人工智能遇上区块链——加密货币的下一个前沿

加密货币领域的发展远远超出了数字货币的范畴。尽管比特币价值飙升继续成为头条新闻，部分原因是对唐纳德·特朗普的乐观情绪加密货币友好立场– 一个新的、可能更重要的发展正在出现：人工智能加密货币。

对于企业来说，人工智能和区块链技术的融合带来了独特的机遇。这些新的专注于人工智能的代币不仅仅用于交易，它们旨在为下一代人工智能基础设施提供动力，从分散的计算网络到安全的数据市场。随着世界各地的组织大力投资人工智能功能，对于希望构建更高效、安全和可扩展的人工智能运营的技术领导者来说，了解这些基于区块链的系统变得越来越重要。

什么是人工智能加密货币？

将人工智能加密货币视为具有特殊用途的数字代币：它们旨在为人工智能系统和服务提供动力。虽然比特币是作为数字货币而创建的，但这些新的加密货币做了一些不同的事情——它们帮助管理和运行人工智能技术。

人工智能加密货币主要有以下三种工作方式：

首先，它们可以用来支付人工智能服务和资源的费用。就像您可能使用常规货币从亚马逊或谷歌购买云计算时间一样，这些代币可让您支付访问人工智能模型、计算能力或数据的费用。不同之处在于，一切都是通过区块链自动发生的，不需要中间的公司来处理支付。

其次，它们帮助创建去中心化的人工智能网络。这些加密货币不是将所有计算能力集中在一家公司的数据中心，而是使全球数千台计算机可以协同工作来训练和运行人工智能模型。拥有闲置计算能力的个人或组织可以将其“出租”给需要它的其他人，并以这些代币形式获得报酬。

第三，它们用于安全地管理和共享数据。人工智能需要大量数据才能正常运行，这些加密货币可以帮助跟踪谁拥有哪些数据以及谁可以使用这些数据，并确保人们在使用数据来训练人工智能系统时获得公平的报酬。

有趣的是，它为人工智能的发展开辟了新的可能性。这些加密货币可以帮助创建一个更加开放的系统，让任何人都可以为人工智能技术做出贡献并从中受益，而不是只有少数大型科技公司控制所有人工智能资源。这就像从一个只有银行才能处理支付的世界，转变为一个任何人都可以直接向其他人汇款的世界——只不过是人工智能而不是金钱。

企业影响：为什么企业领导者应该关注

对于企业组织来说，人工智能加密货币代表着企业部署和扩展人工智能基础设施方式的潜在转变。这些系统可以使组织能够按需访问分散的计算能力，而不是投资于可能闲置的专用基础设施，从而降低人工智能计算资源的成本。

这些系统的区块链基础为数据治理和合规性提供了强大的解决方案——这是受监管行业的关键问题。每个人工智能操作都可以被不可更改地跟踪，从而创建透明的审计跟踪并自动执行不同司法管辖区的数据保护要求。

对于技术领导者来说，关键考虑因素包括通过更灵活的基础设施、增强的安全性和合规性能力以及新业务模式的机会来节省潜在的成本。然而，在采用这些新兴技术之前，组织需要根据其特定的安全要求、监管义务和集成需求仔细权衡这些优势。

人工智能加密货币有哪些例子？

几个著名的项目正在开创人工智能和区块链技术的集成，每个项目都解决企业人工智能基础设施需求的不同方面。虽然这些加密货币也在各种交易所进行交易，但它们的真正价值在于其技术能力和潜在的企业应用。

我只是想指出，这里提及任何加密货币都不是投资建议。加密货币市场波动性大、风险大，这些项目纯粹是因为其技术创新而受到关注。

位张量正在成为去中心化人工智能领域的重要参与者，使组织能够跨分布式网络协作开发和训练人工智能模型。这种方法可能会降低人工智能开发的成本和复杂性，同时通过共享资源加速创新。

使成为为企业 AI 中最紧迫的挑战之一提供解决方案：获取 GPU 计算能力。通过创建一个分散的计算资源市场，Render 允许组织动态扩展其 AI 操作，而无需大量基础设施投资。

对于关注数字身份和安全的组织，世界币由 OpenAI 联合创始人 Sam Altman 发起，正在利用人工智能模型构建一个去中心化网络，利用生物识别数据在线验证人类身份。

NEAR协议旨在帮助创建人工智能基础设施，例如工具和网络服务，作为可以在没有集中控制的情况下运行的去中心化应用程序（dApp）。

还有艾奥兹网络是一种基于区块链的去中心化解决方案，用于传输从数据到视频内容的任何内容，包括人工智能计算资源。

这些项目代表了结合人工智能和区块链技术的不同方法，每个项目都满足从计算资源到身份验证的特定需求。随着这些平台的成熟，它们可能在组织构建和部署人工智能系统方面发挥越来越重要的作用。

路线图和后续步骤

对于企业领导者来说，区块链和人工智能的融合既是机遇，也是战略要务。虽然这些技术仍处于成熟阶段，但组织应该开始准备将其集成到企业人工智能运营中。

企业当务之急是教育和考核。技术领导者需要了解这些系统如何影响他们的人工智能基础设施战略、数据治理要求和竞争定位。

几个关键的发展可能会影响企业的采用。我们可能会看到企业级平台的出现，它将企业所需的安全性和控制与去中心化系统的灵活性结合起来。监管框架将不断发展，为如何在受监管行业中部署这些技术提供更清晰的指导。重要的是，我们将看到这些系统如何与现有企业基础设施集成更加标准化。

尽管可扩展性、能源效率和监管合规性方面的挑战仍然存在，但企业人工智能运营的潜在好处是引人注目的。为这种融合深思熟虑做好准备的组织将能够在未来几年中更好地构建更高效、更安全和可扩展的人工智能系统。