 在几个领域具有显著潜力。在智慧出行领域,基于车辆与路侧传感器的实时数据,RWM 可以优化交通流、提升道路安全并支持车联网(V2X)应用。去中心化的数据记录与验证能够为事故责任判断、行驶里程统计等提供可信依据。
在能源管理方面,来自分布式能源设备与智能电表的实时数据,可被用于负荷预测、分布式调度与需求响应。去中心化模型能够在保证用户隐私的前提下,协调多方资源实现更高效的能源利用。在医疗健康领域,RWM 可结合可穿戴设备、远程监护与医疗设备数据,提供个性化的健康预警或慢病管理支持。通过 ioID 验证设备与数据源并采用隐私保护机制,能够在合规范围内实现数据共享与模型联合训练。在机器人与自动化领域,低延时的实时数据流与因果学习能力对于控制策略至关重要。去中心化 RWM 可以把各类机器人与传感器作为可信数据源,促进跨机构的协同学习与策略共享。
商业模式方面,AI Foundry 的价值捕获体现在数据与模型使用权的经济化。数据提供者可以通过贡献数据获得代币奖励,模型提供者与运行基础设施的节点可以通过提供算力与验证服务获得收益。企业可以在保持数据主权的前提下,购买模型访问权或基于使用量付费,从而形成一个以使用为核心的市场。为了推动生态发展,AI Foundry 还需要注重标准化与互操作性建设。模型格式、数据标签与质量评估标准的统一,以及与现有云与边缘算力平台的兼容,将显著降低合作成本并促进更多行业伙伴加入。隐私与安全方面,除了零知识证明,联邦学习、差分隐私等技术也可与链上激励机制结合,形成多层次的隐私保障体系。
治理层面的透明度与去中心化同样关键。核心规则的设定、奖励分配的透明审计、以及对联盟决策的公开记录,会直接影响生态的公平性与长期吸引力。为避免早期治理被少数利益方主导,逐步引入代币持有者投票、代表性理事会与技术审查委员会的混合治理模式,可能是更务实的路径。对于开发者与企业而言,进入 AI Foundry 生态既有机遇也有挑战。机遇体现在可以接入多源的实时数据、参与去中心化模型的训练与收益分配,并借助区块链实现数据合约与信任级别的自动化。挑战则在于必须适应去中心化身份与隐私保护的设计,投入更多在数据质量保证与本地合规性的工作。
总的来看,IoTeX 的 AI Foundry 是一次将物联网、大数据与区块链结合起来的积极尝试。它代表了一种面向真实世界的人工智能路径,强调开放、可验证与以贡献者为中心的经济模型。要实现规模化落地,需要技术层面的持续创新、行业间的协同标准以及对监管与合规的深入理解。未来若能成功整合多方资源、形成稳定的配置与奖励机制,AI Foundry 有望成为对抗闭源 AI 垄断的有效实践,为智能设备、企业与个人在数据主权与收益分享上提供新的范式。对于关注去中心化 AI、物联网与隐私保护的开发者、企业与研究者而言,跟踪 IoTeX 的治理演进、RWM 的技术实现细节以及与行业伙伴的合作试点,将有助于提前把握参与机会并规避潜在风险。随着生态逐步开放,基于可信链上记录与隐私保护的实时 AI 服务,可能成为下一代行业级应用的核心差异点。
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