Crypto X AI 的基本逻辑首先需要明确的是，AI 本质上是一种生产力。想发挥这种生产力，还是离不开3种基本的要素：
算力，算法（模型）和数据。
至于 Crypto 或区块链，则更多是一种生产关系，通过提供一个更好的环境，来促进AI的发展。
那么这个环境可以怎么影响上述的3个AI要素？不同的答案将加密项目带到的了不同的方向上：
- 优化算力：提供分散而高效的算力资源，减少单点故障风险，提升整体计算效率。
- 优化算法：促进算法或模型的开源、共享和创新。
- 优化数据：数据的去中心化存储、贡献、使用和安全管理
下文将逐条介绍每个方向的业务内容，以及其中的代表性公司和项目。
去中心化计算和人工智能推理平台去中心化计算与AI推理平台指的是利用区块链技术建立的分布式计算网络，通过这个平台，可以在全球范围内共享和利用闲置的计算资源，用于执行AI模型的训练和推理任务。
这种平台通过将计算任务分散到网络中的多个节点上执行，既提高了计算效率，也降低了单点故障的风险。
在这个框架下，算力成为了被优化的核心要素，因为去中心化计算平台直接提供了更广泛、更经济的计算资源。
与这一分类相关的典型项目有：
Ritual
旨在创建一个激励网络，为分布式计算设备提供动力，也为 机器学习相关的推理工作负载提供服务。用户可以构建和托管 ML 模型，将其部署到 Ritual 中的Infernet 节点。
2023 年 11 月 8 日，Ritual 完成 2500 万美元 A 轮融资，Archetype 领投，Accomplice 和 Robot Ventures 等参投。
官网：https://ritual.net/
推特：https://twitter.com/ritualnet
Akash Network
用于云计算的分布式点对点市场， 提供了一个用户可以相互发送数据并开发的安全平台。
通过与 Cosmos 的集成，Akash Network 受益于更大网络的互操作性和可扩展性，实现了与其他区块链平台的无缝通信，使开发人员和组织能够接触到价格合理的分布式云计算资源。
官网：https://akash.network/
推特：https://twitter.com/akashnet_
Render Network
知名的去中心化 GPU 渲染解决方案提供商，旨在将希望执行渲染作业的用户与拥有空闲 GPU 来处理渲染的人联系起来。所有者可以将他们的 GPU 连接到渲染网络， 接收和完成渲染作业，同时 RNDR 奖励将发送给执行渲染工作的个人。
官网：https://rendertoken.com/
推特：https://twitter.com/rendertoken
Bittensor
一个开源协议，其代币 TAO 屡破新高。
在 Bittensor 网络中，利用加密货币激励机制，鼓励网络参与者共享他们的计算资源、数据和AI模型，使全球的机器学习模型和算法能够互相学习和提升。
推荐阅读：《解读 bittensor (TAO) : 野心巨大的 AI 乐高，让算法变得可组合》
官网：https://bittensor.com/
推特：https://twitter.com/bittensor_
io.net
一个去中心化计算网络，支持在 Solana 区块链上开发、执行和扩展 ML （机器学习）应用程序，利用世界上最大的 GPU 集群，以允许机器学习工程师以相当于中心化服务成本的一小部分，来访问分布式云服务算力。
官网：https://io.net/
推特：https://twitter.com/ionet_official
Hyperbolic
旨在打造一个人人都能参与的算力平台，人们可以在该平台上共享和访问计算资源。
官网：https://www.hyperbolic.xyz/
推特：https://twitter.com/hyperbolic_labs
Gensyn
Gensyn 的理念是通过一个全球超级集群，将世界各地闲置的、具有机器学习能力的计算设备（例如消费级 GPU、定制 ASIC 和能够训练神经网络的 SoC 设备）的算力联系到一起，从而大幅度提高机器学习的可用计算能力。
2023 年 6 月 11 日，Gensyn 完成 4300 万美元 A 轮融资，由 a16z 领投，CoinFund、Canonical Crypto、Protocol Labs、Jsquare、Eden Block 以及其他天使投资人参投。
官网：https://www.gensyn.ai/
推特：https://twitter.com/gensynai
Prime Intellect
Prime Intellect 是一个将计算和智能商品化的去中心化人工智能平台，为开发人员提供更实惠的分布式计算以及开源模型的可持续商业模式。
