需要了解的事项：截至2025年10月，GoPlus在其产品线中总共产生了470万美元的收入。GoPlus应用程序是主要的收入来源，贡献了250万美元（约53%），其次是SafeToken协议的170万美元。GoPlus Intelligence的Token安全API在2025年迄今为止平均每月调用量为7.17亿次，2025年2月达到近10亿次的峰值。包括交易模拟在内的区块链级请求平均每月额外增加3.5亿次。自2025年1月推出以来，$GPS代币在2025年注册的现货总交易量超过50亿美元，衍生品交易量达到100亿美元。现货交易量在2025年3月达到峰值，超过11亿美元，而衍生品交易量在同月达到峰值，超过40亿美元。

OpenAI创始人山姆·阿尔特曼是人工智能（AI）领域最知名的名字。自2022年底ChatGPT推出以来，AI逐渐渗透到日常生活的每个角落，阿尔特曼也成为推动这一转变的主要人物。

随着AI的扩展和改进，它与加密货币的关系日益紧密。一波去中心化的应用程序和协议现在利用AI来增强或自动化DeFi活动。同时，越来越多的开发者认为这种关系是双向的：AI可能重塑加密货币，但区块链也可能帮助解决一些AI新出现的弱点，包括计算、隐私和身份。

去中心化计算能力

由于生成性AI的使用日益增加，对计算能力的需求不断增长，这是一些加密生态系统中的人们预测在不久的将来将成为问题的核心问题之一。随着我们对AI的依赖增加，需要更多的能源和计算能力来保持系统的顺利运行。为了避免单点故障，AI计算需要一个庞大的、全球分布的网络，而加密货币可以帮助协调这一点。

“区块链在解决计算问题方面的优势在于有效的市场和协调，因此加密货币在这里确实发挥着强大的作用，以利用未充分利用的计算能力：如何获得最佳价格，如何确保计算能力，并提供保密性，”NEAR协议的创建者Illia Polosukhin说。NEAR是一个旨在快速、低成本、开发者友好的应用程序的区块链，最近其团队扩大了努力，构建AI工具，让区块链开发者在链上运行AI产品。Polosukhin是许多人视为现代大型语言模型（LLM）框架的白皮书的作者之一，该白皮书也被称为Transformer。

如今，几乎所有的AI开发都依赖于像亚马逊、谷歌和微软/OpenAI这样的几家大型公司，这些公司控制着昂贵且有限的GPU资源，而协调或信任分散在全球的数千台独立机器并不容易。区块链可以作为一个中立的协调和验证层，记录哪些任务被分配，确认它们是否正确完成，并自动支付提供计算能力的人。由于区块链上的记录是防篡改的，用户不需要信任随机的机器所有者；区块链的证明和透明日志处理了这一点。

简而言之，区块链增加了将数百万台独立机器转变为能够支持AI的全球网络所需的信任、协调和激励层。

有许多项目被称为去中心化AI网络，已经从这个市场中发展而来。其中最早的项目之一是Bittensor，它提供了一个计算市场。

去中心化AI网络的兴起源于开发者、研究人员和加密原生构建者对AI生态系统日益集中和许可化的挫败感。他们的担忧包括计算和数据集中在少数几家公司内部、模型训练过程缺乏透明度，以及对这种集中控制可能导致审查、把关或单方面决定世界允许使用哪些AI系统的恐惧。

虽然Bittensor最初是一个将区块链作为协调工具的AI项目，但其创始人表示，它已经超越了单纯的AI。

Bittensor网络的核心是创建一个开放的智能和计算市场：参与者运行模型或提供硬件，网络不断评估他们贡献的质量。当一个模型产生有价值的东西时，它会获得协议的原生代币TAO。随着时间的推移，Bittensor已经组织成专门的“子网”，每个子网专注于不同类别的AI工作。结果是一个生态系统，它的行为不再像一个单一的系统，而更像一个生动的环境，许多形式的智能同时进化。良好的贡献会被提升，弱的贡献会被淘汰，任何有技能或计算能力的人都可以参与，而无需请求许可。

根据Bittensor联合创始人Ala Shaabana的说法，推动AI去中心化的原因在于他所描述的现代AI构建和控制中的结构性不平衡。如今，几乎所有有意义的AI能力都集中在少数几家公司手中。

