风险提示:防范以"数字货币""区块链"名义进行非法集资的风险
原文作者:Biteye 核心贡献者 Louis
原文编辑:Biteye 核心贡献者 Viee
随着 AI 技术的飞速发展,传统区块链架构已无法满足 AI 应用所需的高性能计算和复杂数据处理需求,这促使了专为 AI 优化的 Layer 1 区块链平台的兴起,它们在技术架构、应用场景和商业模式方面呈现出多元化的特点。本研究深入分析了 Bittensor、Vana、Kite AI、Nillion 以及 Sahara 这五个领先的 AI Layer 1 ,并为投资者提供详细的参与指南。

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一、Bittensor:去中心化 AI 网络基础设施
Bittensor 作为区块链 AI 领域的早期探索者,致力于构建一个开放的去中心化人工智能协作网络。它的目标是打破传统 AI 研发中的中心化壁垒,让更多参与者能够共同贡献、共同获益。与传统的中心化 AI 系统(如 OpenAI 等公司)不同,Bittensor 创建了一个开放的点对点生态系统,参与者可以基于自己对网络的贡献获得相应的奖励。

Bittensor 的技术架构采用了双层结构设计:
- 根网络(主网):负责整个系统的协调、验证与 TAO 代币的发行管理,是整个网络资源分配的中枢
- 子网生态:各个子网就像是独立的 AI 实验室,针对特定的 AI 应用场景开发专业解决方案,并在市场竞争中证明自己的价值
这种设计让 Bittensor 能够同时兼顾整体网络的稳定性与各个领域的专业性,为去中心化 AI 的发展提供了一个灵活的基础架构。
这些数据表明,Bittensor 正在获得越来越多市场参与者的认可,其生态系统正在进入良性发展轨道。Bittensor 最近完成的 dTAO(动态 TAO)系统升级是其经济模型的一次重要革新。这次升级的核心在于优化代币 TAO 的分配机制,从依赖验证者主观判断的资源分配方式,转向更加市场化的分配机制,使资源能够更精准地流向那些真正具有竞争力的子网。Bittensor 原有的经济模型在实际运行中暴露出几个关键问题:
- 评估机制缺乏客观性:随着子网数量增加,验证者很难全面客观地评估每个子网的实际价值,分配效率逐渐下降。
- 权力结构失衡:很多验证者同时也是子网运营方,这种角色重叠容易导致利益冲突,验证者可能会偏向于自己参与的子网,甚至出现私下交易的情况。
- 参与障碍:普通的 TAO 持有者难以直接影响网络的资源分配决策,权力过度集中在少数验证者手中。
为了解决这些问题,dTAO 升级引入了基于市场机制的动态资源分配系统。这个系统将每个子网转变为一个独立的经济单元,通过用户的实际需求来驱动资源分配。其核心创新是子网代币(Alpha 代币)机制:
- 运作原理:用户可以通过质押 TAO 获取各个子网发行的 Alpha 代币,这些代币代表了用户对特定子网的支持
- 资源分配逻辑:Alpha 代币的市场价格成为衡量子网需求强度的信号,初始时 alpha 代币价格相同,每个池子里只有 1 个 TAO 和 1 个 alpha 代币。随着子网中两种代币流动性的添加,alpha 代币的价格也会随之变化,TAO 的排放根据子网代币价格在全部代币中的按比例分配,价格较高的子网将获得更多的 TAO 分配,从而实现资源的自动优化配置
这种机制显著提高了资源分配的效率和公平性,让 TAO 代币的价值更加稳固,也为普通用户参与网络治理提供了更多途径。
目前最活跃的几个子网包括:
- 4 号子网 Targon:专注于文本生成的 AI 推理服务,特点是响应速度快、成本低
- 64 号子网 Chutes:提供各种 LLM 的 API 接口,让开发者能够在 Bittensor 网络上构建和部署 AI 应用
- 8 号子网 PTN:专注于金融领域,通过奖励机制激励矿工生成准确的交易信号,覆盖外汇、加密货币等多种金融市场
- 52 号子网 Dojo:做数据标注,鼓励用户通过数据标注赚取代币。进入 Yzi Labs 宣布投资了其母公司 Tensorplex。
二、Vana:数据主权与价值重构平台
Vana 项目聚焦于解决当今数字经济中一个核心问题:个人数据的所有权与价值分配。在当前的互联网生态中,用户的数据大多被大型科技公司垄断和控制,而真正创造这些数据的用户却很少能从中获益。Vana 的创新之处在于建立了一个使用者真正拥有并控制自身数据的生态系统,同时能够从中获取经济回报。
作为一个与 EVM 兼容的 Layer 1 区块链网络,Vana 的技术架构包含五个核心组件:
- 数据流动性层(Data Liquidity Layer):这是 Vana 网络的核心,通过数据流动性池(DLP)实现数据资产的激励、聚合与验证。每个 DLP 都是一个专门用于聚合特定类型数据资产的智能合约,例如社交媒体数据、浏览历史等。
