彙整了當前 AI 產業面臨的問題，以及區塊鏈產業目前提供的解決方案，該報告也舉例三個投入 AI 相關領域的區塊鏈專案。
內容目錄
AI 產業待解決的問題
報告，AI 產業目前面臨的問題主要包括：
1. 計算資源需求大：AI 的演算法，尤其是機器學習和深度學習，需要大量計算力來處理數據和訓練模型。
2. GPU 缺口和成本高昂：高效的 GPU 十分適合 AI 計算，但因為需求大幅增加，導致價格上漲和供應不足。加密貨幣市場的波動也影響了 GPU 的供需。
3. 硬體生產受限：台積電等晶片製造商的生產能力有限，無法滿足所有 AI 公司的需求，導致供不應求。
4. 高昂的運營成本：AI 公司需要在硬體設施和昂貴的雲服務之間做出選擇，都需要大量的資金支出。
5. 封閉系統降低效率：許多公司在封閉系統中獨立訓練模型，這不利於資源共享，提高了研發門檻並可能導致市場壟斷。
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6. 解決方案探索：面對高成本和低效率，業界正在探索分佈式算力和開放計算網路等去中心化技術作為可能的解決方案。
ChatGPT 評論以上看起來都是基於事實的合理總結，然而對於「去中心化計算」和「分布式算力」的實際應用和效率還需要時間來驗證。
區塊鏈如何切入 AI？
報告，人工智慧系統需求的算力每幾個月翻倍，預計到 2026 年開支將近 3,000 億美元。由於硬體資源有限，產業急需更有效、更省成本的解決方案。Open AI 共同創辦人 Sam Altman 預言，因成本不斷增加和硬體資源限制，大模型時代將結束。為了應對全球算力需求激增，人們正在嘗試拆分 AI 處理過程，通過區塊鏈技術，提出分布式算力和開放計算網路作為可能的解決方案。「將 AI 從資料存儲 > 數據預處理 > 模型訓練 > 模型微調 > 模型部署等不同環節拆開檢視，試圖分頭優化。」《每日幣研》寫道。
三個 AI 相關專案
報告舉例三項專案：
- 是全球首個去中心化雲端算力市場（DeCloud），主要是將有算力需求的用戶，以及有閒置算力可以對外供給的用戶或供應商相互媒合，有效的交易算力資源。
- 類似於 Akash，Gensyn 將匯集閒置的資源（甚至包括 Macbook 和 Iphone），讓用戶在不使用算力的時候可以出租自己的算力協助訓練模型，以獲得相應報酬，讓機器學習計算協議將成為一個無形的網絡，提供進入計算革命的下一個規模時所需的基礎資源。
- 鏈上的礦工透過為特定模型提供專業的情報、知識和技術以加速學習、優化輸出來創建更強大的 AI 模型，共享成果，並獲得獎勵代幣 $TAO，也可以說是 AI 的情報市場。
(閱讀完整文章：)
衍伸閱讀
https://abmedia.io/blockchain-project-that-boost-ai-infra