官网：https://www.primeintellect.ai/
推特：https://twitter.com/PrimeIntellect
Inference Labs
Inference Labs 是人工智能的去信任执行层，专注于在区块链上互操作的人工智能推理。项目认为这是构建任何人都可以在没有交易对手风险的情况下访问人工智能的重要一步。
官网：https://inferencelabs.com/
推特：https://twitter.com/inference_labs
Nosana
一个去中心化的GPU网格，专为人工智能推理工作负载而开发和定制。
成本比传统公共云低高达 85%，为寻求海量计算能力而又不花太多钱的组织和个人提供新的解决方案。用户可以直接访问可根据需要扩展计算需求的 GPU 节点，消费者、矿工和企业可以通过成为 Nosana 节点来将闲置硬件货币化。
官网：https://nosana.io/
推特：https://twitter.com/nosana_ci
Lilypad
Lilypad 是一个可验证、去信任和去中心化的计算网络，旨在促进 web3 应用程序的主流采用。通过扩展不受限制的全球计算能力访问，Lilypad 与 Filecoin 等去中心化基础设施网络进行战略合作，以制定透明、高效且可访问的计算生态系统。
官网：https://lilypad.tech/
推特：https://twitter.com/Lilypad_Tech
Prodia
Prodia 是一个人工智能推理 API，其愿景是让所有人都能使用人工智能，为图像生成提供快速且易于使用的 API。
官网：https://prodia.com/
推特：https://twitter.com/prodialabs
Hyperspace
Hyperspace 一种新型超级计算机，由完全基于浏览器的区块链提供支持。
官网：https://www.hyperspace.computer/
推特：https://twitter.com/HyperspaceAI
Vanna Labs
Vanna 是一个支持运行链上 AI/ML 推理，同时与 EVM 兼容的区块链网络。Vanna 也支持本机、zkML 安全的推理，直接在链上计算、保护和验证；以无缝的方式设计，在 dApp 中利用 AI/ML 就像简单的函数调用一样简单。
推特：https://twitter.com/0xVannaLabs
官网：https://www.vannalabs.ai/
Arbius
Arbius 是一个用于机器学习的去中心化开源网络。通过参与网络，利用 GPU 算力生成新币，为模型创建者提供了一种赚取收入的方式。
官网：https://arbius.ai/
推特：https://twitter.com/arbius_ai
CUDOS
CUDOS 将云和区块链结合起来，为人工智能、Metaverse、HPC、Web3 节点和初创公司等领域的企业提供支持，帮助其在数字领域释放新的可能性。
当前，Cudos建立了自己的L1，旨在为所有人提供高性能、无信任、无权限的去中心化云计算。Cudos网络运行在委托的权益证明（DPoS）共识模型上，验证者检查交易并为DAPP提供计算周期。
官网：https://www.cudos.org/
推特：https://twitter.com/CUDOS_
Flux
一个去中心化云计算平台，帮助构建具有更高灵活性、可扩展性和抗审查性的去中心化应用程序。也为AI的推理和运行提供了计算资源。
任何强化的 docker 化应用程序都可以在 Flux 完全去中心化的计算网络上运行。Flux 服务为其他服务提供商提供了完全去中心化的替代方案，同时保持有竞争力的价格。
官网：https://runonflux.io/
推特：https://twitter.com/RunOnFlux
AIOZ Network
AIOZ Network 是一个全面的基础设施解决方案，适用于 web3 存储、去中心化人工智能计算、直播和视频点播 (VOD)。
官网：https://aioz.network/
推特：https://twitter.com/AIOZNetwork
Aethir
Aethir 是一个云计算基础设施平台，彻底改变了企业级图形处理单元 (GPU) 的所有权、分配和使用模式。通过摆脱传统的集中式模型，Aethir 部署了一个可扩展且具有竞争力的框架，用于共享分布式计算资源，满足不同行业和地区的企业应用程序和客户的需求。
官网：https://www.aethir.com/
推特：https://twitter.com/AethirCloud
Fulence
Fluence 是一个由区块链经济学驱动的去中心化无服务器平台和计算市场.
