加密货币如何赋能开源AI，创造更美好的未来

导语

当前，基础AI模型的开发主要掌握在少数大型科技公司手中，这种封闭和反竞争的局面令人担忧。文章指出，虽然开源软件开发模式为AI发展提供了一条替代路径，但基础AI模型对计算资源和数据的需求远超个人能力，形成了“资源问题”，阻碍了传统开源模式的应用。文章的核心观点是，加密货币技术可以通过所有权激励来解决这一资源问题，促进开源AI的发展，最终带来更强大、更创新的AI系统。

社交媒体的经验教训

文章以社交媒体为例，阐述了少数科技巨头垄断信息和资源的负面影响。类似的模式正在AI领域重演，少数公司掌握着海量数据和计算资源，构建了难以逾越的进入壁垒，形成了新的数字寡头垄断。

开源AI的挑战：资源问题

文章深入探讨了开源AI面临的“资源问题”。与传统的开源软件项目不同，开源AI需要大量的计算资源和数据，而这些资源的获取和成本对于个人或小型组织来说是巨大的挑战。文章以Meta的LLaMa模型为例，说明了虽然Meta公开了模型权重，但这并不代表真正的开源，因为参与者仍然无法负担训练和重新训练模型所需的巨大成本。即使是像BLOOM这样由众多机构参与的开源项目，其协调和资源获取过程也过于繁琐和低效，难以与大型科技公司竞争。

加密货币：解决资源问题的关键

文章的核心论点是加密货币技术可以有效解决开源AI的资源问题。通过代币激励，加密货币可以吸引资源提供者贡献计算资源和数据，换取网络所有权及潜在收益，从而克服了开源AI中“谁来付费”的困境。文章将这种模式与比特币的成功案例进行类比，比特币网络就是一个由众多节点共同维护的开源项目，其运行依赖于大量的计算资源，而加密货币机制激励了这些节点的参与。

Pluralis：协议模型的实践

文章还介绍了Pluralis提出的“协议模型”概念，该模型允许计算提供者贡献资源训练开源模型，并获得该模型未来推理收入的所有权。这种机制可以激励计算提供者选择高质量模型，并防止资源浪费。此外，模型并行性技术可以保证模型权重的安全，防止被恶意提取和利用。

开源AI与加密货币的协同效应：更好的AI

文章总结指出，加密货币与开源AI的结合将带来两方面的积极影响：第一，它可以调动全球的计算资源，构建规模远超现有封闭式AI模型的基础模型；第二，它可以促进AI领域的创新，因为研究人员可以更容易地访问和迭代最新的模型，从而推动AI技术的快速发展。总而言之，文章认为加密货币技术为开源AI提供了重要的基础设施支持，将有助于构建一个更加开放、公平、创新的人工智能生态系统，最终造福全人类。

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