前沿人工智能——目前正在开发的最先进的通用人工智能系统——正成为全球最具战略性和经济重要性的行业之一，但对大多数投资者和建设者来说，它仍然在很大程度上是不可接触的。今天，训练一个与零售用户常用的模型相似的竞争性人工智能模型，可能需要数亿美元的成本，数万块高端GPU，并且需要只有少数公司能够支持的运营复杂性。因此，对于大多数投资者，尤其是零售投资者来说，没有直接的方式来拥有人工智能行业的一部分。

这种限制即将改变。一代新的去中心化人工智能网络正在从理论走向生产。这些网络将来自世界各地的各种GPU连接起来，从昂贵的高端硬件到消费级游戏设备，甚至是你MacBook的M4芯片，形成一个能够支持大型前沿规模过程的单一训练架构。对市场而言，这一基础设施不仅仅是协调计算；它还通过向贡献资源的参与者发行代币来协调所有权，这使他们在自己帮助创建的人工智能模型中拥有直接的股份。

去中心化训练是技术进步的真正体现。直到最近，人工智能专家认为在开放互联网的非信任异构硬件上训练大型模型是不可能的。然而，Prime Intellect现在已经训练出正在生产中的去中心化模型——一个具有100亿参数（快速、高效的全能型，适合日常任务）和另一个具有320亿参数（深思熟虑，擅长复杂推理，提供更细致、复杂的结果）。

去中心化机器学习协议Gensyn已经展示了可以在链上验证的强化学习。Pluralis则表明，使用商品GPU（在游戏电脑和消费设备中常见的标准显卡，而不是昂贵的专用芯片）在一个群体中训练大型模型是一种越来越可行的去中心化大规模预训练方法，这是人工智能模型在被微调以执行特定任务之前，从海量数据集中学习的基础阶段。

需要明确的是，这项工作不仅仅是某个研究项目——它已经在发生。在去中心化训练网络中，模型并不“坐落”在单一公司的数据中心。相反，它存在于整个网络中。模型参数是碎片化和分布式的，这意味着没有单一参与者拥有整个资产。贡献者提供GPU计算和带宽，作为回报，他们获得反映其在最终模型中股份的代币。通过这种方式，训练参与者不仅仅是资源；他们在自己创造的人工智能中获得了对齐和所有权。这与我们在集中式人工智能实验室中看到的对齐方式截然不同。

在这里，代币化变得至关重要，为模型提供了经济结构和市场价值。代币化的人工智能模型就像股票，现金流反映模型的需求。就像OpenAI和Anthropic向用户收取API访问费一样，去中心化网络也可以这样做。结果是一种新型资产：代币化智能。

投资者可以直接接触模型，而不是投资于拥有模型的大型上市公司。网络将通过不同的策略来实现这一点。一些代币可能主要赋予访问权——优先或保证使用模型能力的权利——而另一些则可能明确跟踪用户通过模型支付查询时产生的净收入份额。在这两种情况下，代币市场开始像模型的股票市场运作，价格反映了对模型质量、需求和实用性的预期。对于许多投资者来说，这可能是参与人工智能增长的最直接途径。

这一发展并不是在真空中发生的。代币化已经进入金融主流，像Superstate和Securitize（计划于2026年上市）这样的平台正在将资金和传统证券上链。现实世界资产策略现在在监管机构、资产管理者和银行中成为热门话题。代币化的人工智能模型自然适合这一类别：它们是数字原生的，任何有互联网连接的人都可以访问，无论其位置如何，而它们的核心经济活动——推理计算，即通过训练模型运行查询以获取答案的过程——已经由软件自动化并可追踪。在所有代币化资产中，不断改进的人工智能系统可能是最具内在动态性的，因为模型可以随着时间的推移进行升级、再训练和改进。

去中心化人工智能网络是区块链使社区能够以以前不可能的方式共同资助、构建和拥有数字资产这一论点的自然延伸。首先是货币，然后是金融合同，再然后是现实世界资产。人工智能模型是下一个将在链上组织、拥有和交易的数字原生资产类别。我们的观点是，加密货币与人工智能的交集将不仅限于“人工智能主题代币”；它将以实际模型收入为基础，依靠可衡量的计算和使用。

现在仍然是早期阶段。大多数去中心化训练系统仍在积极开发中，许多代币设计将无法通过技术、经济或监管测试。但方向是明确的：去中心化人工智能训练网络将成为一个流动的、全球协调的资源。人工智能模型正通过代币变得可分享、可拥有和可交易。随着这些网络的成熟，市场不仅会对构建智能的公司进行定价；它们还将对智能本身进行定价。

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