作者：@anci_hu49074 (Biteye)、@Jesse_meta (Biteye)、@lviswang (Biteye)、@0xjacobzhao (Biteye)、@bz1022911（PANews）

概述 背景

近年来，OpenAI、Anthropic、Google、Meta等头部科技公司不断推动大语言模型（LLM）的飞速发展。LLM在各行各业展现出前所未有的能力，极大地拓展了人类的想象空间，甚至在部分场景下展现了替代人类劳动的潜力。然而，这些技术的核心却牢牢掌握在少数中心化科技巨头手中。凭借雄厚的资本和对高昂算力资源的把控，这些公司建立起了难以逾越的壁垒，使绝大多数开发者和创新团队难以与之抗衡。

来源：BONDAI 趋势分析报告

同时，在AI快速演进的初期，社会舆论往往聚焦于技术带来的突破和便利，而对隐私保护、透明度、安全性等核心问题的关注却相对不足。长期来看，这些问题将深刻影响AI行业的健康发展和社会接受度。如果无法妥善解决，AI“向善”还是“向恶”的争议将愈发突出，而中心化巨头在逐利本能驱动下，往往缺乏足够的动力去主动应对这些挑战。

区块链技术凭借其去中心化、透明和抗审查的特性，为AI行业的可持续发展提供了新的可能性。目前，Solana、Base等主流区块链上已经涌现出众多“ Web3 AI”应用。但深入分析可以发现，这些项目仍存在诸多问题：一方面，去中心化程度有限，关键环节和基础设施仍依赖中心化云服务，meme属性过重，难以支撑真正意义上的开放生态；另一方面，与Web2世界的AI产品相比，链上AI在模型能力、数据利用和应用场景等方面仍显局限，创新深度和广度有待提升。

要真正实现去中心化AI的愿景，使区块链能够安全、高效、民主地承载大规模AI应用，并在性能上与中心化方案相抗衡，我们需要设计一条专为AI量身打造的Layer1区块链。这将为AI的开放创新、治理民主和数据安全提供坚实基础，推动去中心化AI生态的繁荣发展。

AI Layer 1 的核心特性

AI Layer 1作为一条专为AI应用量身定制的区块链，其底层架构和性能设计紧密围绕AI任务的需求，旨在高效支撑链上AI生态的可持续发展与繁荣。具体而言，AI Layer 1应具备以下核心能力：

1. 高效的激励与去中心化共识机制：AI Layer 1的核心在于构建一个开放的算力、存储等资源的共享网络。与传统区块链节点主要聚焦于账本记账不同，AI Layer 1的节点需要承担更复杂的任务，不仅要提供算力、完成AI模型的训练与推理，还需贡献存储、数据、带宽等多样化资源，从而打破中心化巨头在AI基础设施上的垄断。这对底层共识和激励机制提出了更高要求：AI Layer 1必须能够准确评估、激励并验证节点在AI推理、训练等任务中的实际贡献，实现网络的安全性与资源的高效分配。唯有如此才能保证网络的稳定与繁荣，并有效降低整体算力成本。#p#分页标题#e#

2. 卓越的高性能与异构任务支持能力：AI任务，尤其是LLM的训练与推理，对计算性能和并行处理能力提出了极高的要求。更进一步，链上AI生态往往还需支持多样化、异构的任务类型，包括不同模型结构、数据处理、推理、存储等多元场景。AI Layer 1必须在底层架构上针对高吞吐、低延迟和弹性并行等需求进行深度优化，并预设对异构计算资源的原生支持能力，确保各种AI任务都能高效运行，实现从“单一型任务”到“复杂多元生态”的平滑扩展。

3. 可验证性与可信输出保障：AI Layer 1不仅要防止模型作恶、数据篡改等安全隐患，更要从底层机制上确保AI输出结果的可验证性和对齐性。通过集成可信执行环境（TEE）、零知识证明（ZK）、多方安全计算（MPC）等前沿技术，平台能够让每一次模型推理、训练和数据处理过程都可以被独立验证，确保AI系统的公正性和透明度。同时，这种可验证性还能帮助用户明确AI输出的逻辑和依据，实现“所得即所愿”，提升用户对AI产品的信任和满意度。

4. 数据隐私保护：AI应用经常涉及用户敏感数据，在金融、医疗、社交等领域，数据隐私保护尤为关键。AI Layer 1应在保障可验证性的同时，采用基于加密的数据处理技术、隐私计算协议和数据权限管理等手段，确保数据在推理、训练及存储等全过程中的安全性，有