讓我們深入展開 ICP 如何賦能 AI 的技術邏輯與生態佈局，解析它在技術架構、實際應用以及未來發展方向上的關鍵突破。本文源自 Klein Labs 所著文章，由 Foresight News 整理、編譯及撰稿。 （前情提要：OKX Ventures研報：拆解10+項目，帶你看懂AI Agent版圖（上） ） （背景補充：富比士點名加密產業「2025 年 5 大趨勢」：去中心化AI、DID迎來大爆發 ） 1. 簡介 1.1 前言 在上一篇報告中，我們深入梳理了 ICP 的發展歷程及其戰略願景。在最近於阿根廷舉行的技術論壇上， ICP 創辦人兼 Dfinity 總裁 Dominic Williams 發表了主題演講，分享了他對去中心化計算未來的願景，並在行業內引發了廣泛討論。他在演講中強調了 ICP 如何通過將區塊鏈的力量與人工智慧相結合來突破界限，讓人們看到了這些技術可以改變我們構建和執行應用程式方式的未來。同時，根據 ICP 最新宣佈的訊息，ICP 的 DFINITY 基金會將在舊金山成立新的辦公室，以矽谷為中心發展 AI、分散式算力等技術，並進行戰略佈局。 基於此背景，我們將在今天的文章中深入展開 ICP 如何賦能 AI 的技術邏輯與生態佈局，解析它在技術架構、實際應用以及未來發展方向上的關鍵突破。 如今，許多人已經在使用 ChatGPT 探索創意、獲取資訊、分析與創作內容，ChatGPT 是一種擁有海量引數的 LLM（大型語言模型），通過巨量資料訓練而成。這些模型將 AI 應用推上了新的熱潮。實際上，在像 ChatGPT 這樣的應用出現之前，早已出現了與 AI 演算法有關的 Web2 產品。最早的大規模體現之一是像 TikTok 和 Instagram Reels 這樣的服務。它們不僅僅是傳統意義上的社交媒體服務，背後其實有著強大的 AI 引擎驅動。AI 通過分析視訊內容和使用者互動行為（例如使用者觀看時長）來精準推薦內容，進而提高使用者體驗，這種 「量身訂製」 的服務讓它們極具吸引力。並且，這種趨勢正在向更廣闊的方向發展。 然而，隨著 AI 的快速發展遍及多個行業，傳統 Web2 架構下的 AI 應用問題也開始逐漸顯現。例如，這些 AI 模型大多是集中式的，這意味著它們依靠單點控制或有限數量的節點來執行，因此面臨資料隱私、計算資源集中、透明度不足等諸多侷限。此外，傳統 IT 架構（如 AWS）涉及繁瑣的配置和維護流程：從雲帳戶註冊、配置伺服器，到安裝資料庫、安全更新等，不僅耗時費力，容易出錯，且預設情況下不安全。此外，傳統 IT 的升級週期長且複雜，難以支援新模式的即時性需求。 Web3 的出現為 AI 的發展帶來了新的機遇，通過去中心化、透明和自治等特性，Web3 能夠實現智慧合約自動化、促進 AI 民主化、增強互作性、推動公平治理和提升網路安全。一些平臺已經開始嘗試解決問題，如 Vercel（提供雲平臺即服務）通過訂製基礎設施提供 AI 應用服務。這些平臺能夠緩解部分問題，但依然稱不上理想。更重要的是，由 AI 生成的軟體將被繫結在這些專用平臺上，同時相關的資料可能也會被這些平臺掌控，導致使用者被鎖定在其生態中（customer lock-in）。換句話說，這種模式下的應用和服務將無法實現去中心化。 世界開始意識到，要真正發揮 AI 與 Web3 結合的潛力，需要一個強大的基礎設施。在這一背景下，ICP 正在尋找全新的解決方案。在傳統的 AI 環境中，訓練模型就像一位指揮家控制著管絃樂隊，以創造出美妙的音樂。這裡的指揮家，就是中央伺服器，需要處理大量資料，並具備強大的計算能力。這類似於 OpenAI 等公司在大型中央伺服器上訓練大型模型的方式。 然而，在 ICP 中，AI 模型的訓練方式有所不同，並不是一箇中央指揮來掌控全域性，而是每個參與者既是指揮又是音樂家，彼此協作，共同完成任務。這意味著網路中的每個節點或裝置都能為人工智慧模型的訓練、決策和執行貢獻力量。 ICP 上去中心化 AI 模型相比於集中式 AI 模型，有如下優點： 信任與透明： ICP 上的去中心化人工智慧（DeAI）模型完全在鏈上執行，具有不變性和開放性。使用者無需盲目信任集中式伺服器，而是可以驗證模型的訓練和推理過程。這解決了集中式人工智慧中的一個關鍵問題，即使用者通常無法瞭解資料的使用方式和模型的行為。 資料安全與控制： ICP 通過鏈融合（Chain Fusion）技術安全訪問來自不同區塊鏈的資料（稍後詳述）。這為資料安全和控制帶來了優勢。使用者可以保留對自己資料的所有權，同時允許 DeAI 模型訪問和學習資料，這與集中式人工智慧系統中資料通常被集中管理的方式不同。 抗審查性： 在 ICP 上執行的人工智慧模型能夠抵抗審查。集中式人工智慧模型可能受到運營商的控制和操縱。而 ICP 上的 DeAI 提供了一個更開放、抗審查的平臺，有助於公平的人工智慧開發與部署。 可擴展套件性： 與傳統人工智慧系統相比，ICP 的 DeAI 具備更強的可擴展套件性。通過連線節點網路，DeAI 能夠靈活擴展套件並行處理任務，從而提升整體容量，同時保持高水平的安全性和效能。 包容性： ICP 提供無許可權、可組合的訪問，促進了包容性和公平性。個人和小型公司也可以參與人工智慧的開發和決策，鼓勵創新和協作。 ICP 將網際網路轉變為一個巨大的去中心化世界電腦，在這裡，計算通過節點機器網路安全地進行。通過結合去中心化節點硬體，ICP 為開發人員提供了託管和構建軟體應用程式的能力，而不受傳統雲服務的限制。有了去中心化的基礎設施，在 ICP 上託管的人工智慧從本質上就不會受到網路攻擊，這意味著敏感資料始終受到保護，不會被入侵和篡改。 實際上，ICP 已經通過執行用於影象分類和面部識別等任務的神經網路證明了自己的能力。此外，在 ICP 上執行的 Llama 3 等更大型人工智慧模型的能力，為更先進的人工智慧驅動型應用打開了大門。在公共網路上執行的人工智慧可以…