谁将掌控人工智能？为什么去中心化人工智能可能是政府和大型科技公司之外的唯一选择

By: WEEX|2026/03/14 02:33:16

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TL;DR：

人工智能正在成为关键的数字基础设施——各国政府和企业都在竞相控制它。
Anthropic 与美国国防部之间的争端，是未来政治斗争的一个早期公开信号。
监管框架默认围绕集中式人工智能构建，从而巩固了现有的权力结构。
去中心化计算、代币激励的人工智能和链上治理是 Web3 社区的答案。
现在正是构建可信替代方案的窗口期——但它不会永远敞开。

人工智能不再仅仅是提高生产力的工具。它已悄然成为关键的数字基础设施——金融系统、供应链、媒体生态系统以及日益重要的国家权力的支柱。与历史上所有关键基础设施一样，现在对其控制权的争夺也十分公开。

问题不再是人工智能是否会受到监管。问题在于谁来治理国家，为谁的利益服务，以及除了少数企业和政府之外，其他人是否能拥有任何有意义的发言权。

对于加密货币和 Web3 社区而言，这不是一场抽象的政策辩论。这正是自中本聪发表白皮书以来我们一直在进行的斗争。

Anthropic 与美国国防部的冲突标志着人工智能治理领域新一轮斗争的开始

Anthropic 公司是 Claude 模型的构建者，也是人工智能安全领域最杰出的代表之一。据报道，该公司与美国国防部就其模型在高风险政府部署中的行为方式产生了直接冲突。核心分歧在于：运营自主权与安全防护措施之间的冲突。在敏感且可能致命的环境中部署人工智能系统时，应该赋予其多大的自主权？

具体细节仍有争议。但关键在于模式。政府机构试图影响私人人工智能系统的行为，以服务于国家安全利益。该公司至少部分抵制了这种抵制。现在，这种紧张局势已经公开化了。

这并非一次性纠纷。这是人工智能政治经济学的预演——最强大的系统成为战略资产，各国政府施加压力以获取和塑造这些系统，而世界其他国家则在旁观望。

为什么集中式人工智能基础设施赋予大型科技公司和政府控制权

要了解这为什么重要，你必须了解人工智能开发的实际运作方式。训练前沿模型需要：

大规模计算——主要由英伟达GPU主导，并通过AWS、Azure和谷歌云等服务提供。
专有数据——由少数几个组织进行整理、清理和控制
专业人才——集中在少数几个实验室

这并非效率低下。这是系统按预期运行的结果。集中化可以加速开发，实现快速扩展，并迅速产生具有商业可行性的模型。问题在于，这也导致决策权集中在少数参与者手中——这些参与者会受到政府压力、股东激励和地缘政治利益的影响，而这些利益与用户或广大公众的利益并不一致。

当数字经济的基础设施层由三个云提供商和少数人工智能实验室控制时，主权就成了一种幻觉——对于个人、企业甚至较小的民族国家而言都是如此。

人工智能治理差距：为什么监管更倾向于集中式人工智能

大多数主流人工智能治理评论都忽略了一点：监管框架默认是围绕集中式人工智能构建的。

欧盟人工智能法案、美国行政命令以及全球范围内的拟议立法都假定人工智能将由可识别、可监管的企业实体开发和部署。它们旨在管理一个由少数实验室生产模型，而其他所有人都在使用的世界。

这种假设并非中性的。它巩固了现有结构。它将集中式人工智能视为基准，并将去中心化替代方案视为边缘案例，即使考虑也只是考虑。

加密货币社区对这种套路早已见怪不怪了。传统金融监管是围绕银行建立的，当 DeFi 出现时，监管机构最初很难将为中介机构设计的框架应用于没有中介机构的系统。人工智能领域也将出现同样的趋势。

去中心化人工智能：Web3 和加密技术如何构建替代方案

人工智能与加密货币的融合并非炒作。这是建筑设计的必然要求。

已有多个项目正在构建去中心化人工智能基础设施的基础：

Bittensor创建了代币激励网络，参与者贡献机器学习计算能力，并因产生有用的智能而获得奖励——完全消除了中心化的模型所有者。
渲染网络将 GPU 计算分布在全球网络中，从而减少对超大规模云提供商的依赖。
Akash Network提供了一个去中心化的计算市场，使开发人员无需通过 AWS 或 Google 即可访问基础设施。

