一文盘点五大2026年引领去中心化AI的人工智能加密项目
到2026年，人工智能将不再是前沿技术，而是融入市场、内容创作、软件开发和决策等各个环节的基础设施。然而，随着人工智能应用的加速发展，对模型、数据和计算的控制仍然高度集中，这造成了结构性瓶颈，而这些瓶颈正日益受到开发者、企业和监管机构的关注。
这些限制如今已从理论层面转变为实际操作层面。计算资源短缺、不透明的训练流程、封闭的API以及厂商锁定限制了人工智能系统的扩展和集成。用户在缺乏真正所有权的情况下创造了价值，而随着人工智能在经济中变得日益重要，企业也面临着对少数平台日益增长的依赖。
加密货币的真正意义在于它不再是投机工具，而是作为基础设施发挥作用。区块链能够实现全球范围内的开放协调、可验证执行和无需许可的参与。到2026年，去中心化人工智能将不再是实验性的。一小部分人工智能-加密货币项目已经作为真正的基础设施投入运营，拥有可衡量的应用规模和不断增长的生态系统。本文将基于实际应用情况而非空洞的宣传，评选出2026年引领去中心化人工智能发展的五大项目。
摘要：
- 人工智能现在是核心基础设施，但对模型、数据和计算的控制权仍然集中于一处。
- 去中心化人工智能利用区块链实现开放的协调、验证和参与。
- 前五名项目是根据实际使用情况、采用情况和基础设施相关性选出的。
- 每个项目都主导着去中心化人工智能堆栈的不同层。
- 它们共同表明，去中心化人工智能将在 2026 年从概念走向生产。
2026年真正重要的是什么：前五名是如何选出的
人工智能加密货币领域竞争激烈。新代币层出不穷，往往只是空谈人工智能，却缺乏实质性的功能。市值已不再是衡量影响力的可靠指标。
该排名侧重于项目执行情况。项目评估采用以下四个核心标准：
| 标准 | 我们寻找的是什么 |
| 实际应用 | 开发者、用户或企业的积极使用 |
| 采纳信号 | 链上活动和生态系统增长 |
| 基础设施相关性 | 解决人工智能的实际瓶颈（模型、计算、执行、可用性） |
| 经济可持续性 | 代币需求与实际使用情况挂钩，而非与激励措施挂钩。 |
重要的是，“去中心化人工智能”的定义非常广泛，它包括：
- 围绕模型或代理构建的AI原生网络
- 去中心化的计算和基础设施层
- 将人工智能有意义地融入执行或用户体验的通用区块链
| 项目 | Layer | 核心功能 | 它为何领先 |
| Bittensor（TAO） | Intelligence | 基于绩效的AI模型 | 通过公开竞争获取价格情报 |
| Artificial Superintelligence Alliance (FET) | Coordination | 代理、数据、计算生态系统 | 统一去中心化人工智能堆栈 |
| Render Network (RENDER) | Compute | 面向人工智能工作负载的GPU市场 | 解决人工智能的计算瓶颈 |
| NEAR Protocol (NEAR) | Usability | 人工智能赋能的区块链用户体验 | 使人工智能驱动的 Web3 可用 |
| Internet Computer (ICP) | Execution | 完全链上人工智能服务 | 实现可验证的人工智能执行 |
Bittensor（TAO）：将情报转化为开放市场
Bittensor 的功能
Bittensor ( TAO ) 是一个去中心化网络，人工智能模型可以在其中竞争、协作，并根据性能获得奖励。Bittensor 不将人工智能集中在单个组织内，而是将其视为一个开放的市场。
目标简单却雄心勃勃：实现人工智能的生产、评估和所有权的去中心化。
为什么Bittensor在2026年领先
Bittensor 从根本上来说就是人工智能原生架构，它并非将人工智能技术附加到现有的区块链上。该网络的设计完全围绕激励实用智能展开，而非投机或品牌推广。
核心用例
Bittensor 支持日益丰富的 AI 服务，包括：
- 去中心化模型训练和推理
- 针对特定任务的人工智能服务，例如语言、视觉、排名和数据过滤
- 开发者和应用程序直接使用人工智能输出。
Bittensor 不提供一种通用模型，而是允许许多专门的模型共存和竞争。
网络工作原理
- 在具有固定供应量代币的独立区块链上运行
- 采用子网架构，其中每个子网专注于特定的AI任务。
