人工智能产品的集中状态可以描述为一条单一的收费公路，控制着密集城市的交通流量。道路决定方向，收取费用并监控所有运动，造成严重的瓶颈，同时限制了个人司机的隐私。
绝大多数可用的 GPT 产品都以类似的方式工作。GPT 产品是人工智能驱动的工具和应用程序，能够理解和生成类似人类的文本。严重依赖这些产品，这些产品集中在数据和计算维度，导致数据隐私退化、计算资源使用效率低下、公司治理不透明和人工智能模型垄断。
要避免人工智能造成的潜在灾难，就需要从基础设施和数据的角度对人工智能有新的视角。DecentralGPT 是一个去中心化的 AI 推理网络，是最早使用区块链技术为世界提供完全去中心化 AI 服务的网络之一。
“去中心化人工智能尚未真正实施，”DecentralGPT 首席技术官 Anwar Alruwaili 指出，并补充说：“我们是第一个提出将人工智能与区块链技术具体结合的项目的人。正如任何人都可以创建自己的网站一样，我们的平台使任何公司或个人都可以创建自己的人工智能代理。这使得对人工智能的访问民主化，通过使用户能够开发针对其特定需求量身定制的人工智能模型，从而实现更大的定制和创新。
DecentralGPT 作为一个去中心化的 AI 大规模语言模型 （LLM） 推理网络运行，与传统的 AI LLM 相比，以更便宜、更快、更安全的基础设施支持各种 LLM 模型。在机器学习中，推理网络描述了一个系统，用于运行经过训练的 AI 模型，以根据新的数据输入做出预测或决策。
它与ChatGPT有何不同？
与 OpenAI 的 ChatGPT 类似，这种去中心化工具直接为用户和公司提供 AI 代理和大模型服务，DecentralGPT 首席技术官 Anwar Alruwaili 说。与 ChatGPT 不同，它使用去中心化的 GPU 提供商作为基础设施。Alruwaili表示，人工智能的未来将取决于优化基础设施，例如这些模型的托管位置，去中心化的GPU资源如何分配，以及计算能力的分配方式。它还将取决于确保能源效率、道德发展以及与区块链等新兴技术的整合。
Alruwaili 解释说，我们的平台整合了各种最先进的开源模型，例如 Meta 的 Llama 3.1 405B 模型。强调LLM模型的最新发展表明，开源模型正在迅速缩小与封闭端模型的差距：“在某些情况下，例如Llama 3.1 405B，与一些闭源模型一样好。在未来，我们相信人工智能的战场不在于训练LLM模型，而在于赋予这些模型权力的计算资源。
在数据层，矿工们在区块链上不分青红皂白地组织和打包信息。根据 Alruwaiili 的说法，这种方法带来了几个关键优势。
“首先，我们是完全去中心化的，不受任何国家限制。其次，我们是开源的、透明的和用户隐私安全的，因为我们不存储用户数据或了解用户的个人信息。
最重要的是，DecentralGPT 以轻资产模式运营，没有维护高端硬件的财政负担。“这使我们的产品价格更便宜，成本不到 ChatGPT 价格的 20%，”Alruwaili 补充道，并取笑即将为早期用户提供的空投。
该团队面向用户的应用程序名为“DeGPT”，可在移动设备和桌面浏览器上使用。用户最初的反应非常积极，DeGPT 在社区中拥有超过 100,000 名成员。
确保人工智能的安全发展
在谈到团队的路线图时，DecentralGPT 首席技术官 Anwar Alruwaili 宣布即将进行天使轮早期融资。之后，该团队在定于 2024 年下半年举行的代币生成活动 （TGE） 之前寻求额外的融资轮次。
“通用人工智能（AGI）是一个非常强大的工具，有可能颠覆人类，”Alruwaili总结道。“语言模型只是AGI的一个应用。我相信在不久的将来，脑机接口、机器人和自动驾驶仪将成为现实。