使用 Fluence，开发人员可以构建应用程序并将其部署到计算提供商网络，其提供商的范围可以从专业数据中心到家用计算机。提供商在价格和性能上展开竞争，并获得报酬和奖励。
官网：https://fluence.network/
推特：https://twitter.com/fluence_project
iExec
iExec 网络将云资源卖家与云资源买家连接起来，鼓励建立去中心化、自治、隐私保护应用程序的生态系统。该网络旨在为公司提供可扩展、安全且轻松的访问所需服务、数据集和计算资源的方式。
官网：https://iex.ec/developers/
推特：https://twitter.com/iEx_ec
NetMind.AI
NetMind.AI 提供两种产品：NetMind.Power（一种分布式计算平台）和 NetMind.Chat（一种适合个人和企业用途的可定制聊天机器人）。
其中，NetMind.Power 可提供海量计算资源来解决人工智能、数据科学等领域的复杂问题。借助 NetMind.Power，个人和企业可以轻松访问强大的计算资源，轻松训练或执行复杂的人工智能模型。
官网：https://netmind.ai/home
推特：https://twitter.com/NetmindAi
OpSec
作为去中心化物理基础设施网络提供商，OpSec 利用最先进的人工智能技术来构建、维护和运营区块链基础设施，确保区块链应用程序的安全和隐私。
OpSec 利用人工智能增强云计算的力量，为区块链应用程序提供可扩展、灵活且经济高效的平台。
官网：https://opsec.software/
推特：https://twitter.com/OpSecCloud
AI 数据和模型来源主要关注于通过去中心化的方式管理和验证数据及AI模型的来源。
具体而言，该分类强调在AI开发过程中，确保数据的真实性、透明性和可追溯性，以及模型训练的公正性和可验证性。在这种框架下，数据成为了被优化的关键要素，因为高质量、可信的数据是训练有效AI模型的前提。
区块链起作用的地方在于，通过不可篡改的分布式账本记录数据和模型的来源信息，提供了一个透明、安全的环境，让数据提供者、模型开发者和使用者都能够验证数据和模型的真实性和完整性。
此外，通过智能合约，区块链还可以自动执行数据使用和模型训练的许可协议，保证数据的使用符合原始所有者的意愿，同时促进了数据的合法共享和利用。
与这一分类相关的典型项目有：
Rainfall
一个保护隐私的智能平台，使用 Edge-AI 和 Web3 技术从用户数据中释放经济价值，同时保护数据隐私，重新塑造数据货币化。
同时，项目也从数百万个数据事件发生时生成实时社交智能。为公司、组织和政府能够更好地服务客户提供数据参考。
官网：https://rainfall.one/
推特：https://twitter.com/rainfall_one
Numbers
Numbers 是一个开放且去中心化的网络，确保人类和人工智能创建的所有数字媒体都有确切的数据来源。它通过去中心化的生态系统和区块链技术来保护数字媒体的来源，类似于 Git 等版本控制系统。
官网：https://www.numbersprotocol.io/
推特：https://twitter.com/numbersprotocol
Grass
Wynd Network 的旗舰产品，并提供了一套在手机或计算机后台执行数据贡献操作的应用程序，使人工智能实验室能够直接从互联网上获取网络数据来训练他们的人工智能模型，并可以直接向他们提供数据集。
官网：https://www.getgrass.io/
推特：https://twitter.com/getgrass_io
Koii Network
分布式云计算平台，任何拥有电脑的人都可以成为节点，在Koli上赚取被动收入。使用社区支持的数据训练模型对每个人来说都更好，而且维护成本也更低。
因此，Koii提供的工具也支持联邦学习、训练数据访问和众包 GPU。
官网：https://www.koii.network/
推特：https://twitter.com/KoiiNetwork
