從醫療、金融、自動駕駛到個性化推薦，人工智慧（AI）變革正席捲各行各業。據 Blaize 報告，全球人工智慧市場預計到 2030 年將達到 1.5 萬億美元，年均複合增長率（CAGR）為 33.2%。在《AI 現狀報告》中指出，人工智慧行業正處於爆炸性增長的前沿，預計其市場規模在不久的將來將接近 9 萬億美元。

然而，隨著人工智慧的發展，傳統中心化系統中潛在問題不斷暴露。如單點故障、昂貴的成本，以及隱私保護等問題，使行業對新範式的需求日漸迫切。去中心化人工智慧（DeAI）應運而生，它結合了區塊鏈技術與人工智慧，提供了無需信任、透明且可擴展的解決方案。

什麼是 DeAI

去中心化人工智慧（DeAI）是指將人工智慧與區塊鏈技術相結合，以構建一個更加透明、安全和公平的生態系統。DeAI 的應用範圍包括 Token 化人工智慧市場，通過智能合約運行的完全鏈上的 AI 模型等。其核心目標是消除 AI 模型的中心化控制，以確保操作無需信任且防篡改，並能夠由用戶獨立驗證。

去中心化人工智慧對去中心化數據基礎設施的需求

要實現真正的去中心化人工智慧（DeAI），強大的數據基礎設施至關重要。這包括通過可驗證的來源確保數據完整性和來源可信，為龐大的數據集提供可擴展且動態的存儲，支持即時訪問以實現無縫的 AI 操作，在協作環境中保護隱私和數據所有權，以及遵守全球法規要求。缺乏這些基礎設施的助力，DeAI 將無法充分發揮其提供無需信任、透明且可擴展 AI 解決方案的潛力。

CESS Network 作為先進的去中心化數據基礎設施，能夠有效應對人工智慧發展的需求，引領去中心化人工智慧（DeAI）創新的未來。

中心化數據系統的挑戰

中心化系統對人工智慧應用的發展構成了重大風險，尤其是在數據完整性和主權方面：

- 安全風險：單點故障使中心化系統易受網絡攻擊和數據洩露的威脅。

- 隱私問題：用戶無法掌控其數據的訪問方式和使用情況。

- 缺乏透明性：確保數據來源的準確追蹤和驗證對人工智慧而言仍是挑戰。

- 擴展性問題與多樣化需求：中心化系統難以滿足數據密集型 AI 應用日益增長的需求，現有基礎設施缺乏滿足多樣化組織需求的靈活性。

- 高成本：高昂的存儲和能源成本阻礙了 AI 的可擴展性和可持續性發展。

要實現人工智慧的蓬勃發展，需要一種全新的數據基礎設施範式：安全、可擴展、成本效益高並能夠保護隱私。CESS 則提供了這一解決方案，其去中心化基礎設施專為應對人工智慧獨特的數據挑戰而設計，並賦能其發展。

人工智慧所需的數據基礎設施及 CESS 的賦能之道

CESS 提供了一種去中心化解決方案，旨在克服傳統數據系統的局限性，使人工智慧能夠高效且符合道德地創新發展。

1. 面向人工智慧的數據基礎設施

CESS 能夠滿足人工智慧應用場景的需求，支持去中心化的 AI 模型訓練和隱私保護的數據共享。其面向人工智慧的架構支持高性能計算任務，同時優先保障數據隱私和安全。

關鍵優勢:

- 數據主權：CESS 賦予用戶對其數據的完全控制，確保敏感信息永遠不會被集中存儲或暴露。這對於醫療、金融和法律服務等行業尤為重要，因為這些領域對數據隱私有著最高的優先級。

- 隱私保護計算：利用先進技術，如安全多方計算（SMPC）和同態加密，CESS 使得人工智慧模型能夠直接在加密數據上進行訓練和推理。這種方法確保了原始的敏感數據保持保護狀態，且未經授權的人員無法訪問。

2. 去中心化、可編程的數據基礎設施

CESS 通過去中心化存儲網絡提供無限存儲容量，具備內在的可擴展性，以支持企業在數據存儲和計算需求增長時的需求。通過集成智能合約，CESS 自動化了數據訪問、檢索和存儲過程，確保數據始終可用、安全且高效管理。

關鍵優勢:

- 可擴展性：CESS 使企業能夠在沒有限制的情況下擴展存儲容量。隨著數據量的增加，其去中心化架構能夠無縫集成額外的存儲節點，確保擴展性不間斷。

- 高性能計算：CESS 支持高頻數據檢索和低延遲訪問，使得人工智慧模型能夠以最大效率處理和利用數據。該系統設計能夠處理海量數據集和即時更新，為高級人工智慧應用提供所需的速度和可靠性。

3. CESS AI Agent Hub 賦能智能 AI 代理

為了推動 AI 領域的創新發展，CESS 推出了 CESS AI Agent Hub，旨在跨行業無縫聚合與部署 AI 代理。通過解決互操作性和可擴展性方面的挑戰，AI Agent Hub 在隱私安全的基礎上，能夠助力醫療、金融、自動駕駛等領域的 AI 代理即時協作。CESS AI Agent Hub 將以統一的界面集成 AI 專用代理，從而助力更智能高效的應用程序之發展。

