2025年开发者的五大去中心化人工智能数据云

人工智能开发者在为机器学习和模型训练应用寻找可靠、高质量的数据时面临重大挑战。集中服务虽然突出，但价格昂贵。此外，它们可能会使开发者锁定在专有生态系统中，这些生态系统与他们技术栈的其他部分无法正确互动，从而带来麻烦和额外的成本。

随着人们对数字隐私、伦理数据收集以及在线服务如何使用和出售他们的信息的理解不断加深，对尊重隐私且易于访问的去中心化人工智能数据云的需求显著上升。这些服务提供了更多的控制、更好的可集成性和更负责任的资源配置。

这种日益增长的需求导致了一波新的数据云的建立和崛起，这些去中心化平台同样关注贡献者和消费者。它们增强了数据控制，提供了货币化机会，并在提供更低成本、更大信任和更优越的可扩展性方面，保护隐私，相较于中心化服务。

以下，我们将重点介绍2025年一些顶尖的去中心化人工智能数据云，供开发者使用。我们将查看一些提供商，包括综合性和利基服务，以及一些在几个领域内运营的服务。我们将提供每个服务的概述，并讨论它们的服务以及最适合哪类开发者。让我们开始吧。

1. OORT – 一个高质量的去中心化AI数据云

OORT是行业中最强大、最灵活的去中心化AI数据云。与处理AI数据生命周期某一方面的其他项目（如Bittensor）不同，OORT提供了一个全面而整体的解决方案，涵盖了AI数据的完整周期——从收集到存储环节，并将很快提供计算服务。

图片来源：OORT

数据云利用区块链技术和去中心化来增强隐私、用户控制和可扩展性。它为每个细分市场建立了一个广泛的资源提供者网络，因此开发者可以在大型和小型项目中利用OORT，无论是关键任务还是非优先任务，提供无与伦比的灵活性。

阅读更多：“OORT 如何支持关注信任的去中心化 AI 应用程序”

AI模型的表现取决于其训练数据，这就是OORT建立DataHub的原因。它激励用户贡献多样化的、真实世界的、高质量的数据，这些数据随后会被处理和验证以供使用。OORT的数据集最近在Databricks Marketplace等市场上线，受到了好评，排名位居Google Kaggle之上。

OORT 是一个为开发者准备的云平台，提供经过处理和验证的现实世界数据，用于 AI 模型训练。开发者可以找到或委托相关的、特定的数据集，适合大语言模型 (LLMs) 和预测模型。开发者可以通过 API 和 SDK 连接到 OORT 的产品，实现与去中心化 AI 工作流程的无缝集成。

尽管OORT是一个一体化的AI数据解决方案，但它并没有牺牲质量。它专注于提供一流的资源，并使用专门的诚实证明(PoH)共识机制来验证数据、存储或计算标准。因此，它非常适合寻求完整数据云的开发者，提供多样化的、匿名的、真实世界的数据用于模型训练。

2. Ocean Protocol – 代币化数据集市场

Ocean Protocol 是一个创新项目，运营着一个去中心化的数据市场和计算到数据平台，供开发者发现、构建、发布或货币化数据集或人工智能模型，而无需透露原始信息。与 OORT 类似，它利用区块链增强责任感、透明度和可追溯性。

图片来源：海洋协议

该项目利用数据NFT和数据代币将数据资产与去中心化应用(dApps)、去中心化金融(DeFi)产品以及区块链连接起来，实现了与加密应用的简单集成。其计算到数据的部分使得提供者能够在不透露私密数据的情况下进行货币化，从而在不影响隐私或控制的情况下实现访问。

Ocean Protocol运行在以太坊和以太坊虚拟机(EVM)兼容的区块链上。集成十分简单，因为它提供了多个库，如Ocean.js和Ocean.py，各自拥有丰富的文档。由于它保护数据，Ocean Protocol非常适合寻求访问私人或专业数据集的开发者。