“就像如果世界上只有三个人拥有所有的图书馆、教师和计算机，而其他人都需要获得使用它们的许可，”他在接受CoinDesk采访时说道。Shaabana指出，这种集中现象非常普遍，OpenAI只有两名董事会成员有权对公司自己认为“是核武器之后的下一个最佳事物”的技术做出决策（尽管这是在组织成立时）。对Shaabana来说，少数强大个体单方面引导像AI这样重要的事物的发展是危险的。

这就是加密货币发挥作用的地方。激励机制使得协调一个全球贡献者网络成为可能，这些贡献者训练模型、提供数据和计算能力。

隐私、信任和身份

尽管普通加密投资者长期以来认为隐私很重要，但今年隐私问题在AI用户中逐渐成为一个日益关注的问题。用户数据通常被保留并用于训练支持主要AI平台的LLM，导致人们对私人个人数据可能被如何使用产生了一系列担忧。

Polosukhin认为，这正是“私人AI”或他所称的“用户拥有的AI”变得至关重要的地方。这个想法是，AI系统应该在用户或组织自己的基础设施内代表他们运作，而不是将敏感数据发送给集中式提供者。这使得团队能够根据特定需求训练模型，同时保持信息的控制权，并遵守国际隐私法规，如HIPAA和欧盟的GDPR。区块链可以提供防篡改的日志和信任保证，以支持这一框架。

Polosukhin认为，实现用户拥有的AI需要重建AI堆栈——从计算到隐私再到模型训练——以一种将控制权重新交回用户和组织手中的方式。

“为此，你需要一个去中心化的计算网络，你需要私人AI，你需要模型训练，”Polosukhin说。

除了隐私，信任和身份在AI时代也变得更加复杂，这是区块链可能再次发挥作用的另一个领域。

山姆·阿尔特曼（Sam Altman）备受争议的区块链项目——世界网络（World network）旨在通过个人证明（有时称为人类证明）来解决身份问题。该系统为用户提供一个世界ID，这是一种数字凭证，证明他们是独特的人类。通过其Orb设备，该系统扫描用户的虹膜以创建一个独一无二的加密代码。根据World的说法，虹膜图像会被删除，但代码会保留，以便系统可以询问是否是之前的同一用户：用户可以在不透露姓名或任何个人信息的情况下在线验证他们的身份。

人类工具（Tools for Humanity，TFH）首席产品官Tiago Sada告诉CoinDesk，阿尔特曼将身份和信任视为AI带来的核心问题，并认为区块链是解决这些问题的自然选择。

“在AI时代，你失去的一件事就是在线信任事物的能力，”Sada说。“你不知道该信任谁或什么。这就是人类证明的用武之地。无论你是在谈论推文、图片，还是有人发送钱——区块链可以成为一个真相的来源，在一个很难知道什么是真相的世界中。”

Sada将World描述为一个必要的安全层，将其比作汽车发明时同时发明安全带。他认为，身份和保护隐私的金融工具将在AI与区块链的交汇处成为关键用例。

除了验证身份，Sada认为这一切对于金融身份和用例都是至关重要的，保护这些数据而不透露任何关于金融交易的信息，将是AI与区块链交汇的关键。

未来

随着对我们是否处于AI泡沫的猜测增加，接受采访的专家们都不愿预测事情将如何发展。

TFH的Sada估计：“今天的AI项目中，70%将消失——这只是一个潮流。30%是极其深刻的，将改变世界。而那30%绝对值得其他项目的炒作。”

与此同时，Polosukhin对AI完全融入社会后可能出现的经济模型表示担忧。“随着事物变得更加高效，资本回报变得更好，但劳动者失去了对资本的获取，”他说。“我们正在进入一个没有经济理论来运作的领域。当只有少数人监督机器时，社会运作的模型并不明确。”他指出，加密货币提供了一个沙盒，可以以传统经济无法做到的方式实验新的经济系统。这个想法已经在行业中得到测试：Coinbase最近推出了一项普遍基本收入试点，利用区块链技术分发定期支付，并探索基于加密的经济机制如何支持人们。

回顾Polosukhin参与设计的现代LLM的广泛使用，他发现看到自己参与的主题变为现实“令人兴奋”。他补充道：“看到这一切现在完全运作真是太好了。显然，还有很多需要改进的地方，但从15年前被认为是机器学习的东西到我们现在所拥有的东西，已经发生了巨大的转变。”

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