AI项目分为五类：一、平台类构建去中心化AI基础设施，如Bittensor、NEAR、Sahara；二、工具资源类提供算力等生产资料市场，如Render、Akash、Ocean；三、应用智能体类封装AI为链上可组合组件，如Fetch.ai、SingularityNET、AAN；四、数据主权类确保数据可信可验，如Modulus、Privy、Verida；五、协议升级类将AI嵌入共识与治理，如EigenLayer、Worldcoin、Celestia。
这类项目构建去中心化AI基础设施，提供模型训练、推理及数据处理能力，相当于AI领域的底层公链。开发者可在无需依赖中心化云服务的前提下部署和优化模型。
1、Bittensor（TAO）采用效用证明机制，通过90多个子网连接全球AI节点，奖励真实贡献的模型输出。
2、NEAR Protocol（NEAR）集成Chain Abstraction模块，支持AI代理在链上直接调用推理服务并结算费用。
3、Sahara AI（SAHARA）建立多层价值归属体系，使用户数据在参与模型训练时可获得代币分润。
此类项目聚焦于AI运行所需的算力、数据、带宽等关键生产资料的去中心化供给，形成可验证、可交易的资源市场。
1、Render Network（RNDR）聚合全球闲置GPU，为AI图像生成、大模型微调提供分布式渲染与计算服务。
2、Akash Network（AKT）允许用户出租或租用服务器资源，支持LLM训练任务在链上竞价与执行。
3、Ocean Protocol（OCEAN）构建数据资产交易所，实现敏感数据在零知识证明保护下授权使用。
该类项目将AI能力封装为链上可组合组件，支持自主代理执行交易、管理资产、协调任务等复杂行为。
1、Fetch.ai（FET）开发自治智能体框架，已在供应链调度、能源交易等场景中实现链上自动履约。
2、SingularityNET（AGIX）提供AI模型即服务（AIaaS）市场，用户可用代币调用语音识别、医疗诊断等API。
3、Autonomous Agents Network（AAN）支持多智能体协作完成DeFi策略回测、跨链套利等闭环操作。
这些项目利用密码学与区块链确保AI训练数据来源可信、过程可审计、结果可验证，解决黑箱模型的信任瓶颈。
1、Modulus Labs（MOD）构建链上模型验证层，对AI输出附加ZK-SNARKs证明，保障逻辑一致性。
2、Privy（PRIVY）为Web3应用提供隐私计算SDK，使用户能在不暴露原始数据前提下参与联邦学习。
3、Verida（VDA）打造去中心化身份数据层，用户自主控制哪些数据可用于哪些AI模型训练。
该方向将AI嵌入协议核心逻辑，提升共识效率、风险识别与治理响应速度，增强系统级适应性。
1、EigenLayer（EIGEN）引入AI监控节点行为模式，动态调整质押惩罚阈值以防范新型攻击。
2、Worldcoin（WLD）结合虹膜识别与零知识证明，在链上实现抗女巫的唯一人格认证。
3、Celestia（TIA）试验AI压缩区块头验证路径，降低轻客户端同步开销并提升L2接入效率。
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