人工智能迅速成为消费科技中的标准功能。如今，像 ChatGPT、Apple Intelligence 和 Google 的 Gemini 等平台处理从搜索查询到个人提醒的各种任务。尽管承诺提供更强的隐私保护，但大多数处理仍在云服务器上进行。
这种在便利性和隐私之间的权衡引发了一个问题：如果用户依赖外部服务器，他们能否真正掌控自己的数字生活？在接受 BeInCrypto 采访时，Gaia 的联合创始人 Sydney Lai 阐述了公司如何致力于实现真正的“数据主权”，让用户重新掌控他们的数字生活。
Gaia 超越云助手领域Gaia 是一个去中心化的人工智能生态系统，旨在赋予用户数据主权和对其 AI 的所有权。该网络拥有多个产品，包括 Gaia Domain、Gaia Agents、Gaia AI Chat、新发布的 AI Phone、专为智能手机制造商设计的基础设施解决方案 Edge OSS 等。
那么，是什么让 Gaia 在现有市场领导者如 Apple 或 Google 提供的设备端 AI 平台中脱颖而出呢？据 Lai 介绍，Gaia 的差异化在于其对本地处理的承诺，确保所有 AI 操作都在用户设备上进行，而无需云传输。
“关键区别在于完全的数据主权，而不仅仅是部分的设备端能力。此外，用户成为去中心化网络的利益相关者，在贡献集体 AI 推理能力的同时获得奖励，而不仅仅是消费 AI 服务，”她告诉 BeInCrypto。
她解释说，Gaia 解决了像 Siri 或 Gemini 这样的平台固有的“所有权问题”，这些平台为用户提供的是通用的、多租户的 AI 系统。
“现有平台使用我们称之为‘一刀切’的模型。它们可能会学习一些偏好，但本质上是同一个 AI 助手与所有人对话。Gaia Edge 允许您运行自己的个性化 AI 实例，专门学习您的背景、工作流程和数据——而这些信息永远不会离开您的设备，”她说。
Lai 指出，从架构角度来看，Gaia Edge 与 Apple 和 Android 的不同之处在于它作为一个能力层，而不是操作系统的一部分，从而实现真正的设备端 AI 推理。她表示，
“虽然 Apple 和 Android 在设备端处理方面取得了进展，但它们仍然主要是包含 AI 功能的操作系统。”
此外，其集成的模型上下文协议（MCP）是一个“竞争壁垒”。这使得个人 AI 代理能够进行基于上下文的自动化操作，如根据位置和偏好进行账单支付，这是当前主流平台所缺乏的。
所有这些功能听起来令人印象深刻，但 Lai 强调 Gaia Chat 的离线能力尤为值得注意。
“Gaia Chat 即使在飞行模式、网络连接不佳的情况下也能正常工作，并且可以在不依赖互联网的情况下处理敏感的个人信息。您的 AI 即使离线也能完全掌握您的偏好、习惯和背景。与云端助手不同，它可以处理个人财务讨论、健康问题和私人想法，而无需将数据发送到外部服务器，”该高管表示。
她列举了几个 Gaia Chat 超越云端助手的使用场景。
- Gaia Chat 即使在没有连接的情况下也能保留完整的对话历史和个人知识，而云端助手在离线时会丢失上下文。
- MCP 集成使得个人任务可以直接在设备上自动化完成，无需依赖 API 或云端。
- 在敏感领域工作的专业人士（如医疗、法律、心理治疗）可以安全地使用 Gaia，因为数据从未离开设备，避免了合规风险。
- 本地处理支持对延迟要求高的应用，如实时语言翻译、语音交互和增强现实（AR），而云系统由于网络延迟难以处理这些应用。
Gaia 的一项大胆创新是 Gaia AI 手机。本月初推出的这款手机不仅仅是一个个人设备，还作为去中心化 AI 网络的完整节点运行。用户可以通过支持系统来赚取 GAIA 代币，从而形成经济激励。
然而，Gaia 的方法不仅仅是奖励纯粹的计算能力。Lai 描述道，节点的补偿基于多个因素的组合：服务质量、可用性、专业知识库和独特的模型配置。
实际上，这意味着运行专业医疗 AI 的手机可能比运行通用模型的强大桌面电脑赚取更多。专业化，而不仅仅是蛮力，被定位为网络内价值的主要驱动力。
“使用‘目的绑定货币’的托管智能合约系统创造了有趣的经济动态。当代币价格下跌时，服务提供商每单位电力和计算获得更多代币，自然鼓励新参与者加入并稀释现有集中度。相反，当需求增加且代币价格上涨时，用户实际上支付溢价，形成供需平衡机制，”她补充道。
此外，Gaia 采用了一种域结构，节点在加入之前必须满足特定的 LLM 和知识要求，负载均衡在合格参与者之间均匀分配。
尽管如此，Lai 承认仍然存在挑战。这些挑战包括低转换率和持续验证的开销。
Gaia 如何应对中心化风险“更根本的是，密码经济模型在很大程度上依赖于尚未在大规模上进行压力测试的质押和惩罚机制。AVS 验证系统需要‘大多数诚实的节点’，但在市场低迷期间的经济激励可能会不可预测地改变这些比例，”她向 BeInCrypto 表示。