- 数据可移植层(Data Portability Layer):确保用户数据在不同应用和 AI 模型之间能够便捷转移,增强数据的使用灵活性。
- 通用连接组(Universal Connectome):追踪整个生态系统内的实时数据流动,形成一个数据生态图,确保系统的透明度。
- 非托管数据存储:Vana 的一个重要创新是其独特的数据管理方式。用户的原始数据不会上链,而是由用户自行选择存储位置,例如云服务器或个人设备,这确保了用户对自己数据的完全控制权。
- 应用生态系统:在数据基础上,Vana 构建了一个开放的应用生态系统,开发者可以利用 DLP 积累的数据构建各种创新应用,包括 AI 应用,而数据贡献者则可以从这些应用中获得分红奖励。
这种设计使 Vana 能够在保护用户数据隐私的同时,创造一个更加公平的数据价值分配机制,为去中心化 AI 的发展提供了重要的数据基础。
这些进展表明,Vana 正在积极构建一个围绕数据所有权和价值变现的完整生态系统,其发展势头值得关注。
Vana 代表了区块链技术、数据经济和人工智能交汇处的一项重要创新。通过建立一个去中心化的数据平台,Vana 旨在重新定义数据所有权和价值分配方式,为数据创造者提供公平的回报,同时为 AI 发展提供高质量的训练资源。
三、Kite AI:AI 原生公链的技术突破
Kite AI 是一个专注于 AI 领域的原生 Layer 1 区块链项目,基于 Avalanche 框架构建。它致力于解决传统区块链在处理 AI 资产时面临的各种挑战,特别是如何实现 AI 数据、模型与智能体贡献的透明确权与激励问题。Kite AI 提出了四项核心技术创新:
- PoAI 共识机制:Proof of Attributed Intelligence 是 Kite AI 首创的共识机制,通过链上可验证的贡献记录系统,精确追踪数据、模型和 AI 代理的价值贡献。项目设计了动态奖励池机制,按贡献比例分配收益,有效解决了传统 AI 经济中的”数据黑箱”和”模型剽窃”等问题。
- 可组合 AI 子网:Kite AI 采用模块化架构,支持开发者按需构建行业专属 AI 协作生态。例如,在医疗子网中,患者数据经加密后可定向授权给制药企业用于 AI 模型研发,收益按一定比例分配给数据主体、模型开发者和子网维护者,创造多方共赢的生态环境。
- AI 原生执行层:Kite AI 正在构建链上 AI 原生执行层,专门处理 AI 计算任务,如推理、嵌入和微调/训练。用户可以通过该层授权智能合约钱包执行推理调用,并与模型交互。该执行层不仅支持区块链交易和状态变更,还集成了保密计算环境(如可信执行环境 TEE),确保计算过程中的数据安全性和隐私保护。
- 去中心化数据引擎:Kite AI 确保数据创作者在 AI 工作流中获得公平收益。平台内置了符合 GDPR/CCPA 等法规的合规模块,满足全球各地的数据隐私要求,降低了开发者的合规成本。

这些技术创新使 Kite AI 能够为 AI 开发者和数据提供者创造一个更加公平、透明的价值分配环境,推动 AI 技术的去中心化发展。
- 项目背景强大,由经验丰富的硅谷团队打造,联合创始人均在人工智能领域拥有深厚的技术领导经验,曾任职于 Uber、Salesforce、Databricks 等顶尖科技公司。核心团队成员来自谷歌、贝莱德、优步、NEAR 基金会等行业领先企业,具备麻省理工、哈佛等顶尖学府的学术背景。
- 在资本支持方面,项目已获得 General Catalyst、Hashed、Hashkey、Samsung Next 等顶级机构投资,并与 Eigenlayer、Sui、Avalanche、AWS 等建立了技术合作关系。
- 作为 Avalanche 在 InfraBUILDL(AI)计划中的评选委员,Kite AI 在推动 Avalanche 人工智能生态系统发展方面发挥着积极作用,这一合作旨在将 Avalanche 打造成为 AI 应用的领先区块链。
随着全球数据经济规模预计在 2025 年突破 700 亿美元,Kite AI 有望成为数据确权与变现的重要基础设施,其发展潜力值得期待。
四、Nillion:隐私计算的前沿探索
Nillion 通过其独特的”盲计算”技术,正在重新定义敏感数据的处理方式,为未来的数字隐私保障开辟新途径。
Nillion 是一个去中心化的公共网络,基于名为 Nil Message Compute (NMC)的创新加密原语,允许网络节点以非传统区块链的方式运作。这个项目成立于 2021 年 11 月,由 Alex Page 和 Andrew Masanto 等前瞻性创新者领导,旨在创建一个可以安全处理高价值数据而不暴露敏感细节的系统。
Nillion 的核心优势在于其”盲计算”能力——一种允许在数据生命周期的存储、传输和处理全程保持加密状态的过程。它的技术架构整合了多种尖端隐私保护技术:
- 多方计算(MPC):使多个节点能够协作计算函数而不泄露各自的私有输入,实现数据不共享的情况下的共同计算。
