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去中心化人工智能基础设施的运行机制
该平台是一个去中心化人工智能基础设施，允许开发者、验证者、计算资源提供者和用户通过开放的区块链协调网络构建、评估人工智能模型并实现价值转化。平台通证作为结算与激励层，支撑着从模型执行到验证治理的所有平台行为。
以下将解析该平台的工作原理、目标解决的问题、架构设计思路，以及其通证经济模型如何支撑网络的长期运行。
核心解决痛点
当前人工智能开发高度中心化，少数大型科技公司掌控着多数人工智能模型、计算基础设施与分发渠道。这种结构为开发者和用户带来多重问题：
首先是价值分配高度集中。开发者常为中心化平台构建模型却难以分享长期收益；计算提供商仅获固定报酬；用户持续支付费用却无法了解模型评估与治理机制。
其次，能见度常优先于实用性。在许多中心化人工智能平台中，模型的成功往往取决于营销预算、合作关系或平台推广，而非实际准确度或使用价值。
再者，贡献者缺乏透明激励。验证者、评估者和数据贡献者通常仅获一次性报酬，即便其工作持续创造长期价值。
最后，人工智能系统普遍孤立。多数平台专注于语言模型或图像生成等狭窄领域，封闭架构与互斥的激励机制导致跨领域智能协作难以实现。
该平台通过将智能视为开放市场而非封闭产品，系统性应对上述挑战。
实际运行模式
平台以点对点人工智能网络形式运作，模型、验证者和计算节点通过链上协调，而人工智能执行在链下完成。
网络交易的核心是智能而非原始算力。开发者向金融、科研或制造等特定领域提交人工智能模型，由独立节点运营商执行，并由验证者进行评估。
关键运行要素包括：
有效工作证明机制：奖励基于正确性与实用性，而非单纯计算量。
持续评估体系：模型随时间动态排名，表现不佳将降低影响力，持续准确则提升能见度。
链上协调机制：注册信息、声誉记录、验证结果与奖励分配均上链存储，确保透明度。
这种结构使人工智能模型能持续进化，而非一次性训练后永久部署。
系统架构设计
平台采用链上协调与链下执行的混合架构，基于以太坊二层网络构建，在保障安全性的同时降低交易成本。
核心架构层级包括：
模型市场：去中心化注册系统，负责人工智能模型的上传、验证与价值转化。
执行层：分布式计算节点网络，运行人工智能推理任务。
验证层：验证者对输出结果进行评估并分配信任评分。
声誉层：追踪历史准确度、可靠性与性能表现。
治理层：管理协议升级与政策变更。
领域层：支持针对特定行业人工智能用例的专业子网。
任务处理采用"一模型双节点"的冗余规则，以降低错误与操纵风险。
网络参与角色
平台设有明确模块化角色。参与者可专精或兼任多个角色，但利益冲突在设计层面受到限制。
主要角色包括：
模型创建者：上传维护人工智能模型，按每次推理获得通证奖励。
计算节点：提供算力并执行人工智能任务。
验证者：核查输出结果、分配信任评分并维护网络完整性。
质押者：将通证委托给计算节点或验证者以分享收益。
支持者：将通证质押给潜力模型以获取收益分成。
消费者：通过市场或应用程序接口使用人工智能模型。
领域架构师：设计管理特定领域人工智能子网。
验证者不得验证自身创建或资金支持的模型，从机制上减少偏见。
通证功能与应用
平台通证作为原生通证，所有人工智能任务、奖励与治理行为均通过其结算。
核心应用场景包括：
支付人工智能推理任务费用
奖励计算节点、验证者与模型创建者
质押与委托机制
模型绑定与支持者参与
治理投票
领域级激励配置
该通证并非概念型代币，其功能严格与可衡量的网络活动挂钩。
通证经济模型
通证经济设计使发行量与实际使用而非固定通胀率挂钩。
分配结构涵盖：
发行与赠款50%
团队与顾问15%
财政储备10%
流动性10%
种子轮8%
战略轮4%
私募轮1%
空投2%
解锁周期从空投即时释放到团队分配的多年度锁仓不等。
收入通过路由模块流转，分配至：
模型所有者
基础设施与支付处理方
1%比例的通证回购销毁
基于使用量的发行强化机制
该结构避免早期网络中常见的刚性奖励分配导致的过度抛压。
动态发行模式优势
多数计算网络采用计算节点与质押者间的固定发行比例，常导致抛压持续超过实际需求。
平台通过以下方式规避此问题：
在领域层面调整发行量
基于已验证工作量奖励计算节点
仅必要时分配质押奖励
根据实际使用规模调整奖励
此方案旨在使发行量与价值创造而非协议假设保持比例关系。
流动质押机制
平台推出流动质押通证。用户质押原生通证可获得等额流动质押通证，该通证价值将随奖励累积而增值而非数量增加。
关键特性包括：
质押资产保持流动性
奖励累积至通证价值
验证者与质押者获得95%质押奖励
小部分分配至基金会与通证销毁
提取手续费予以销毁以减少供应量
该设计在维护网络安全性的同时保持用户灵活性。
运行逻辑总结
该平台将去中心化激励与可衡量的人工智能性能相结合，其架构优先考虑透明度、声誉体系与持续评估机制。通证经济模型聚焦于使用驱动的奖励而非固定通胀。
平台不承诺保证性结果，而是提供基础设施，使人工智能模型、计算资源与验证机制基于实际成果公开竞争。
