维塔利克·布特林：将以太坊AI作为通用人工智能竞逐的替代路径_新闻

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维塔利克·布特林：将以太坊AI作为通用人工智能竞逐的替代路径

2026-02-11 13:52:00

以太坊作为AGI竞赛的替代路径：维塔利克·布特林论以太坊与AI融合

维塔利克·布特林将AI与加密技术的融合视为对抗中心化AGI主导地位的一种防御策略。他提倡去中心化的计算网络，使小型AI系统能够相互竞争，而非形成单一的垄断性超级智能。他的模型强调防御性加速与更强的加密安全保障，而非无限制的规模扩张。以太坊作为中立的信任与支付层，其治理以人为中心。目标是构建面向先进AI的、具备韧性的去中心化基础设施。

为何“AGI竞赛”充满风险：定义、激励与安全隐患

AGI竞赛之所以危险，是因为竞争压力在结构上更倾向于奖励速度、主导地位和能力扩展，而非安全性、对齐和去中心化。

AGI（通用人工智能）指的是能在大多数认知任务上匹配或超越人类智能的AI系统。“竞赛”描述的是企业与国家行为体之间为率先实现这一突破而展开的全球竞争。

这种竞赛结构带来了系统性危险：

先行者主导：首个AGI构建者可能获得压倒性的经济、军事和监管权力，形成赢家通吃的局面。这种集中化违背了去中心化原则。

走捷径的动机：上市时间压力促使开发者绕过安全检查或对齐研究。在零和竞赛中，谨慎行事反而成为负担。

对齐问题：目前没有可靠的方法能保证AGI的目标始终与人类价值观保持一致。错位可能导致灾难性后果。

递归自我改进：AGI可能迭代地自我改进，导致智力爆炸并超出人类控制。

先发制人冲突与武器化：对AGI临近的感知可能引发网络战或军事升级。此外，AGI可能加速CBRN武器或大规模虚假信息的开发。

维塔利克·布特林以以太坊引领的AI路径：核心论点与目标

维塔利克·布特林提出第三条路径：加速防御性的、去中心化的基础设施建设，而非竞相追逐中心化的超级智能。

这一被称为“d/acc”（防御性加速）的理念旨在：

改变攻防平衡，使防御技术强于进攻技术。

支持去中心化，而非垄断性的AI控制。

增强人类能动性，而非取代人类决策。

其核心战略目标聚焦于将以太坊定位为AI饱和世界的无信任协调层。用户通过本地模型和零知识密码学与AI交互，而无需将原始数据暴露给中心化提供商。

AI智能体可以通过智能合约进行交易、发布抵押品和解决争议，而验证层和AI辅助治理则增强了系统的韧性与可扩展性。

协调原语：治理、身份与支付以降低第三方风险

以太坊的协调原语通过将身份、治理和经济规则嵌入密码学系统而非企业平台，来降低对第三方的依赖。

身份：使用人格证明机制验证账户背后真实人类的存在而不泄露隐私数据；声誉与钱包及链上历史绑定。这能防止女巫攻击、机器人操纵和虚假治理参与。

治理：通过DAO与AI辅助咨询，智能合约编码决策规则；AI总结提案并审计代码以减少信息过载。这能减少执行垄断和治理捕获。

支付：通过Layer 2微支付与智能合约托管，实现按查询的AI支付；资金仅在满足预定义输出条件时释放。这消除了订阅锁定并无需信任中介。

以太坊的协调模型将AI从中心化的服务行业重塑为由代码治理的去中心化经济层。通过将身份、治理和支付嵌入密码学系统，它减少了对企业中介的依赖。

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人格证明模式：以太坊上的身份门控与智能体权限管理

以太坊上的人格证明在人类、AI智能体和平台之间建立了密码学边界，而无需暴露个人身份数据。

身份门控确保只有经过验证的人类才能访问特定的治理流程、投票系统或稀缺数字资源。人格证明系统通过零知识证明验证人性同时保持匿名性，从而防止单个行为者创建数千个机器人账户来操纵治理、市场或AI反馈系统的女巫攻击。在AI饱和的环境中，区分人类与自动化智能体对于民主合法性至关重要。

智能体权限管理允许人类在保留密码学控制权的同时，将范围狭窄的权限委托给AI智能体。所有委托记录均可在链上记录和验证。如果发生异常行为，权限可被即时撤销。

链上与链下：约束、预言机信任以及以太坊Rollup的用武之地

溯源优先的存储与计算

去中心化的AI生态系统需要对数据、模型和计算进行可验证的溯源，而非盲目依赖中心化云提供商。

溯源优先架构确保每个数据集、模型版本和计算结果都能通过密码学进行追溯。

存储：使用内容寻址存储，数据通过密码学哈希而非位置来引用，可防止静默修改和对中心化服务器的依赖。

存储：通过激励性的去中心化存储市场，利用经济保证确保长期可用性。

存储：为训练数据集和模型权重提供永久数据存储，防止对AI训练数据的追溯性更改。

计算：去中心化的GPU市场，用于AI模型训练和推理，减少对AWS或谷歌云的依赖。

计算：计算到数据框架，使模型能在不移动原始数据的情况下在私有数据集上训练，在保护数据隐私的同时实现AI开发。

以太坊在此栈中的角色是协调与验证：存储的数据带有密码学证明，计算在链下执行，结果通过零知识证明验证，支付通过智能合约结算。这种架构最大限度地降低了系统性风险，并减少了对中心化基础设施提供商的依赖。

宏观关联：流动性、避险机制、波动性、ETF资金流、日本国债收益率

宏观经济流动性条件影响着以太坊上去中心化AI基础设施的扩张与收缩周期。

当流动性充裕时，资本涌入AI、加密领域和去中心化计算网络，加速发展。在避险机制下，投资者转向安全资产，减少资金供应并减缓链上AI实验。

全球波动性和资本流动动态也决定了AI-以太坊协调层的韧性。ETF资金流入有助于稳定ETH作为去中心化AI服务的结算资产。相反，日本国债收益率上升可能通过套利交易平仓引发流动性撤离，对计算市场和验证层构成压力。

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