Flock
一个集成链上去中心化机器学习的独特平台，为人工智能模型的微调和推理提供安全高效的解决方案。
Flock中有一个人工智能共创平台，系统奖励提供和验证数据的个人。它利用区块链透明且安全的结构来跟踪数据的使用和有效性，从而确定奖励。
官网：https://www.flock.io/
推特：https://twitter.com/flock_io
Hyperspace
该项目致力于建立一个拥有数百万社区大语言模型的世界，每天可供数十亿人免费使用。
官网：https://www.hyperspace.computer/
推特：https://twitter.com/HyperspaceAI
Ocean protocol
一个 AI 和 新数据经济中的隐私保护、数据共享协议。使人们能够买卖私人数据，同时保护隐私，用于科学或技术环境中的数据共享。
官网：https://oceanprotocol.com/
推特：https://twitter.com/oceanprotocol
Syntropy
Syntropy 数据层协议是为了提供和访问区块链数据而创建的,任何人都可以成为 Web3 数据开放市场的提供者。代币持有者根据他们提供的数据质量以及总体表现来决定哪些提供商是可靠的，因此值得奖励。
官网：https://www.syntropynet.com/
推特：https://twitter.com/Syntropynet
代币激励的人工智能应用利用加密货币代币作为激励机制，鼓励用户、开发者和其他参与者共同参与和贡献于AI项目和平台的一种模式。
通过代币奖励来激发社区的积极参与，包括提供数据、开发算法、提供计算资源或是对AI模型进行训练和优化。代币不仅作为奖励机制，也可以在平台内充当交易媒介，用于购买数据、算力或是专业AI服务。
在这种模式中，算法和模型成为了被优化的核心要素。通过社区的共同努力和资源整合，可以加速AI算法的开发和迭代，同时提高AI模型的质量和适应性。此外，代币激励还促进了数据的收集和共享，因为参与者可以通过提供高质量数据来获得代币奖励，从而间接地优化了数据这一要素。
与这一分类相关的典型项目有：
MyShell
MyShell 是一个用于创建基于 Web3 和 AI 的语音聊天机器人的平台。用户可以随时选择喜欢的角色立即开始语音聊天，并通过讨论感兴趣的话题，快速提高其语言能力。
官网：https://myshell.ai/
推特：https://twitter.com/myshell_ai
ImgnAI
一款面向消费者的人工智能应用，提供与 Midjourney 等文本到图像产品类似的模型质量和用户体验，用户可以通过简单的文本命令创造令人惊叹的艺术作品。其用户增长和收入通过购买和销毁机制推动 $imgnAI 代币的价值累积。这使得代币持有者能够从 imgnAI 产品套件的增长中受益。
官网：https://imgnai.com/
推特：https://twitter.com/imgn_ai
MyPeach
MyPeach 是一个由 AI 引擎驱动的伴侣应用，用户可以自定义自己的伴侣的属性如，种族、发色、头发长度、眼睛的颜色、体型，最后用户可以与他们自定义的伴侣进行对话，如同现实世界一样。
官网：https://www.mypeach.ai/
推特：https://twitter.com/mypeachai
Artificial Liquid Intelligence
一个去中心化协议，用于创建使用AI 与人互动的智能化身。 该平台催生了一个新的NFT 标准，称为智能NFT (iNFT)，它可以创建嵌入AI 动画、语音合成和生成AI 功能的NFT。
早在2021年8月， 该项目得到了 Multicoin 参与的 1600万美金的融资。
官网：https://www.aiprotocol.info/
推特：https://twitter.com/real_alethea
IQ.wiki
IQ.wiki试图打造一个区块链知识的AI助手，成为加密世界的维基百科。用户可以通过像使用GPT那样提问的方式，获得一切关于加密和区块链相关的项目、知识和代币方面知识的答案。IQ GPT提供来自多个来源的可靠加密货币见解，满足探索、开发和交易需求。