除了计算能力之外，区块链验证数据来源的能力还开辟了一种真正新的可能性：补偿那些用数据训练人工智能模型的人和组织。目前，这一数值几乎完全被实验室所攫取。基于代币的激励机制可以将收益重新分配给贡献者，从而创造一个更加公平和可持续的数据经济。

能够与链上系统进行原生交互的自主人工智能代理——执行交易、参与治理、跨协议协调——代表了一种新型的经济参与者，而 DeFi 和 DAO 基础设施具有独特的优势来支持这种参与者。这一点在零售层面已经显现：人工智能加密货币交易机器人的兴起已从利基实验发展成为主流需求，交易者们越来越希望找到无需依赖中心化平台即可实现策略自动化的方法。对许多用户来说，申诉很简单——知道如何使用开放、可审计的系统进行自动交易，任何单一实体都无法关闭或操纵这些系统。

推动加密人工智能创新的建设者：黑客马拉松、人工智能代理和 Web3

单靠基础设施无法构建生态系统。在 Web3 领域，以人工智能为重点的黑客马拉松正在成为大型实验室永远不会优先考虑的想法的重要试验场：AI交易代理基于透明的链上数据、去中心化分析工具和社区所有制智能的新模型运行。

零售业的参与也加速了这一转变。随着越来越多的交易者转向使用人工智能交易应用程序来管理仓位、执行策略和实时分析链上数据，谁控制底层模型的问题比以往任何时候都更加重要。最好的 AI 交易应用程序不仅仅是界面最流畅的应用程序，而是建立在用户可以信任、审核，并且原则上可以管理的基础设施之上的应用程序。当人工智能层位于由公司或政府合同控制的黑箱内时，很难达到这个标准。

WEEX直接投身于此。WEEX AI 交易黑客马拉松系列活动将开发者、数据科学家和加密原生开发者聚集在一起，共同探索机器学习和去中心化金融的交叉领域。计划在 5 月份举办第二场活动，这表明人们相信下一波人工智能创新浪潮不仅会来自企业实验室，还会来自积极参与其中的开放社区。

更深层次的风险：人工智能作为审查和控制层

这是原对话中经常被忽略的补充部分：人工智能不仅仅是一种经济资产。这越来越具有政治性。

控制了前沿人工智能模型的政府就控制了其经济的信息层。他们可以决定哪些问题得到解答，哪些内容被呈现，哪些决策被自动化，以及哪些人群被监视。这并非臆测——这种情况已经在专制国家发生，民主国家也存在这种诱惑。

Anthropic 与美国国防部之间的争端是一个相对温和的公开例子，它反映了一种将会加剧的压力动态。随着模型的功能越来越强大，“安全”和“对国家有用”之间的差距将日益成为一个充满争议的领域。而且，无论公司多么秉持原则，随着时间的推移，也无法免受政治和法律压力的影响。

去中心化不仅仅关乎效率或获取途径。这是为了防止人工智能成为国家或企业集中权力的工具。这是 Web3 社区一直秉持的数值，而且自第一个比特币区块被挖出以来，现在比以往任何时候都更加重要。

去中心化人工智能的未来：Web3 能与大型科技公司竞争吗？

去中心化人工智能仍处于早期阶段。分布式计算网络面临着实际的性能权衡。链上人工智能治理在很大程度上仍停留在理论层面。前沿集中式模式与去中心化替代方案之间的差距依然很大。

但2018年去去中心化金融的情况也是如此。1995 年，互联网本身的情况也是如此。

现在正是建立去去中心化人工智能基础设施作为可信替代方案的窗口期——在监管框架围绕中心化模式僵化之前，在政府与企业的关系根深蒂固到挑战任务之前。它不会无限期地开放下去。

Web3 社区拥有构建未来所需的工具和哲学基础。问题在于它能否以当前形势所需的紧迫性采取行动。

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