- 节点会根据性能持续进行评估。
- 效用证明机制会奖励那些能产生更好结果的模型。
这就建立了人工智能质量与经济回报之间的直接联系。
图片来源：Bittensor Docs
采纳信号
- 活跃子网的快速增长
- 来自多个垂直领域的AI开发者的积极参与
- 对去中心化推理服务的需求日益增长
图片来源：Subnet Alpha
战略优势：Bittensor将人工智能重新定义为一个市场，而非平台功能。通过将经济激励与输出质量挂钩，它证明了去中心化人工智能可以在特定领域与中心化系统竞争，甚至在某些方面超越它们。
Artificial Superintelligence Alliance (FET)：协调完全去中心化的 AI 技术栈
ASI Alliance是什么
Artificial Superintelligence Alliance (FET)，通常简称为ASI，是一个以并购为驱动的生态系统，它将多个人工智能加密项目整合到一个统一的框架下。其范围涵盖：
- 人工智能代理
- 人工智能服务市场
- 数据基础设施
- 去中心化计算
ASI 的目标不是专注于某个组件，而是协调整个去中心化的 AI 生命周期。
图片来源：Datawallet
战略定位
大多数人工智能加密项目只关注技术栈中的一小部分。ASI 则采取了不同的方法。它将去中心化人工智能视为一个生态系统问题，而非协议问题。
核心用例
在ASI生态系统内：
- 自主代理执行实际任务
- 开发者通过开放市场获取人工智能服务。
- 数据提供商通过训练将数据集货币化。
- 代理程序在链和应用程序之间进行协调
这种模块化方法有利于专业化，而不是单一架构。
技术指导
- 具有互操作性的多链架构
- 用于协调的代理编排层
- 重点关注可组合的人工智能服务
采纳信号
- 已部署代理的大型注册表
- 跨链集成，包括 DeFi 用例
- 围绕统一代币模型实现社区整合
Render Network ( RENDER )：：提供人工智能真正需要的计算能力
Render功能
Render Network ( RENDER ) 是一个去中心化的 GPU 计算市场。它最初专注于视觉特效和数字内容的渲染，随着 GPU 需求的激增，已扩展到人工智能工作负载领域。
它为何能跻身前五？
人工智能的发展受限于计算资源的获取。渲染技术直接解决了这一瓶颈问题，其使用量可衡量且难以伪造。
核心用例
渲染支持：
- 用于电影、游戏和 3D 内容的 GPU 渲染
- 人工智能模型训练和推理
- 面向创作者的生成式人工智能工作流程
网络如何运作
- GPU 提供商贡献闲置计算
- 用户使用代币支付工作费用
- 验证和信誉体系确保输出质量
最终形成了一个去中心化的GPU时间供需市场。
图片来源：Cointelegraph
采纳信号
- 通过网络处理海量的GPU使用数据
- 与专业创作工具集成
- 需求是由能产生收益的工作量驱动，而不是投机行为。
战略优势：Render提供人工智能赖以生存的物理基础设施。代币需求与计算使用量直接挂钩，使其成为人工智能加密货币领域实用型代币经济模式最鲜明的例证之一。
NEAR Protocol (NEAR)：大规模实现人工智能的可用性
NEAR 在去中心化人工智能中的作用
NEAR Protocol（简称 NEAR）并非人工智能协议，而是一个专注于提升用户体验、简化用户引导流程和提高开发者效率的人工智能区块链。它在去中心化人工智能领域的作用是间接的，但其重要性日益凸显。
图片来源：Learn NEAR Club
关键人工智能集成
NEAR 主要在产品层集成人工智能：
- 人工智能辅助智能合约开发
- 人工智能驱动的发现和引导工具
- 支持人工智能驱动的应用程序和代理
NEAR为何脱颖而出
NEAR 并没有将人工智能视为附加功能，而是将其视为可用性倍增器。其目标并非在链上运行模型，而是让区块链交互更便捷、更易用。
采纳信号
- 庞大的日活跃用户群
- 开发者参与度不断提高
- AI 工具可减少 Web3 开发的摩擦
战略优势：随着加密货币规模的扩大，可用性成为瓶颈。人工智能对于抽象化复杂性至关重要。NEAR表明，去中心化人工智能不仅关乎模型和计算，更关乎用户体验。
Internet Computer (ICP):链上可验证人工智能执行
ICP 的功能
