誰將掌控人工智慧？為什麼去中心化人工智慧可能是政府和大型科技公司之外的唯一選擇

By: WEEX|2026/03/14 10:39:25

TL;DR：

人工智慧正在成為關鍵的數位基礎設施——各國政府和企業都在競相控制它。
Anthropic 與美國國防部之間的爭端，是未來政治鬥爭的一個早期公開信號。
監管框架預設圍繞集中式人工智慧構建，從而鞏固了現有的權力結構。
去中心化計算、代幣激勵的人工智慧和鏈上治理是 Web3 社群的答案。
現在正是構建可信替代方案的窗口期——但它不會永遠敞開。

人工智慧不再僅僅是提高生產力的工具。它已悄然成為關鍵的數位基礎設施——金融系統、供應鏈、媒體生態系統以及日益重要的國家權力的支柱。與歷史上所有關鍵基礎設施一樣，現在對其控制權的爭奪也十分公開。

問題不再是人工智慧是否會受到監管。問題在於誰來治理國家，為誰的利益服務，以及除了少數企業和政府之外，其他人是否能擁有任何有意義的發言權。

對於加密貨幣和 Web3 社群而言，這不是一場抽象的政策辯論。這正是自中本聰發表白皮書以來我們一直在進行的鬥爭。

Anthropic 與美國國防部的衝突標誌著人工智慧治理領域新一輪鬥爭的開始

Anthropic 公司是 Claude 模型的建構者，也是人工智慧安全領域最傑出的代表之一。據報導，該公司與美國國防部就其模型在高風險政府部署中的行為方式產生了直接衝突。核心分歧在於：運營自主權與安全防護措施之間的衝突。在敏感且可能致命的環境中部署人工智慧系統時，應該賦予其多大的自主權？

具體細節仍有爭議。但關鍵在於模式。政府機構試圖影響私人人工智慧系統的行為，以服務於國家安全利益。該公司至少部分抵制了這種抵制。現在，這種緊張局勢已經公開化了。

這並非一次性糾紛。這是人工智慧政治經濟學的預演——最強大的系統成為戰略資產，各國政府施加壓力以獲取和塑造這些系統，而世界其他國家則在旁觀望。

為什麼集中式人工智慧基礎設施賦予大型科技公司和政府控制權

要了解這為什麼重要，你必須了解人工智慧開發的實際運作方式。訓練前沿模型需要：

大規模計算——主要由英偉達GPU主導，並透過AWS、Azure和谷歌雲等服務提供。
專有數據——由少數幾個組織進行整理、清理和控制。
專業人才——集中在少數幾個實驗室。

這並非效率低下。這是系統按預期運行的結果。集中化可以加速開發，實現快速擴展，並迅速產生具有商業可行性的模型。問題在於，這也導致決策權集中在少數參與者手中——這些參與者會受到政府壓力、股東激勵和地緣政治利益的影響，而這些利益與用戶或廣大公眾的利益並不一致。

當數字經濟的基礎設施層由三個雲端提供商和少數人工智慧實驗室控制時，主權就成了一種幻覺——對於個人、企業甚至較小的民族國家而言都是如此。

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人工智慧治理差距：為什麼監管更傾向於集中式人工智慧

大多數主流人工智慧治理評論都忽略了一點：監管框架默認是圍繞集中式人工智慧構建的。

歐盟人工智慧法案、美國行政命令以及全球範圍內的擬議立法都假定人工智慧將由可識別、可監管的企業實體開發和部署。它們旨在管理一個由少數實驗室生產模型，而其他所有人都在使用的世界。

這種假設並非中立的。它鞏固了現有結構。它將集中式人工智慧視為基準，並將去中心化替代方案視為邊緣案例，即使考慮也只是考慮。

加密貨幣社群對這種套路早已見怪不怪了。傳統金融監管是圍繞銀行建立的，當 DeFi 出現時，監管機構最初很難將為中介機構設計的框架應用於沒有中介機構的系統。人工智慧領域也將出現同樣的趨勢。

去中心化人工智慧：Web3 和加密技術如何構建替代方案

人工智慧與加密貨幣的融合並非炒作。這是建築設計的必然要求。

已有多個項目正在構建去中心化人工智慧基礎設施的基礎：

Bittensor創建了代幣激勵網絡，參與者貢獻機器學習計算能力，並因產生有用的智能而獲得獎勵——完全消除了中心化的模型所有者。
渲染網絡將 GPU 計算分布在全球網絡中，從而減少對超大規模雲端提供商的依賴。
Akash Network提供了一個去中心化的計算市場，使開發人員無需通過 AWS 或 Google 即可訪問基礎設施。