官网：https://iq.wiki/
推特：https://twitter.com/IQWIKI
CharacterX
CharacterX是一个新一代的去中心化合成社交网络，旨在连接人类和AI实体。该平台允许用户创建自己的AI身份，并与其他用户（无论是AI还是人类）跨越时空限制进行连接。通过开发支持多感官数据输入输出的先进多模态AI架构，包括3D和AR体验，以及针对社交场景的主动AI代理，CharacterX为用户提供了个性化、真实且安全隐私的增强社交体验。
官网：characterx.ai
推特：https://twitter.com/CharacterXAI
DeepSouth AI
DeepSouth AI 通过采用神经拟态计算算法的组合实现了卓越的计算能力和效率，包括尖峰时序相关可塑性 (STDP)、基于反向传播的直接训练方案、监督时间学习、ANN 到 SNN 转换策略、储层计算和遗传算法。
目前，其可用的产品有自主AI、视觉AI与对话式AI
官网：https://deepsouth.ai/
推特：https://twitter.com/DeepSouthAI
KIP
KIP 协议使人工智能价值创造者能够连接他们的专业知识 - 无论是数据生产、模型训练、应用程序设计还是其他方面 - 并享受透明的会计和收入分成。
在此系统下，每个组件都封装在ERC-3525 半同质化代币（SFT）中，允许组件之间轻松、低费率地实时转移经济价值，用户可以与它们进行交互。
官网：https://kip.pro/
推特：https://twitter.com/KIPprotocol
链上人工智能代理和安全链上人工智能代理和安全涉及将AI代理部署在区块链上，以此来提高AI应用的安全性和可信度。
这些AI代理可以自动执行任务，如交易、数据分析、自动决策制定等，而部署在区块链上使得它们的操作不仅透明可追踪，还难以被篡改，提高了整个系统的安全性。
在这个框架下，算力和算法/模型都是被优化的关键要素，因为安全的AI代理需要可靠的计算资源来执行复杂的算法和模型。
此外，链上AI代理可以在保证隐私的前提下，跨平台共享和利用数据和资源，因为ZK相关技术可以在不泄露敏感信息的情况下验证数据的有效性和完整性。
推荐阅读：《AI 代理叙事兴起，哪些项目值得提前关注？》
与这一分类相关的典型项目有：
AI Arena
AI Arena 是一款集成人类 x AI 协作的区块链游戏，玩家在全球化的竞赛中设计、训练和战斗由人工智能驱动的 NFT。
研究人员将他们的机器学习模型拖放到平台上，然后与来自其他研究者的 AI 模型进行 PK。表现出色的研究人员将获得 AI Arena 的原生代币奖励。
官网：https://aiarena.io/#/
推特：https://twitter.com/aiarena_
Operator.io
一个用于创建去中心化代理网络、标准化用户、协议和人工智能代理之间的信息和价值交换的协议。用户在此构建和部署真正属于自己的代理，然后将它们提供给全世界。
官网：https://operator.io/
推特：https://twitter.com/operator_io
Fetch.ai
人工智能应用公链，2017 年成立，2019 年 12 月上线主网。目前已接入 Cosmos 的 IBC 协议，可与 Cosmos 生态的其他链互操作。
可以将其看成一个区块链+AI 的基础设施，底层主要为共识网络、智能合约以及机器学习库，上层通过各项技能模块实现各类AI功能和应用。
官网：https://fetch.ai/
推特：https://twitter.com/fetch_ai
Modulus Labs
为了让 dApp 获得强大的人工智能功能，dApp 需要放弃去中心化的安全性并承担中心化的风险，Modulus Labs 将 ZKML 和 AI 进行结合，来有效检查人工智能提供商没有在链上操纵他们的算法。
2023 年 11 月 1 日，Modulus Labs 宣布完成 630 万美元种子轮融资，Variant 和 1kx 领投，Inflection、Bankless、Stanford 等参投。
