在人工智能快速发展的今天,围绕数据控制、模型透明性与算力分配的争论愈演愈烈。许多领先的 AI 产品集中在少数大型公司手中,形成所谓的"封闭式 AI"生态,这不仅带来监管与道德风险,也限制了创新的广度与深度。为此,IoTeX 在 Token2049 新加坡论坛的 R3al World AI 峰会上正式推出 Real-World AI Foundry(真实世界 AI 铸造厂),试图以去中心化、开源与经济激励为核心要素,提供一种对抗封闭式 AI 的替代路径。该项目由 IoTeX 发起,并联合 Vodafone、Blockchain Association、Filecoin、Theta Network、Aethir 等多家 Alignment Partners 协作,目标是将来自机器、传感器和人类交互的实时可信数据纳入共享模型,实现可验证、可奖励且尊重隐私的人工智能体系。 Real-World AI Foundry 的愿景强调三点:开放协作、实时数据与经济激励。在传统模型训练中,数据通常被集中存放并由少数方掌控,模型更新频率低且难以对外验证其训练来源。
Foundry 则主张把数据流动与模型访问行为记录到区块链或链上注册表中,通过加密与零知识证明等手段保护隐私,同时通过代币或其他加密经济机制对数据提供者、算力贡献者与验证节点进行实时奖励。IoTeX 宣称其现有网络已连接超过 4000 万台设备,Foundry 将从这些可选择加入的设备开始获取实时数据,结合 ioID 去中心化身份协议验证数据源真实性而不泄露个人隐私。 Real-World Models(RWMs,真实世界模型)是 Foundry 的核心实体。与传统静态模型不同,RWMs 依赖连续的实时输入以理解因果关系、适应环境变化并在高影响领域提供即时响应。典型应用包括智慧出行中对交通流量与自动驾驶决策的即时调整、能源管理系统中对电网负载与分布式发电的动态优化、医疗场景中对生命体征数据的实时监测与预警,以及机器人与工业自动化中对外部传感器信息的即时整合与控制。通过把实时数据从边缘设备、安全地流入共享模型,Foundry 希望解决现有 AI 在现实世界中泛化与延迟问题,从而提升模型在关键场景的可靠性与安全性。
从技术层面看,Foundry 将区块链用于建立可追溯的元数据与访问记录,使得任何模型或代理访问某条数据时,都能在链上留下一条可验证的轨迹。ioID 去中心化身份协议在这里扮演关键角色,允许设备或用户在不暴露敏感信息的情况下证明身份与设备真实性。隐私保护措施包括端到端加密、差分隐私和零知识证明等技术,旨在在保障模型质量的同时最大限度降低个人数据泄露风险。另一方面,数据质量的评估与打分机制则通过链上注册表记录数据使用频率、验证结果与历史质量评分,从而为数据贡献者与模型构建者提供更透明的市场机制。 经济激励与治理机制同样是 Foundry 设计的核心。IoTeX 提出基于使用量与质量的奖励分配机制,参与者无论是提供数据、提供算力、担任验证节点,还是构建或调用 RWMs,都可以获得代币奖励。
初期治理将通过 Alignment Partners 设立工作组负责制定互操作性、问责与对齐人类价值的准则,长期则计划引入代币治理、投票与更多去中心化组织形式,确保生态系统不会被单一实体控制。这样的治理路径试图在去中心化与效率之间取得平衡:早期通过可信合作伙伴推动落地与标准化,随后逐步开放社区治理以实现真正的分布式管理。 Foundry 的推出并非孤立事件,而是去中心化 AI 趋势的一部分。近期诸多项目都在探索相似理念,例如 Swarm Network 提出的去中心化 AI 验证协议可将链下数据转为可验证的链上信息,已在事实核查与内容验证方面发挥作用;Nous Research 在 Solana 上构建去中心化模型并获得大额融资,目标是以开源模型对抗集中式巨头。这些项目共同推动了一个方向:将模型训练、验证与部署过程尽可能地从封闭体系迁移到开放、可验证且由多方参与的生态中。 尽管前景诱人,Real-World AI Foundry 面临的挑战也不容忽视。
