从医疗、金融、自动驾驶到个性化推荐，人工智能（AI）变革正席卷各行各业。据 Blaize 报告，全球人工智能市场预计到 2030 年将达到 1.5 万亿美元，年均复合增长率（CAGR）为 33.2%。在《AI 现状报告》中指出，人工智能行业正处于爆炸性增长的前沿，预计其市场规模在不久的将来将接近 9 万亿美元。

然而，随着人工智能的发展，传统中心化系统中潜在问题不断暴露。如单点故障、昂贵的成本，以及隐私保护等问题，使行业对新范式的需求日渐迫切。去中心化人工智能（DeAI）应运而生，它结合了区块链技术与人工智能，提供了无需信任、透明且可扩展的解决方案。

什么是 DeAI

去中心化人工智能（DeAI）是指将人工智能与区块链技术相结合，以构建一个更加透明、安全和公平的生态系统。DeAI 的应用范围包括 Token 化人工智能市场，通过智能合约运行的完全链上的 AI 模型等。其核心目标是消除 AI 模型的中心化控制，以确保操作无需信任且防篡改，并能够由用户独立验证。

去中心化人工智能对去中心化数据基础设施的需求

要实现真正的去中心化人工智能（DeAI），强大的数据基础设施至关重要。这包括通过可验证的来源确保数据完整性和来源可信，为庞大的数据集提供可扩展且动态的存储，支持实时访问以实现无缝的 AI 操作，在协作环境中保护隐私和数据所有权，以及遵守全球法规要求。缺乏这些基础设施的助力，DeAI 将无法充分发挥其提供无需信任、透明且可扩展 AI 解决方案的潜力。

CESS Network 作为先进的去中心化数据基础设施，能够有效应对人工智能发展的需求，引领去中心化人工智能（DeAI）创新的未来。

中心化数据系统的挑战

中心化系统对人工智能应用的发展构成了重大风险，尤其是在数据完整性和主权方面：

- 安全风险：单点故障使中心化系统易受网络攻击和数据泄露的威胁。

- 隐私问题：用户无法掌控其数据的访问方式和使用情况。

- 缺乏透明性：确保数据来源的准确追踪和验证对人工智能而言仍是挑战。

- 扩展性问题与多样化需求：中心化系统难以满足数据密集型 AI 应用日益增长的需求，现有基础设施缺乏满足多样化组织需求的灵活性。

- 高成本：高昂的存储和能源成本阻碍了 AI 的可扩展性和可持续性发展。

要实现人工智能的蓬勃发展，需要一种全新的数据基础设施范式：安全、可扩展、成本效益高并能够保护隐私。CESS 则提供了这一解决方案，其去中心化基础设施专为应对人工智能独特的数据挑战而设计，并赋能其发展。

人工智能所需的数据基础设施及 CESS 的赋能之道

CESS 提供了一种去中心化解决方案，旨在克服传统数据系统的局限性，使人工智能能够高效且符合道德地创新发展。

1. 面向人工智能的数据基础设施

CESS 能够满足人工智能应用场景的需求，支持去中心化的 AI 模型训练和隐私保护的数据共享。其面向人工智能的架构支持高性能计算任务，同时优先保障数据隐私和安全。

关键优势:

- 数据主权：CESS 赋予用户对其数据的完全控制，确保敏感信息永远不会被集中存储或暴露。这对于医疗、金融和法律服务等行业尤为重要，因为这些领域对数据隐私有着最高的优先级。

- 隐私保护计算：利用先进技术，如安全多方计算（SMPC）和同态加密，CESS 使得人工智能模型能够直接在加密数据上进行训练和推理。这种方法确保了原始的敏感数据保持保护状态，且未经授权的人员无法访问。

2. 去中心化、可编程的数据基础设施

CESS 通过去中心化存储网络提供无限存储容量，具备内在的可扩展性，以支持企业在数据存储和计算需求增长时的需求。通过集成智能合约，CESS 自动化了数据访问、检索和存储过程，确保数据始终可用、安全且高效管理。

关键优势:

- 可扩展性：CESS 使企业能够在没有限制的情况下扩展存储容量。随着数据量的增加，其去中心化架构能够无缝集成额外的存储节点，确保扩展性不间断。

- 高性能计算：CESS 支持高频数据检索和低延迟访问，使得人工智能模型能够以最大效率处理和利用数据。该系统设计能够处理海量数据集和实时更新，为高级人工智能应用提供所需的速度和可靠性。

3. CESS AI Agent Hub 赋能智能 AI 代理

为了推动 AI 领域的创新发展，CESS 推出了 CESS AI Agent Hub，旨在跨行业无缝聚合与部署 AI 代理。通过解决互操作性和可扩展性方面的挑战，AI Agent Hub 在隐私安全的基础上，能够助力医疗、金融、自动驾驶等领域的 AI 代理实时协作。CESS AI Agent Hub 将以统一的界面集成 AI 专用代理，从而助力更智能高效的应用程序之发展。

