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在 Gate广场发布不少于 300 字的原创文章
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每篇文章需 ≥3 个互动（点赞 / 评论 / 转发）
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👉 参与方式：
1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 ERA
4.征文内容涵盖但不限于以下创作方向：
ERA 项目亮点：作为区块链基础设施公司，ERA 拥有哪些核心优势？
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欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
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原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
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AI“下沉”之后，才是Web3大显身手的时候？
作者：Haotian
最近观察 AI 行业，发现个越来越「下沉」的变化：从原先拼算力集中和「大」模型的主流共识中，演变出了一条偏向本地小模型和边缘计算的分支。
这一点，从 Apple Intelligence 覆盖 5 亿设备，到微软推出 Windows 11 专用 3.3 亿参数小模型 Mu，再到谷歌 DeepMind 的机器人「脱网」操作等等都能看出来。
会有啥不同呢？云端 AI 拼的是参数规模和训练数据，烧钱能力是核心竞争力；本地 AI 拼的是工程优化和场景适配，在保护隐私、可靠性和实用性上会更进一步。（主要通用模型的幻觉问题会严重影响垂类场景渗透）
这其实对 web3 AI 会有更大的机会，原来大家拼「通用化」（计算、数据、算法）能力时自然被传统 Giant 大厂垄断，套上去中心化的概念就想和谷歌、AWS、OpenAI 等竞争简直痴人说梦，毕竟没有资源优势、技术优势，也更没有用户基础。
但到了本地化模型 + 边缘计算的世界，区块链技术服务面临的形势可就大为不同了。
当 AI 模型运行在用户设备上时，如何证明输出结果没有被篡改？如何在保护隐私的前提下实现模型协作？这些问题恰恰是区块链技术的强项...
有注意到一些 web3 AI 相关新项目，诸如最近由 Pantera 零投 10M 的@Gradient_HQ推出的数据通信协议 Lattica，来解决中心化 AI 平台的数据垄断和黑箱问题；@PublicAI_脑电波设备 HeadCap采集真实人类数据，构建「人工验证层」，已经实现了 14M 的收入；其实，都在尝试解决本地 AI 的「可信性」问题。
一句话：只有当 AI 真正「下沉」到每个设备时，去中心化协作才会从概念变成刚需？
#Web3AI 项目与其继续在通用化赛道里内卷，不如认真思考怎么为本地化 AI 浪潮提供基础设施支持？