除了計算能力之外，區塊鏈驗證數據來源的能力還開闢了一種真正新的可能性：補償那些用數據訓練人工智慧模型的人和組織。目前，這一數值幾乎完全被實驗室所攫取。基於代幣的激勵機制可以將收益重新分配給貢獻者，從而創造一個更加公平和可持續的數據經濟。

能夠與鏈上系統進行原生互動的自主人工智慧代理——執行交易、參與治理、跨協議協調——代表了一種新型的經濟參與者，而 DeFi 和 DAO 基礎設施具有獨特的優勢來支持這種參與者。這一點在零售層面已經顯現：人工智慧加密貨幣交易機器人的興起已從利基實驗發展成為主流需求，交易者們越來越希望找到無需依賴中心化平台即可實現策略自動化的方法。對許多用戶來說，申訴很簡單——知道如何使用開放、可審計的系統進行自動交易，任何單一實體都無法關閉或操縱這些系統。

推動加密人工智慧創新的建設者：黑客馬拉松、人工智慧代理和 Web3

單靠基礎設施無法構建生態系統。在 Web3 領域，以人工智慧為重點的黑客馬拉松正在成為大型實驗室永遠不會優先考慮的想法的重要試驗場：AI交易代理基於透明的鏈上數據、去中心化分析工具和社區所有制智能的新模型運行。

零售業的參與也加速了這一轉變。隨著越來越多的交易者轉向使用人工智慧交易應用程式來管理倉位、執行策略和即時分析鏈上數據，誰控制底層模型的問題比以往任何時候都更加重要。最好的 AI 交易應用程式不僅僅是介面最流暢的應用程式，而是建立在用戶可以信任、審核，並且原則上可以管理的基礎設施之上的應用程式。當人工智慧層位於由公司或政府合同控制的黑箱內時，很難達到這個標準。

WEEX直接投身於此。WEEX AI 交易黑客馬拉松系列活動將開發者、數據科學家和加密原生開發者聚集在一起，共同探索機器學習和去中心化金融的交叉領域。計畫在 5 月份舉辦第二場活動，這表明人們相信下一波人工智慧創新浪潮不僅會來自企業實驗室，還會來自積極參與其中的開放社區。

更深層次的風險：人工智慧作為審查和控制層

這是原對話中經常被忽略的補充部分：人工智慧不僅僅是一種經濟資產。這越來越具有政治性。

控制了前沿人工智慧模型的政府就控制了其經濟的信息層。他們可以決定哪些問題得到解答，哪些內容被呈現，哪些決策被自動化，以及哪些人群被監視。這並非臆測——這種情況已經在專制國家發生，民主國家也存在這種誘惑。

Anthropic 與美國國防部之間的爭端是一個相對溫和的公開例子，它反映了一種將會加劇的壓力動態。隨著模型的功能越來越強大，「安全」和「對國家有用」之間的差距將日益成為一個充滿爭議的領域。而且，無論公司多麼秉持原則，隨著時間的推移，也無法免受政治和法律壓力的影響。

去中心化不僅僅關乎效率或獲取途徑。這是為了防止人工智慧成為國家或企業集中權力的工具。這是 Web3 社區一直秉持的數值，而且自第一個比特幣區塊被挖出以來，現在比以往任何時候都更加重要。

去中心化人工智慧的未來：Web3 能與大型科技公司競爭嗎？

去中心化人工智慧仍處於早期階段。分佈式計算網絡面臨著實際的性能權衡。鏈上人工智慧治理在很大程度上仍停留在理論層面。前沿集中式模式與去中心化替代方案之間的差距依然很大。

但2018年去中心化金融的情況也是如此。1995 年，互聯網本身的情況也是如此。

現在正是建立去中心化人工智慧基礎設施作為可信替代方案的窗口期——在監管框架圍繞集中式模式僵化之前，在政府與企業的關係根深蒂固到挑戰任務之前。它不會無限期地開放下去。

Web3 社區擁有構建未來所需的工具和哲學基礎。問題在於它能否以當前形勢所需的緊迫性採取行動。

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