官网：https://www.modulus.xyz/
推特：https://twitter.com/ModulusLabs
Delysium
Delysium 是一个由人工智能驱动的开放世界框架，提供了一个简化的架构来支撑先进的 AI 代理网络和支持生态系统，重点是确保安全性、可扩展性和高速通信。该生态系统的结构被简化为两个主要层：通信层（也称为基础层）和区块链层。更广泛的生态系统，包括人工智能代理的社区、开发和交互，都集成在这些层中。
相关阅读：《专访 Delysium 联合创始人：解决未来 AI Agent 之间的沟通和协作问题》
官网：https://www.delysium.com/
推特：https://twitter.com/The_Delysium
Agent Protocol
该项目旨在使全世界游戏玩家能够在去中心化 GPU 计算的支持下，从游戏片段中训练自己的人工智能代理，从而创建新的链上资产类别。
推特：https://twitter.com/iAgentProtocol
Morpheus
Morpheus 旨在激励一个个人通用的人工智能点对点网络，AI可以代表用户执行智能合约；普通用户可以用正常语言与他们的智能代理交谈，让它理解问题并根据他们的意图/批准采取行动。
官网：https://mor.org/
推特：https://twitter.com/MorpheusAIs
Autonolas
Autonolas 是一个将AI代理用于链下服务的统一网络，例如自动化、预言机和共同拥有的人工智能等。 项目提供了用于构建这些服务的可组合堆栈，以及用于激励创建协议，以去中心化的方式运行复杂的逻辑，并自主、持续地与链上和链下数据交互。
官网：https://olas.network/
推特：https://twitter.com/autonolas
Test Machine
TestMachine 是一个人工智能平台，旨在帮助开发人员和项目以闪电般的速度识别和修复智能合约中的漏洞。它可以立即访问一套行业标准工具，用于智能合约编译、优化、测试和实时安全分析，并提供即时报告。
官网：https://testmachine.ai/
推特：https://twitter.com/testmachine_ai
DAIN Protocol
一个Solana上的 AI 代理网络，官网仍在制作中，近期引起了多个KOL的关注。
官网：https://dain.org/
推特：https://twitter.com/dainprotocol
Oraichain
Oraichain 机制看起来与 Band Protocol 和 Chainlink 类似，使智能合约能够安全地访问外部 AI API。人工智能有助于增强智能合约。
同时，Oraichain也是一个L1，专门为AI驱动的dAPP和AI代理提供载体。
官网：https://orai.io/
推特：https://twitter.com/oraichain
人工智能驱动的区块链市场和学习平台人工智能驱动的区块链市场和学习平台利用AI技术来增强区块链应用，特别是在市场交易和在线教育平台上。
这类平台运用AI算法来分析市场数据，预测趋势，提供个性化的学习体验，或是自动化地匹配买卖双方。AI的集成不仅提高了平台效率，还为用户提供了更加精准、高效的服务。
在这一分类中，算法和模型以及数据被视为核心要素，因为AI的效能依赖于大量、高质量的数据来训练精确的模型，并通过这些模型来提供智能化的服务。例如，AI可以帮助分析和理解用户行为，从而在区块链市场中提供更加个性化的推荐，或是在学习平台上提供定制化的教育内容。
与这一分类相关的典型项目有：
Bagel Network
一个去中心化的数据平台，计划通过创建市场来解决数据垄断问题，该市场允许数据科学家和 AI 工程师以成本效益高且保护隐私的方式交换和授权可验证的数据集。该项目旨在发展一个去中心化的数据平台，支持机器学习（ML）模型。
2024 年 1 月 23 日，Bagel Network 完成 310 万美元 Pre 种子轮融资。
