当下诸多AI应用项目，鉴于要兼顾性能和成本，故而都选取在链下开展核心计算，仅仅是把结果记录至区块链上。这样的做法引发了一个问题，即AI内部的决策过程变成了一个外界无法进行审查的“黑匣子”，其公正性以及合规性难以切实得到保障。
链上与链下的模式差异
链下的计算模式所具优势是，能够充分运用中心化服务器的强大算力，迅速处理复杂的AI模型的运算，这在此类如图像生成、自然的语言处理这般需要大量计算资源的场景里是尤其常见的。
可是，这般效率乃是以牺牲透明度作为代价的。当AI的推理进程发生在链下之际，用户以及其他网络参与者没法验证其是否严苛依照了预设的规则，并且也无法追溯某一具体决策的生成路径。这造成了信任风险以及潜在的操纵空间。
Talus的全链上核心理念
Talus提出了截然不同的“全链上”路径，以此来破解上述信任难题，其核心目标有，让AI中断完整逻辑，让AI代理实时状态，让AI代理每一步棋都决策，通过智能合约在区块链上公开执行与记录 。
这表明AI的“思考”进程会被完完全全地镌刻到链上，形成任何人均能够查看以及验证的公共记录。此种方式从根源上转变了AI的运作范式，把可验证性放置到与功能性同样关键的位置。
关键的技术组件支撑
由多个关键组件协同构成的 Talus 的技术架构，其基础是一个基于 SDK 和共识机制的权益证明区块链节点，该节点被称作 Talus Node，这底层设计为智能代理运行提供了必需的性能与灵活性 。
从智能合约的层面来看，该项目选用了Sui Move语言，Move语言凭借其具备的高安全性以及对数字资产的原生支持而闻名，它有能力更为有效的确保链上AI逻辑的安全执行，并且能够使相关资产的管理流程得到简化 。
跨链交互与资源验证
为达成更广泛应用之目的，Talus 将跨链通信协议，也就是 IBC 予以引入，这致使其 AI 代理具备于不同区块链网络间跨越交互之能力，进而得以获取并运用多样化的链上数据及资产。
存在AI计算需求，以及链上环境限制这样一个矛盾，面对此，Talus创新性地提出了“镜像对象”概念，这个概念被用于在链上唯一地表示和验证链下的各类资源，像AI模型、数据集等，以此确保这些关键资源的真实性与可交易性。
项目进展与商业挑战
Talus走向实践征程，2024 年 9 月已然来到，其公共测试网络正式开启运作，还推出了首个示范所用的应用 idol.fun，该运用能让用户与去中心化的虚拟偶像开展互动交流 。
但全链上 AI 设置面对状况之中最很大现有妨碍就是成本，便是于Sui如此高品质公链之上，推行难懂 AI 代理的链上运算花费或许会特别高昂非常多，远超过链下规划，这针对它商业化以及大规模运用形成了严格挑战 。
市场竞争与未来展望
并非去中心化 AI 代理领域全是没被开发的领域情况呈现，当前市场之上是存在像 Fetch.ai、Olas 这样一批已经投入立项的项目的情形的。这些项目大多使用的是把链下进行计算的方式和链上进行结算的方式进行相互结合之后所形成的混合模式，在当下现有阶段关于总体成本进行控制环节方面是更具备优势属性的。
Talus的未来在很大程度方面取决于其生态能不能成功建立起来，它的代币会致使被用来支付费用以及参与治理，然而代币价值能不能体现出来呢而这，则是依靠于能不能吸引足够数量的开发者以及用户，进而构建起一个活跃的AI代应用网络，行业也正是在关注它能不能在理想与之现实之间寻找到可行的平衡点 。
您觉得，就当下而言，用户会更侧重于 AI 应用的效率以及低成本呢，还是会更钟情于 Talus 所给予的这般全然透明及可验证的决策流程呢？欢迎在评论区域分享您的见解，并且也请点赞予以支持。
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