首先是数据质量与验证问题。在开放机制下,如何确保接入的数据真实、无偏并且来源可靠,是构建高质量 RWMs 的前提。链上注册表与验证节点可以帮助追踪与评分,但恶意数据投放、回放攻击或传感器故障仍可能带来风险。需要更复杂的激励与惩罚机制、声誉体系与多重验证流程来缓解这些问题。其次是隐私与合规的平衡。零知识证明与差分隐私可以在一定程度上保护个人信息,但面对不同司法辖区的隐私法规(例如 GDPR、CCPA 等),跨国数据流动与合规审计仍需谨慎设计。
Third-party 审计、可解释 AI(XAI)以及合规模块将成为关键组件。 第三个挑战是算力与数据的可扩展性。实时模型需要大量低延迟的数据输入与边缘算力支持,单靠链上操作难以满足高吞吐需求。Foundry 需要与边缘计算、去中心化存储(例如 Filecoin)和流处理框架紧密整合,通过链下计算加链上验证的方式实现效率与信任的平衡。同时,如何把分散的设备与数据源标准化、实现互操作性,也需要行业标准和开发工具的支持。IoTeX 提出的工作组与 Alignment Partners 的协作,是推动标准化与互操作性的第一步,但长期推广需要更多产业合作与开源工具链的完善。
治理与经济模型设计也充满复杂性。代币激励必须平衡短期参与与长期贡献,避免投机性行为导致的数据质量下降或治理被少数大户操纵。如何设计有效的治理代币分配、投票机制与激励缓解策略,是任何去中心化平台面临的核心问题。Foundry 计划从工作组治理起步,随后引入代币投票等去中心化机制,这种渐进式路径既可以在早期快速达成合作共识,也为未来分权治理留出空间。 此外,企业采纳与产业落地的门槛也是一项现实考量。企业级应用通常对稳定性、合规与技术支持有高要求。
Foundry 若要在智慧城市、能源管理或医疗等关键领域取得实体部署,需要为企业提供强有力的 SLA、审计与合规工具,以及易于集成的 API 与 SDK。与传统云服务商、设备制造商和行业协会的合作将变得至关重要。IoTeX 已与 Vodafone 等企业合作伙伴建立联系,这将有助于推动早期试点与商业化落地。 从用户角度看,Real-World AI Foundry 的优势在于提供了数据所有权与收益共享的可能性。普通设备持有者或小型数据提供方能够通过参与生态获得实际回报,同时保留对自己数据的控制权。这种由下而上的数据经济模式可能改变当前以数据采集方为中心的价值分配结构,激励更广泛的设备接入与数据流通。
对研究者与开发者而言,开放且可验证的实时数据流将大幅降低模型训练与验证的成本,促进跨域模型的开发与创新。 安全性与可审计性方面,Foundry 通过链上注册表记录数据溯源与访问日志为模型审计提供了基础。结合可解释性工具与外部审计机构,可以提高模型在医疗、金融等敏感领域的可采纳性。此外,结合多方安全计算(MPC)与联邦学习等技术,模型训练可以在不直接共享原始数据的条件下实现协同训练,进一步提升隐私保护能力。 展望未来,Real-World AI Foundry 若能成功推动去中心化实时 AI 的产业化,将可能带来深远影响。它不仅是对封闭式 AI 模式的技术与治理回应,也可能催生新型数据市场、实时服务与边缘 AI 应用。
对于监管者而言,透明的链上记录与可验证的数据源也许能成为更高效的合规工具,促进行业规范化。对于开发者与初创公司,Foundry 提供了一个低门槛接入真实世界数据与共享模型能力的平台,有助于催化更多垂直领域创新。 为了实现这些目标,几个关键要素需要同步推进:完善的数据质量评估与验证机制以抵御中途数据污染与作弊行为;可扩展的链下计算与存储解决方案以应对实时数据流与高吞吐需求;合理的代币与激励设计以平衡生态增长与长期稳定;清晰的合规与审计工具以降低企业采纳门槛;以及开放的标准与开发者工具以促进互操作性与创新生态的形成。 Real-World AI Foundry 的推出代表了一种重要尝试:将区块链的可验证性与去中心化经济激励引入 AI 数据与模型层面,从而为实时、可信的人工智能应用提供基础设施。尽管路线漫长且挑战重重,但若能在技术、治理与产业合作上逐步落地,Foundry 有潜力成为去中心化 AI 生态的重要枢纽,推动人工智能从封闭走向更开放、可验证与公平的未来。对于关注去中心化 AI、数据主权与隐私保护的从业者、研究者与企业,Real-World AI Foundry 值得长期观察与深度参与。
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