3. Bittensor – 去中心化的AI模型网络

Bittensor是一个开放参与的去中心化AI网络，专注于AI模型。它使得不同人拥有的机器学习模型能够协同沟通和处理信息。该网络被划分为特定的子网，针对专业的AI任务，如金融、图像和语义智能，可以用于各种应用。

图片来源： Bittensor

开发者可以使用 Bittensor 部署机器学习模型或贡献自己的模型，以根据性能赚取 TAO 代币。人们可以浏览 120 多个具有不同专业的子网，使他们能够选择最适合他们目的的子网。模型有效竞争以赚取 TAO 代币，确保效率和高质量的输出。

Bittensor 允许安全和专业的去中心化模型训练和推理。该网络拥有超过 1,000 个活跃节点，并提供 SDK 以简化集成。它使用智能证明 (PoI) 共识机制，并奖励验证者以评分贡献，从而为开发者创建有效的去中心化 AI 数据生态系统。

4. iExec – 去中心化的机密计算市场

iExec被称为“DePIN和AI的信任层”。它是一个保密环境，能够创建专门的去中心化应用，这些应用运行在iExec可信执行环境(TEEs)中，提供隐私而无需高级保密计算知识。

图片来源：iExec

开发者可以使用 iExec 来获取、共享和货币化数据，而无需透露底层信息，这与 Ocean Protocol 类似。贡献者可以通过向网络提供计算能力来赚取 RLC 代币奖励。得益于其信任层，iExec 还支持完全隔离的 AI 代理的部署，这些代理保持可扩展性和隐私。

虽然它的核心功能是提供一个安全的环境用于AI模型的获取、货币化和部署，iExec也为订阅营销邮件提供奖励，并使人们能够通过Telegram或电子邮件向注册的以太坊账户持有者发送消息。总体而言，iExec非常适合需要保密计算或AI数据的开发者。

5. DIMO – 车辆数据用于机器学习模型

DIMO与我们讨论过的其他人工智能数据云略有不同。它不是适用于多个行业的通用数据提供者，而是专注于车辆数据。该项目创建了一个由超过183,000辆汽车组成的网络，这些汽车的数据为2,200多个模型提供支持。它利用区块链来保证开放、公平和性能。

图片来源：DIMO

由于车辆数据是个人的，DIMO 确保用户对他们的汽车和数据拥有完全的控制权。此外，它的服务适用于任何汽车制造商，使得贡献者的集成变得简单，他们因其努力而获得 DIMO 代币奖励。DIMO 协议为该项目提供动力，并管理链上可验证的身份、控制权限和奖励。

DIMO 提供现实世界的车辆和遥测数据 (，例如速度、使用情况和位置 )，因此它明确面向企业和开发者。通过质押 DIMO，用户可以获得 API 和 SDK 访问权限。DIMO 是一个高度专业化的车辆数据提供商，最适合开发与移动性、物流和智能基础设施相关的 AI 应用程序。

结论

随着技术的进步和应用案例的扩展，AI中心应用程序的创建速度呈指数增长。所有这些项目都需要数据、存储和计算能力。然而，集中服务通常成本高昂，数据集有限，缺乏可扩展性，或减少开发者控制，阻碍了创新。

集中式 AI 数据云服务提供商对开发者的限制和限制催生了像 OORT 这样的去中心化 AI 云。这些云提供了一整套服务，更大的数据多样性，通常还有更高质量的数据集。它们弥补了集中式服务的便利性与去中心化替代方案的性能之间的差距。

仅依靠中心化提供商已不再必要。区块链实现了更大的信任、信心、透明度和可验证性。去中心化的人工智能数据云可以提供对多样化且以伦理方式收集的高质量模型训练所需的私有现实数据的许可访问。随着人工智能的扩展，对类似数据的需求只会增加。

在本文中，我们考察了一些顶尖的去中心化AI数据云，供开发者使用。每个项目对行业都有重要贡献，并可以根据开发者的需求以不同方式赋能。我们发现OORT是最全面和多功能的解决方案，而Ocean Protocol则非常适合安全访问私有数据集。