去中心化网络有时可能因经济或技术瓶颈而重现中心化。然而，Lai 强调 Gaia 的架构从根本上设计来抵消这些趋势。
她指出，GaiaNet 采用多层去中心化策略，个体节点对其模型、数据和知识库拥有完全控制权。
“域名运营商提供信任和发现服务，但无法控制底层节点的操作或数据。DAO 治理层确保没有单一实体可以单方面更改网络规则，”Gaia 的联合创始人表示。
在经济层面，Gaia 将内置的去中心化激励机制整合到其代币经济学中。此外，质押过程将验证分配给众多持有者。收入也通过智能合约直接从域名流向节点，限制了“中间捕获”。
在技术层面，每个节点运行在 WasmEdge 运行时上，配备标准化的、兼容 OpenAI 的 API。这使得在不同域名之间的移动变得无缝，并降低了供应商锁定的风险。
“知识库和精调模型作为基于 NFT 的资产保留在节点运营商手中，创造了可携带的数字产权，”Lai 评论道。
最后，“目的绑定货币”进一步阻止中介在未提供服务的情况下捕获价值。
Gaia 项目能否在您辖区运行除了中心化挑战之外，遵守当地法规一直是加密货币和人工智能的薄弱环节。Lai 也强调，这对于 Gaia 来说仍是一个“不断发展的领域”。
“跨境场景中，法国用户访问德国节点会产生复杂的司法问题，”她表示。
然而，Lai 认为，本地推理通过允许每个节点适应其自身的司法管辖区来改变格局。
“每个 Gaia 节点都可以配置区域特定的合规参数。例如，在加州运营的节点可以实施 CCPA 特定的数据保留政策，而欧洲的节点可能有更严格的匿名化要求。WasmEdge 运行时提供了隔离的执行环境，可以在硬件层面强制执行这些合规规则，”她透露。
Lai 指出，Gaia 的核心优势在于其“设计上的数据主权”。因为数据从未离开本地节点，运行 Gaia 的德国用户通过本地推理将所有个人数据和对话保留在德国的司法管辖范围内。
这种方法本质上解决了许多与数据驻留和跨境传输相关的 GDPR 要求。此外，这位高管引用了一篇研究论文，指出 EigenLayer AVS 可以验证节点是否运行正确的模型和知识库。
她补充说，这一机制也可以扩展到合规检查，验证者定期审计节点以确认其遵守特定司法管辖区的要求，如数据处理、日志记录和保留政策。
无许可生态系统的道德防护措施“虽然对话保持本地化，但节点可以生成加密签名的合规日志，证明遵守法规而不暴露用户数据。这些日志可以向监管机构展示同意管理、数据处理目的和保留合规性，同时保持隐私，”Lai 详细说明。
虽然让用户完全掌控他们的人工智能和数据能够赋予个人更多权力，但也存在被滥用的风险，例如在本地运行有偏见或有害的模型。正如 Lai 所澄清的，Gaia 通过以下方式协调这些风险：
- 领域级治理：运营者在其领域内设定可接受模型的要求，限制有害或有偏见的模型获取奖励或影响力。
- AVS 验证：EigenLayer AVS 的研究展示了网络如何验证节点运行其所宣传的模型。理论上，它也可以识别有害模型，尽管目前范围仍有限。
- 经济惩罚：通过质押和惩罚机制来制裁恶意活动，形成对负责任行为的经济压力。
尽管如此，Lai 承认当前框架中仍存在一些关键漏洞。
“文档揭示了几个令人担忧的限制。系统明确允许‘政治不正确’的回应和能够‘以特定风格（例如模仿某人）回答请求’的模型，这些功能很容易导致骚扰或冒充。由于其无许可性质，任何人都可以运行他们选择的模型节点，而不考虑伦理问题。”
她强调，验证系统仅确认节点是否运行其声称的模型，而不评估其伦理质量。因此，即使是公开运行有偏见模型的节点也可能通过所有验证检查。
Gaia 将于 2025 冬季推出 AI 部署界面尽管技术上取得了诸多突破，Gaia 仍未止步。Lai 透露，网络正准备在 2025 年冬季推出其用于部署 AI 代理的用户界面。她还向 BeInCrypto 描述了设计理念和方法。
“我们的方法以聊天作为主要界面——不是因为我们在构建‘另一个 ChatGPT 克隆’，而是因为对话式互动是用户向 AI 系统传达意图的最直观方式。代理部署的复杂性被隐藏在自然语言交互之后。通过 MCP 的聊天界面进行自主工作流自动化的启动，”她向 BeInCrypto 透露。
公司还采用了所谓的‘渐进披露’模式。软件不会在一开始就用配置选项淹没用户，而是随着用户对系统的熟悉逐步引入更高级的控制。同时，入门过程会根据每个设备和用户环境进行调整，提供个性化指导而非通用教程。
最后，Gaia 通过 Edge OSS 在幕后处理技术复杂性。资源分配、模型部署和安全保护都被透明地管理。因此，用户可以在不需要了解底层硬件的情况下，保持对其 AI 行为的控制。
正如 Lai 所阐述的，Gaia 的愿景是将 AI 从企业工具转变为个人主权，可能在数据饱和的世界中重新定义创新与个人自主之间的平衡。其成功将取决于在技术承诺与经济和伦理韧性之间架起桥梁，随着采用规模的扩大而实现。