官网：https://www.bagel.net/
推特：https://twitter.com/bagel_network
SingularityNET
SingularityNET 是一个 AI 服务交易平台，帮助撮合 AI 服务开发人员和用户。开发人员可以将他们的服务发布到 SingularityNET 网络以赚取收入；用户可以通过 SingularityNET 交易平台将服务集成到自己的网站、应用程序或其他产品中。
官网：https://singularitynet.io/
推特：https://twitter.com/SingularityNET
FedML
FedML 是一个去中心化协作的机器学习平台，用于在任何地方以任何规模进行去中心化和协作式 AI，例如可以训练、部署、监控和持续改进机器学习模型，同时以保护隐私的方式在组合数据、模型和计算资源上进行协作。
2023 年 3 月 28 日，FedML 完成了 600 万美元种子轮融资。
官网：https://fedml.ai/home
推特：https://twitter.com/fedml_ai
Numerai
Numerai 是一种由数据科学家网络建立、使用人工智能技术的新型对冲基金。 其核心优势是免费数据集。它由经过清理、规范化和混淆的高质量财务数据组成。
官网：https://numer.ai/
推特：https://twitter.com/numerai
Allora
Allora 是一个自我完善的去中心化人工智能网络, 使应用程序能够通过自我改进的 ML 模型网络利用更智能、更安全的 AI。通过结合众包机制（同行预测）、联邦学习和 zkML 的前沿研究.
官网：https://allora.network/faq
推特：https://twitter.com/AlloraNetwork/
Upshot
Upshot 最初是尝试利用众包来预测资产价格。经过不断发展，创建了能够分析超过 4 亿资产的 AI 模型和一个无需信任且自我改进的去中心化人工智能网络。
目前，项目推出了 Upshot 机器智能网络，旨在众包由机器学习模型产生的金融Alpha，并由“Alpha证明”奖励机制提供支持。
官网：https://upshot.xyz/
推特：https://twitter.com/UpshotHQ
模型验证模型验证在区块链与人工智能结合的领域中，指的是利用区块链技术来确认和保证AI模型的性能、安全性和透明度。
这个过程涉及到使用区块链的不可篡改和透明的记录特性，来验证AI模型的训练数据、算法逻辑和性能指标。模型验证的目的是建立用户对AI模型的信任，确保模型的决策过程可被追踪和审计，同时保障模型没有被恶意篡改或偏离其设计初衷。
在这一分类中，算法和模型成为被优化的关键要素。通过在区块链上记录模型训练和操作的详细过程，可以为AI模型的每一次决策提供透明的证据链，从而优化模型的可信度和可靠性。
此外，模型验证还涉及到使用加密技术如零知识证明，不仅保护了数据的隐私，还能验证模型的输出而无需暴露其内部逻辑，进一步增强了模型的安全性和私密性。
与这一分类相关的典型项目有：
Giza
Giza 正在构建一个无需信任的协议，将机器学习推理计算的过程去中心化，同时为开源人工智能的开放经济提供动力。Giza 让人工智能开发者可以轻松地为人工智能模型生成零知识证明。
官网：https://www.gizatech.xyz/
推特：https://twitter.com/gizatechxyz
EZKL
EZKL 是一个支持具有零知识加密的可验证人工智能系统。它能够证明 AI/ML 模型的真实性，生成一个零知识证明模型产生了某些结果，而不必揭示模型本身。
官网：https://ezkl.xyz/
推特：https://twitter.com/ezklxyz
最后，由于篇幅和经验所限，本文并未列出所有分类中的AI项目。
但无论是对于投资或是研究来说，把握整个AI赛道的细分领域，有利于在下一次碰到新项目时快速确定其业务范围，从而为更多的决策提供参考。
愿每一个加密弄潮儿都能在 AI 浪潮中收获属于自己认知的回报。
