人工智能技術的迅猛發展正在改變世界的運作方式,從生成式內容到金融風控、醫療預測、工業自動化,每一個行業都在與 AI 深度融合。然而,AI 發展也面臨嚴峻的基礎設施瓶頸:算力壟斷、數據孤島、訓練過程黑箱化、價值歸屬模糊。面對這些問題,Origins 公鏈應運而生,作爲一條專爲 AI 生態構建的高性能去中心化區塊鏈,致力於成爲全球智能計算網絡的可信底層。
Origins 並非單純爲“鏈上部署 AI”而生,而是從技術架構上重新定義了 AI 在 Web3 世界中的協作方式和激勵機制。通過整合 ZK 證明、去中心化算力市場、可驗證訓練機制、同態加密、MPC 多方安全計算等多項前沿技術,Origins 正在構建一個開放、可信、可組合的 AI 基礎設施協議。
當劍橋大學計算機科學家、Flower AI 聯合創始人 Nic Lane 指出:“分佈式方法有望突破 Collective-1 的規模限制”時,AI 領域的一場底層革命正悄然醞釀。這不是一次簡單的技術堆疊,而是一次關於“AI 權力結構”的深層重構。而站在這場趨勢浪潮前沿的,正是致力於構建可調用、可擴展、可普惠的區塊鏈底座的 Origins 公鏈。
AI 大模型的隱祕門檻:集中資源的馬太效應
當前的 AI 模型訓練,幾乎完全依賴海量數據與集中在高端數據中心的超級算力。這種模式雖高效,卻帶來了明顯的馬太效應:只有財力雄厚、掌握芯片資源與帶寬基礎設施的大型企業或國家,才能訓練出具備商業競爭力的模型。而這,正是 Flower AI 想要改變的現狀——用分佈式方式打破“AI 寡頭格局”。
Origins從一開始就明確了自身的發展方向——不僅僅是作爲一條高性能公鏈存在,而是致力於構建一個以AI驅動、智能體自治、跨鏈互操作爲核心特徵的去中心化智能經濟網絡。在底層設計上,Origins原生集成了MCP(Multimodal Communication Protocol)標準,打通了鏈上智能體與外部世界的數據、服務、工具的無縫連接,使智能體能夠實現自主推理、動態任務規劃與鏈上執行。Origins不僅支持傳統的EVM兼容智能合約,還進一步強化了面向AI Agent開發的模塊,使鏈上應用具備實時學習與自適應優化能力。