4. AI-LINK：賦能人工智慧中的隱私保護和數據主權

AI-LINK 協議使 CESS 能夠安全地連接去中心化的 GPU 網絡，促進機密的人工智慧推理和無縫的模型共享。這個創新特性使企業能夠在不妥協隱私的情況下運營 AI 模型，確保敏感數據保持安全，並始終避免集中在單一實體的控制之下。

關鍵優勢:

- 去中心化人工智慧推理：AI-LINK 使人工智慧模型能夠從分佈式數據集進行推理，而無需集中敏感信息。這種方法確保遵守數據主權法，並為醫療、金融和政府等高度監管行業中的人工智慧應用提供強大的隱私保護。

- 安全的模型共享：通過AI-LINK，各行業可以在去中心化網絡中共享人工智慧模型，同時保留對專有數據和算法的完全控制。這促進了安全的合作與創新，同時不妥協安全性或數據完整性。

5. 多副本可恢復存儲證明 (PoDR²)

CESS 推出了全球首個基於區塊鏈的恢復系統，能夠承受最多 60% 節點的丟失，被稱為多副本可恢復存儲證明（PoDR²），這一創新機制確保數據在節點故障或災難面前仍然可以恢復。

關鍵優勢:

- 高可用性：PoDR²確保數據在極端條件下仍然具有高度可用性和韌性。這種可靠性對於依賴大型、關鍵數據集的人工智慧應用尤為重要。

- 區塊鏈支持的完整性：通過利用區塊鏈跟蹤數據冗餘和恢復過程，PoDR²確保存儲數據的完整性。這使得人工智慧模型即使在系統中斷期間，也能夠持續訪問準確、最新的信息。

6. 區域存儲選擇 (LBSS)

隨著人工智慧驅動的應用全球擴展，遵守地區和國際數據保護法規，如GDPR、HIPAA和CCPA，已變得至關重要。CESS 的區域存儲選擇（LBSS）功能允許用戶將數據存儲在特定地理區域，確保遵守數據隱私和主權的監管框架。

關鍵優勢:

- 合規性保障：LBSS 使人工智慧應用能夠將數據存儲在指定的國家或司法管轄區，滿足嚴格的本地合規要求。此功能對於醫療、金融和電子商務等行業至關重要，這些行業對法規遵守具有最高優先級。

- 道德數據管理：通過促進精確的基於位置的存儲，LBSS 使組織能夠根據法律標準管理敏感數據。這確保了用戶數據的道德、安全和透明處理，建立了信任和問責制。

CESS 在人工智慧領域的用例

AI 代理：CESS 為智能 AI 代理提供安全、去中心化和可擴展的數據基礎設施。這使得人工智慧能夠在醫療、金融和供應鏈管理等行業實現自主決策，同時保障隱私與合規性。借助 CESS，AI 代理能夠即時訪問分佈式數據集，高效運行，並保持可信賴性。

去中心化科學 DeSci:CESS 通過為研究人員提供安全、去中心化的數據共享和協作平台推動 DeSci 發展。這確保了科學數據的完整性，促進了全球研究合作，同時滿足嚴格的隱私和監管要求，推動科學發現並保護知識產權。

人工智慧醫療：在醫療領域，CESS 允許醫院在加密的患者數據上訓練 AI 模型，使研究人員和醫務人員能夠生成有價值的見解，同時保持合規並保護個人身份信息（PII）。

自動駕駛：自動駕駛汽車生成海量即時數據。CESS 提供了可擴展、安全的基礎設施，能夠有效存儲和分析這些數據。

氣候人工智慧：CESS 支持氣候建模中使用的大型數據集的存儲和檢索，確保數據的可訪問性和透明性。

金融人工智慧：CESS 為欺詐檢測、風險評估和投資優化等敏感金融數據的安全處理提供支持，同時確保符合隱私法規。

零售與電商人工智慧：CESS 通過安全存儲和即時檢索消費者和庫存數據，為個性化推薦和供應鏈管理提供支持。

智慧城市：CESS 為智慧城市應用（包括交通優化、能源管理和公共安全）提供安全、可擴展的數據管理解決方案。

更多領域：從推動遊戲和娛樂領域的 AI 應用，到促進太空探索和基因組學等 AI 驅動研究，CESS 為各種創新應用提供了基礎設施支持。

通過滿足這些行業多樣化且動態的數據需求，CESS 正在重新定義人工智慧在解決全球挑戰中的潛力。

CESS 賦能人工智慧時代

通過支持 AI 智能體和去中心化科學（DeSci）等關鍵創新，CESS 在保障數據隱私安全的基礎上，使人工智慧的發展兼具可擴展性。CESS 的去中心化數據基礎設施彌合了數據安全與 AI 可擴展性之間的差距。通過去中心化數據存儲、及先進的區塊鏈技術，CESS 賦能各行各業。總之，人工智慧的未來需要一種可擴展、透明且注重隱私的基礎設施。CESS 不僅是當下的解決方案，更是未來人工智慧發展的基礎。