2025年開發者的五大去中心化人工智能數據雲

人工智能開發者在爲機器學習和模型訓練應用尋找可靠、高質量的數據時面臨重大挑戰。集中服務雖然突出，但價格昂貴。此外，它們可能會使開發者鎖定在專有生態系統中，這些生態系統與他們技術棧的其他部分無法正確互動，從而帶來麻煩和額外的成本。

隨着人們對數字隱私、倫理數據收集以及在線服務如何使用和出售他們的信息的理解不斷加深，對尊重隱私且易於訪問的去中心化人工智能數據雲的需求顯著上升。這些服務提供了更多的控制、更好的可集成性和更負責任的資源配置。

這種日益增長的需求導致了一波新的數據雲的建立和崛起，這些去中心化平台同樣關注貢獻者和消費者。它們增強了數據控制，提供了貨幣化機會，並在提供更低成本、更大信任和更優越的可擴展性方面，保護隱私，相較於中心化服務。

以下，我們將重點介紹2025年一些頂尖的去中心化人工智能數據雲，供開發者使用。我們將查看一些提供商，包括綜合性和利基服務，以及一些在幾個領域內運營的服務。我們將提供每個服務的概述，並討論它們的服務以及最適合哪類開發者。讓我們開始吧。

1. OORT – 一個高質量的去中心化AI數據雲

OORT是行業中最強大、最靈活的去中心化AI數據雲。與處理AI數據生命週期某一方面的其他項目（如Bittensor）不同，OORT提供了一個全面而整體的解決方案，涵蓋了AI數據的完整周期——從收集到存儲環節，並將很快提供計算服務。

圖片來源：OORT

數據雲利用區塊鏈技術和去中心化來增強隱私、用戶控制和可擴展性。它爲每個細分市場建立了一個廣泛的資源提供者網路，因此開發者可以在大型和小型項目中利用OORT，無論是關鍵任務還是非優先任務，提供無與倫比的靈活性。

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AI模型的表現取決於其訓練數據，這就是OORT建立DataHub的原因。它激勵用戶貢獻多樣化的、真實世界的、高質量的數據，這些數據隨後會被處理和驗證以供使用。OORT的數據集最近在Databricks Marketplace等市場上線，受到了好評，排名位居Google Kaggle之上。

OORT 是一個爲開發者準備的雲平台，提供經過處理和驗證的現實世界數據，用於 AI 模型訓練。開發者可以找到或委托相關的、特定的數據集，適合大語言模型 (LLMs) 和預測模型。開發者可以通過 API 和 SDK 連接到 OORT 的產品，實現與去中心化 AI 工作流程的無縫集成。

盡管OORT是一個一體化的AI數據解決方案，但它並沒有犧牲質量。它專注於提供一流的資源，並使用專門的誠實證明(PoH)共識機制來驗證數據、存儲或計算標準。因此，它非常適合尋求完整數據雲的開發者，提供多樣化的、匿名的、真實世界的數據用於模型訓練。

2. Ocean Protocol – 代幣化數據集市場

Ocean Protocol 是一個創新項目，運營着一個去中心化的數據市場和計算到數據平台，供開發者發現、構建、發布或貨幣化數據集或人工智能模型，而無需透露原始信息。與 OORT 類似，它利用區塊鏈增強責任感、透明度和可追溯性。

圖片來源：海洋協議

該項目利用數據NFT和數據代幣將數據資產與去中心化應用(dApps)、去中心化金融(DeFi)產品以及區塊鏈連接起來，實現了與加密應用的簡單集成。其計算到數據的部分使得提供者能夠在不透露私密數據的情況下進行貨幣化，從而在不影響隱私或控制的情況下實現訪問。

Ocean Protocol運行在以太坊和以太坊虛擬機(EVM)兼容的區塊鏈上。集成十分簡單，因爲它提供了多個庫，如Ocean.js和Ocean.py，各自擁有豐富的文檔。由於它保護數據，Ocean Protocol非常適合尋求訪問私人或專業數據集的開發者。

