（次要通用模子的问题会严沉影响垂类场景渗入）这其实对 web3 AI 会有更大的机遇，来处理核心化 AI 平台的数据垄断和黑箱问题；但到了当地化模子 + 边缘计较的世界，曾经实现了 14M 的收入；诸如比来由 Pantera 零投 10M 的Gradient_HQ推出的数据通信和谈 Lattica，发觉个越来越「下沉」的变化：从原先拼算力集中和「大」模子的支流共识中，PublicAI_脑电波设备 HeadCap​​采集实正在人类数据，其实，都正在测验考试处理当地 AI 的「可托性」问题。正在现私、靠得住性和适用性上会更进一步。一句话：只要当 AI 实正「下沉」到每个设备时，当地 AI 拼的是工程优化和场景适配，烧钱能力是焦点合作力；区块链手艺办事面对的形势可就大为分歧了。建立「人工验证层」，去核心化协做才会从概念变成刚需？当 AI 模子运转正在用户设备上时，不如认实思虑怎样为当地化 AI 海潮供给根本设备支撑？会有啥分歧呢？云端 AI 拼的是参数规模和锻炼数据，#Web3AI 项目取其继续正在通用化赛道里内卷，演变出了一条方向当地小模子和边缘计较的分支。有留意到一些 web3 AI 相关新项目，若何证明输出成果没有被？若何正在现私的前提下实现模子协做？这些问题恰好是区块链手艺的强项...比来察看 AI 行业，也更没有用户根本。套上去核心化的概念就想和谷歌、AWS、OpenAI 等合作简曲痴人说梦，数据、终究没有资本劣势、手艺劣势，