Internet Computer (ICP)允许全栈应用程序完全在链上运行，包括存储和计算。这使其成为少数几个能够直接托管人工智能服务的区块链之一。
人工智能特定功能
- 链上人工智能推理
- 人工智能驱动的去中心化应用
- 可验证和可审计的人工智能执行
图片来源：DFINITY Medium
优势
- 无需依赖传统服务器
- 强有力的透明度和抗审查性保障
权衡取舍
- 技术复杂性更高
- 采用率落后于基础设施成熟度
战略优势：ICP拓展了“链上人工智能”的定义边界。对于信任、可审计性和抗审查性至关重要的应用而言，其架构提供了一个极具吸引力的蓝图。
对比概览：支持去中心化人工智能堆栈的知名项目
上文讨论的五大项目代表了2026年去中心化人工智能最全面、最显著的实现方案。除此之外，还有一大批协议在技术栈的特定层面上贡献了重要的功能。这些项目扮演的是辅助或专业角色，而非系统级平台，因此尽管它们同样重要，却未能跻身前五。
以下大多数项目由于范围较窄、人工智能接触程度间接，或者采用集中在特定用例而不是更广泛的人工智能生命周期中，而未能达到顶尖水平。
| 堆栈层 | 值得关注的项目 | 核心角色 | 主要限制 |
| 数据索引 | The Graph (GRT) | 链上数据的索引和结构 | 人工智能的应用是间接的，并且取决于具体应用场景。 |
| 去中心化存储 | Filecoin ( FIL ) | 存储数据集和模型工件 | 存储需求并非人工智能特有的。 |
| 基于数据的计算 | Bacalhau (Filecoin ecosystem) | 执行数据所在位置的计算 | AI工作负载的早期采用 |
| 神谕 | Chainlink（LINK） | 将链下计算与智能合约连接起来 | 人工智能是众多受支持用例之一 |
| 人工智能预言 | Oraichain（ORAI） | 提供人工智能驱动的预言机服务 | 较小的生态系统和有限的规模 |
| 激励型人工智能模型 | Numerai（NMR） | 激励预测模型开发 | 领域特定关注点 |
| 链上人工智能（早期） | Cortex (CTXC) | 在链上执行AI推理 | 有限的增长潜力和可扩展性限制 |
| 人工智能代理和应用 | Virtual Protocol (VIRTUAL), Alethea AI | 应用级人工智能代理 | 早期采用和范围狭窄 |
2026 年的去中心化人工智能将以分层架构的形式出现，而非单一架构。排名前五的项目引领系统层面的发展，而此处列出的项目则贡献于专门的基础设施或应用层实验，从而支持更广泛的生态系统发展。
常见问题
1. 什么是去中心化人工智能？
使用去中心化网络构建或管理的 AI 系统，具有开放参与性和可验证的执行方式。
2. 为什么去中心化人工智能在 2026 年如此重要？
集中式人工智能面临计算能力不足、信息不透明和厂商锁定等问题。去中心化人工智能则提供了替代方案。
3. AI-crypto 与传统 AI 平台有何不同？
AI加密技术将模型、计算或协调分散到各个网络，而不是依赖于封闭的平台。
4. AI加密代币是否纯粹是投机性的？
领先的项目越来越多地将代币与实际用途挂钩，例如计算资源或人工智能服务。
5. 去中心化人工智能能否与中心化人工智能竞争？
在推理、计算市场和智能体等特定领域，混合模型已经存在。混合模型正逐渐成为标准。
6. 当前面临的主要挑战是什么？
有效扩展工作负载、保护数据隐私和治理开放式人工智能网络。
2026 年去中心化人工智能：从趋势到基础设施
到2026年，去中心化人工智能将超越实验阶段，进入实际部署阶段。推动这一转变的因素主要有以下几个结构性趋势：
- 人工智能代理正开始扮演经济参与者的角色。
- 结合链下计算和链上结算的混合设计正逐渐成为标准。
- 代币越来越与使用情况而非叙事联系起来。
- 对透明且可审计的人工智能输出的需求正在上升
与此同时，仍存在一些关键制约因素，包括扩大人工智能工作负载、保护数据隐私以及管理开放式人工智能系统。
2026 年领先的项目都是那些直接应对这些压力的项目。随着人工智能在经济活动中扮演越来越重要的角色，去中心化的人工智能正在演变为基础设施，重新定义 Web3 下一阶段智能的构建、所有权和管理方式。
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