- 全同态加密(FHE):允许对加密数据进行直接操作,确保数据从头到尾都保持加密状态,提供全流程的隐私保护。
- 零知识证明(ZKP):提供了一种验证计算的方法,无需披露任何底层数据,增强了系统的可信度。
- Nada 语言:这是一种专为创建安全 MPC 程序设计的领域特定语言,它简化了隐私保护应用的开发过程,降低了开发者的学习曲线。

Nillion 的网络架构由三个主要层组成:处理层(负责安全计算)、协调层(NilChain,管理节点间通信)和连接层(作为网关连接外部系统)。这种多层架构使 Nillion 能够在保护数据隐私的同时提供强大的计算能力,满足各种隐私敏感场景的需求。
关于 Nillion 生态项目更详细的介绍,请参考我们之前的文章:https://x.com/BiteyeCN/status/1881297074228252702
- Node Deployment Kit (NDK):简化了加入网络和管理节点的过程,降低了技术门槛
- Nada 语言:专为创建安全 MPC 程序设计,让开发者更容易构建隐私保护应用
- 应用领域:开发者可以在多个领域创建基于 Nillion 的应用,包括:
- 人工智能:在不暴露敏感信息的情况下处理数据和推理
- 个性化代理:存储、计算和处理私人数据的 AI 代理
- 隐私模型推理:安全处理私密数据的 AI 模型
- 隐私知识库和搜索:加密存储数据同时提供搜索功能
- 网络节点运营:作为一个去中心化网络,Nillion 为参与者提供了运营节点的机会。通过运行节点,用户可以贡献计算资源并获得相应奖励,同时帮助维护网络的安全性和去中心化程度。
五、Sahara AI:构建 AI 资产新经济的平台
该平台的技术架构包含三个关键组件:
- Sahara 区块链:为生态系统提供安全、透明的交易和高效的 AI 生命周期管理的基础
- AI 基础设施:支持先进算法和计算框架的分布式协作训练和服务能力
- Sahara AI Marketplace:AI 资产的去中心化交易中心
这些组件共同构成了一个完整的生态系统,支持从数据收集和标注到模型训练、部署和变现的全流程。
Sahara AI 已公布了其 2024-2025 年度路线图,包含多个关键节点:
- 2024 年Q4:已推出数据服务平台及测试网,用户可通过数据收集与标注获得奖励。
- 2025 年Q1:AI Marketplace 上线,提供开发工具和数据服务扩展功能,支持模型开发、训练及部署,并引入早期访问计划。
- 2025 年Q2:推出 Sahara Studio 工具套件,涵盖模型训练、部署和工作流程管理,进一步优化开发者体验。
- 2025 年Q3:Sahara Chain 主网发布,为大规模去中心化 AI 提供安全、透明的链上基础设施,同时支持数据和模型的资产化与交易。
2025 年 3 月 1 日,Sahara AI 推出了孵化器计划,旨在发掘并支持全球最具潜力的 AI x Web3创新项目。该计划重点关注 AI 基础设施与 AI 应用两大赛道,欢迎具备 MVP 及以上成熟度的团队参与。成功入选的项目将有机会全面接入 Sahara AI 生态系统,获得独家技术支持、市场拓展资源以及投资机会。
特别值得注意的是,将于 2025 年 3 月 10 日启动的 SIWA 公共测试网可能是在主网 TGE 前获得空投奖励的最后机会,有意参与的用户应该抓紧时间申请。2. 参与 Legends 活动Sahara AI 还提供了名为”Legends”的活动,允许用户收集碎片和铸造 NFT:
- 访问 Sahara Legends 活动页面并登录,连接您的钱包
- 探索五个独特的沙漠主题区域,开始收集碎片
- 邀请朋友加入活动以赚取额外碎片
- 使用收集到的碎片来铸造 Soulbound Desert Guardian NFT
- 从每个沙漠中收集吉祥物 NFT 并将它们合并以创建独家的 Fennec Fox NFT
3. 贡献数据服务平台
Sahara AI 的数据服务平台为用户提供了通过数据贡献获得奖励的机会:
- 参与者可以选择来自创作者经济、金融、科学等多个领域的高价值数据任务
- 完成任务后,平台将根据用户的贡献度、准确性和一致性进行奖励
- 设有排行榜鼓励优秀表现者
- 所有奖励以积分形式发放,为后续生态内的代币分发奠定基础
六、总结
AI Layer 1 正处于快速演进的关键阶段。这一新兴赛道通过去中心化的基础设施,正在重构 AI 技术的底层架构。从数据确权到计算资源分配,从模型训练到应用部署,这些平台正在突破传统中心化 AI 系统的局限,构建一个更加开放、透明和高效的技术生态系统。未来,这一赛道将持续推动技术创新,推进人工智能向更加去中心化、更具协作性的发展方向演进。
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该平台的技术架构包含三个关键组件:






