最近观察 AI 行业，发现个越来越「下沉」的变化：从原先拼算力集中和「大」模型的主流共识中，演变出了一条偏向本地小模型和边缘计算的分支。这一点，从 Apple Intelligence 覆盖 5 亿设备，到微软推出 Windows 11 专用 3.3 亿参数小模型 Mu，再到谷歌 DeepMind 的机器人「脱网」操作等等都能看出来。会有啥不同呢？云端 AI 拼的是参数规模和训练数据，烧钱能力是核心竞争力；本地 AI 拼的是工程优化和场景适配，在保护隐私、可靠性和实用性上会更进一步。（主要通用模型的幻觉问题会严重影响垂类场景渗透） 这其实对 web3 AI 会有更大的机会，原来大家拼「通用化」（计算、数据、算法）能力时自然被传统 Giant 大厂垄断，套上去中心化的概念就想和谷歌、AWS、OpenAI 等竞争简直痴人说梦，毕竟没有资源优势、技术优势，也更没有用户基础。但到了本地化模型 + 边缘计算的世界，区块链技术服务面临的形势可就大为不同了。当 AI 模型运行在用户设备上时，如何证明输出结果没有被篡改？如何在保护隐私的前提下实现模型协作？这些问题恰恰是区块链技术的强项。 有注意到一些 web3 AI 相关新项目，诸如最近由 Pantera 零投 10M 的 @Gradient_HQ 推出的数据通信协议 Lattica，来解决中心化 AI 平台的数据垄断和黑箱问题；@PublicAI_ 脑电波设备 HeadCap 采集真实人类数据，构建「人工验证层」，已经实现了 14M 的收入；其实，都在尝试解决本地 AI 的「可信性」问题。一句话：只有当 AI 真正「下沉」到每个设备时，去中心化协作才会从概念变成刚需？Web3AI 项目与其继续在通用化赛道里内卷，不如认真思考怎么为本地化 AI 浪潮提供基础设施支持？\n原文链接