4. AI-LINK：赋能人工智能中的隐私保护和数据主权

AI-LINK 协议使 CESS 能够安全地连接去中心化的 GPU 网络，促进机密的人工智能推理和无缝的模型共享。这个创新特性使企业能够在不妥协隐私的情况下运营 AI 模型，确保敏感数据保持安全，并始终避免集中在单一实体的控制之下。

关键优势:

- 去中心化人工智能推理：AI-LINK 使人工智能模型能够从分布式数据集进行推理，而无需集中敏感信息。这种方法确保遵守数据主权法，并为医疗、金融和政府等高度监管行业中的人工智能应用提供强大的隐私保护。

- 安全的模型共享：通过AI-LINK，各行业可以在去中心化网络中共享人工智能模型，同时保留对专有数据和算法的完全控制。这促进了安全的合作与创新，同时不妥协安全性或数据完整性。

5. 多副本可恢复存储证明 (PoDR²)

CESS 推出了全球首个基于区块链的恢复系统，能够承受最多 60% 节点的丢失，被称为多副本可恢复存储证明（PoDR²），这一创新机制确保数据在节点故障或灾难面前仍然可以恢复。

关键优势:

- 高可用性：PoDR²确保数据在极端条件下仍然具有高度可用性和韧性。这种可靠性对于依赖大型、关键数据集的人工智能应用尤为重要。

- 区块链支持的完整性：通过利用区块链跟踪数据冗余和恢复过程，PoDR²确保存储数据的完整性。这使得人工智能模型即使在系统中断期间，也能够持续访问准确、最新的信息。

6. 区域存储选择 (LBSS)

随着人工智能驱动的应用全球扩展，遵守地区和国际数据保护法规，如GDPR、HIPAA和CCPA，已变得至关重要。CESS 的区域存储选择（LBSS）功能允许用户将数据存储在特定地理区域，确保遵守数据隐私和主权的监管框架。

关键优势:

- 合规性保障：LBSS 使人工智能应用能够将数据存储在指定的国家或司法辖区，满足严格的本地合规要求。此功能对于医疗、金融和电子商务等行业至关重要，这些行业对法规遵守具有最高优先级。

- 道德数据管理：通过促进精确的基于位置的存储，LBSS 使组织能够根据法律标准管理敏感数据。这确保了用户数据的道德、安全和透明处理，建立了信任和问责制。

CESS 在人工智能领域的用例

AI 代理：CESS 为智能 AI 代理提供安全、去中心化和可扩展的数据基础设施。这使得人工智能能够在医疗、金融和供应链管理等行业实现自主决策，同时保障隐私与合规性。借助 CESS，AI 代理能够实时访问分布式数据集，高效运行，并保持可信赖性。

去中心化科学 DeSci: CESS 通过为研究人员提供安全、去中心化的数据共享和协作平台推动 DeSci 发展。这确保了科学数据的完整性，促进了全球研究合作，同时满足严格的隐私和监管要求，推动科学发现并保护知识产权。

人工智能医疗：在医疗领域，CESS 允许医院在加密的患者数据上训练 AI 模型，使研究人员和医务人员能够生成有价值的见解，同时保持合规并保护个人身份信息（PII）。

自动驾驶：自动驾驶汽车生成海量实时数据。CESS 提供了可扩展、安全的基础设施，能够有效存储和分析这些数据。

气候人工智能：CESS 支持气候建模中使用的大型数据集的存储和检索，确保数据的可访问性和透明性。

金融人工智能：CESS 为欺诈检测、风险评估和投资优化等敏感金融数据的安全处理提供支持，同时确保符合隐私法规。

零售与电商人工智能：CESS 通过安全存储和实时检索消费者和库存数据，为个性化推荐和供应链管理提供支持。

智慧城市：CESS 为智慧城市应用（包括交通优化、能源管理和公共安全）提供安全、可扩展的数据管理解决方案。

更多领域：从推动游戏和娱乐领域的 AI 应用，到促进太空探索和基因组学等 AI 驱动研究，CESS 为各种创新应用提供了基础设施支持。

通过满足这些行业多样化且动态的数据需求，CESS 正在重新定义人工智能在解决全球挑战中的潜力。

CESS 赋能人工智能时代

通过支持 AI 智能体和去中心化科学（DeSci）等关键创新，CESS 在保障数据隐私安全的基础上，使人工智能的发展兼具可扩展性。CESS 的去中心化数据基础设施弥合了数据安全与 AI 可扩展性之间的差距。通过去中心化数据存储、及先进的区块链技术，CESS 赋能各行各业。总之，人工智能的未来需要一种可扩展、透明且注重隐私的基础设施。CESS 不仅是当下的解决方案，更是未来人工智能发展的基础。