背景

在當前的人工智能領域，無論是中心化系統還是Web3生態系統，都面臨著阻礙人工智能與區塊鏈無縫集成的關鍵限製。

中心化人工智能的痛點

盡管中心化人工智能平臺占據主導地位，但它們存在固有缺陷：

• 過高成本：數據中心、GPU維護及模型叠代的高昂費用最終轉嫁給用戶，導致人工智能服務成本高昂，難以負擔。
• 不可靠的服務：對單一提供商的依賴導致未經通知的停機、任意的API更改或訪問限製，這對於需要24/7穩定性的Web3應用程序構成了風險。
• 審查和單點故障：集中式控製使內容審核存在偏見，而核心基礎設施故障可能導致整個服務癱瘓，這與互聯網的開放性相沖突。

Web3 人工智能基礎設施的缺口

Web3 應用程序需要人工智能能力（例如智能合約分析、去中心化金融策略生成），但缺乏基礎工具：

• 碎片化的接口：缺乏用於大型語言模型（LLM）交互的通用協議，迫使開發者為每個模型或提供商構建自定義集成。
• 不可信的推理環境：來自中心化提供商的推理結果無法在鏈上驗證，這在高風險場景（如預言機數據源）中存在被篡改的風險。
• 缺失的去中心化執行基礎設施：缺乏可擴展的、由社區運營的網絡來運行 LLM 推理，Web3 AI 仍停留在概念階段——無法實現大規模采用。

這些挑戰形成了關鍵瓶頸：AI 無法在缺乏可信、標準化且去中心化的推理層的情況下有效服務於 Web3 生態系統。DGrid.AI 就是為了解決這些痛點並填補這些空白而構建的。

DGrid.AI 的使命是通過構建去中心化基礎設施，「重構人工智能推理的底層架構」，使人工智能操作和應用擺脫對少數大型平臺的依賴。我們的最終目標是讓人工智能成為區塊鏈世界的原生基礎能力——與當前的數據存儲和交易處理一樣，無縫集成到區塊鏈應用中。