Grayscale：區塊鏈與AI交叉領域 我們篩選出3個創新項目

作者：Zach Pandl，Grayscale研究主管；編譯：Shaw，金色財經

區塊鏈與人工智慧兩大領域正深度交織，Bittensor、NEAR、World 等多個知名項目，在 AI 服務、鏈上智能體商業以及人格證明（Proof of Personhood）的發展中扮演着愈發重要的角色。

但表象之下還有更多創新正在發生。我們篩選出三個項目，它們正藉助區塊鏈技術，更深層地滲透到 AI 基建建設環節，覆蓋數據採集與模型訓練、算力融資、算力變現三大方向。

• DATA Network（DATA）：AI 模型依靠數據完成學習，模型能力上限取決於訓練數據的質量與多樣性。DATA 正在搭建一套工具，用於採集、授權以及溯源由用戶貢獻的數據，涵蓋圖片、影音、語音素材等。基於 DATA 網路開發的應用，可以把數據集授權給 AI 實驗室用於模型訓練，同時為貢獻數據的個人發放獎勵。

• USD.AI（CHIP）：GPU 是 AI 任務的算力底座，但 GPU 造價高昂，算力服務商往往需要外部資金支持。CHIP 推出以 GPU 設備以及對應現金流為質押標的貸款服務。其鏈上資金池允許鏈上資本投向 GPU 質押貸款，參與者有機會獲取收益，以此為 AI 基礎設施建設提供融資支持。

• Pearl（PEARL）：AI 需求持續拉動 GPU 算力擴容投資。PEARL 的設計目標是讓這份算力一物兩用：在承接 AI 計算任務的同時，為一條工作量證明（PoW）區塊鏈提供安全算力。算力服務商除了 AI 算力服務費收入之外，還可以額外賺取 PRL 代幣獎勵。過去三個月，PEARL 代幣漲幅達 580%。

核心要點：區塊鏈在 AI 基建浪潮中的作用正快速擴張，湧現出一批瞄準真實基礎設施需求的項目，業務覆蓋眾包訓練數據、算力融資與算力變現。這類項目能否長期立足，取決於落地採用率以及商業模式的競爭力，我們將持續跟蹤。

圖表 1：區塊鏈項目正以多種方式助力 AI 基建建設

來源：金色財經

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