3. Bittensor – 去中心化的AI模型網路

Bittensor是一個開放參與的去中心化AI網路，專注於AI模型。它使得不同人擁有的機器學習模型能夠協同溝通和處理信息。該網路被劃分爲特定的子網，針對專業的AI任務，如金融、圖像和語義智能，可以用於各種應用。

圖片來源： Bittensor

開發者可以使用 Bittensor 部署機器學習模型或貢獻自己的模型，以根據性能賺取 TAO 代幣。人們可以瀏覽 120 多個具有不同專業的子網，使他們能夠選擇最適合他們目的的子網。模型有效競爭以賺取 TAO 代幣，確保效率和高質量的輸出。

Bittensor 允許安全和專業的去中心化模型訓練和推理。該網路擁有超過 1,000 個活躍節點，並提供 SDK 以簡化集成。它使用智能證明 (PoI) 共識機制，並獎勵驗證者以評分貢獻，從而爲開發者創建有效的去中心化 AI 數據生態系統。

4. iExec – 去中心化的機密計算市場

iExec被稱爲“DePIN和AI的信任層”。它是一個保密環境，能夠創建專門的去中心化應用，這些應用運行在iExec可信執行環境(TEEs)中，提供隱私而無需高級保密計算知識。

圖片來源：iExec

開發者可以使用 iExec 來獲取、共享和貨幣化數據，而無需透露底層信息，這與 Ocean Protocol 類似。貢獻者可以通過向網路提供計算能力來賺取 RLC 代幣獎勵。得益於其信任層，iExec 還支持完全隔離的 AI 代理的部署，這些代理保持可擴展性和隱私。

雖然它的核心功能是提供一個安全的環境用於AI模型的獲取、貨幣化和部署，iExec也爲訂閱營銷郵件提供獎勵，並使人們能夠通過Telegram或電子郵件向註冊的以太坊帳戶持有者發送消息。總體而言，iExec非常適合需要保密計算或AI數據的開發者。

5. DIMO – 車輛數據用於機器學習模型

DIMO與我們討論過的其他人工智能數據雲略有不同。它不是適用於多個行業的通用數據提供者，而是專注於車輛數據。該項目創建了一個由超過183,000輛汽車組成的網路，這些汽車的數據爲2,200多個模型提供支持。它利用區塊鏈來保證開放、公平和性能。

圖片來源：DIMO

由於車輛數據是個人的，DIMO 確保用戶對他們的汽車和數據擁有完全的控制權。此外，它的服務適用於任何汽車制造商，使得貢獻者的集成變得簡單，他們因其努力而獲得 DIMO 代幣獎勵。DIMO 協議爲該項目提供動力，並管理鏈上可驗證的身分、控制權限和獎勵。

DIMO 提供現實世界的車輛和遙測數據 (，例如速度、使用情況和位置 )，因此它明確面向企業和開發者。通過質押 DIMO，用戶可以獲得 API 和 SDK 訪問權限。DIMO 是一個高度專業化的車輛數據提供商，最適合開發與移動性、物流和智能基礎設施相關的 AI 應用程序。

結論

隨着技術的進步和應用案例的擴展，AI中心應用程序的創建速度呈指數增長。所有這些項目都需要數據、存儲和計算能力。然而，集中服務通常成本高昂，數據集有限，缺乏可擴展性，或減少開發者控制，阻礙了創新。

集中式 AI 數據雲服務提供商對開發者的限制和限制催生了像 OORT 這樣的去中心化 AI 雲。這些雲提供了一整套服務，更大的數據多樣性，通常還有更高質量的數據集。它們彌補了集中式服務的便利性與去中心化替代方案的性能之間的差距。

僅依靠中心化提供商已不再必要。區塊鏈實現了更大的信任、信心、透明度和可驗證性。去中心化的人工智能數據雲可以提供對多樣化且以倫理方式收集的高質量模型訓練所需的私有現實數據的許可訪問。隨着人工智能的擴展，對類似數據的需求只會增加。

在本文中，我們考察了一些頂尖的去中心化AI數據雲，供開發者使用。每個項目對行業都有重要貢獻，並可以根據開發者的需求以不同方式賦能。我們發現OORT是最全面和多功能的解決方案，而Ocean Protocol則非常適合安全訪問私有數據集。