The Innovation | AI+区块链：构建全球包容性技术生态系统

导 读

该文探讨了人工智能和区块链融合发展及其全球普惠性，其核心并非“技术可行性”，而是在技术极速演进的当下，如何让AI与区块链真正成为服务全球、具备普惠意义的基础设施。

首先，文章从两个技术的基本功能出发。人工智能通过数据驱动的学习，显著提升了预测、决策和自动化能力；而区块链则通过去中心化、不可篡改和可追溯的机制，提供了安全、透明的数据与价值交换基础设施。正因如此，“AI + 区块链”被视为一种高度互补的技术组合。

图1 图文摘要

具体而言，AI对区块链技术的改进主要体现在四个层面。首先，AI能够提升区块链系统的可持续性。文章提到了将计算资源转化为联邦学习任务的机器学习共识机制，使区块链计算产生真实社会价值。其次，AI能够提升区块链技术的可扩展性。通过深度强化学习对系统参数进行动态调优，区块链可以更好地适应工业物联网等大规模、高频应用场景。第三，AI能够使得区块链系统更加安全。以 NeuroChain 为代表的新型系统，利用大语言模型和检索增强生成技术，实现对链上数据的实时分析和风险识别，提升系统整体安全性。第四，AI能够提高区块链网络的运行效率。去中心化AI区块链网络通过决策树架构，使区块链更加轻量、高效。

反过来，文章也强调了区块链对人工智能潜在的支撑作用。首先是数据治理。区块链的可追溯性，为AI训练和推理提供了可信的数据基础。其次是安全。通过去中心化的数据共享机制，区块链使AI能在不集中原始数据的情况下利用更全面的信息。第三是可信与可解释。将数据和决策过程记录在链上，有助于缓解AI的“黑箱”问题，增强公众信任。最关键的一点在于对行业垄断的制衡作用。区块链的分布式计算基础设施，为AI向去中心化方向演进提供了可能。

在应用层面，文章列举了多个已经验证可行性的场景，包括智慧医疗、智慧城市、6G通信、数字金融、供应链管理以及能源与碳交易。这些案例共同说明：AI与区块链的融合并非概念层面的想象，而是已经具备现实落地基础。

值得强调的是，文章并没有停留在技术乐观主义层面，而是明确指出：当前的融合路径，并不天然具有普惠性。首先，在算力与能源方面，大型AI模型对算力和能耗的需求快速上升，而现有区块链系统在吞吐量、延迟和单位能耗方面的约束，使其难以支撑大规模、实时的AI应用。若无法解决这一矛盾，技术鸿沟恐将进一步拉大。第二，若带有偏见或噪声的数据被固化上链，区块链的不可篡改性反而可能加剧算法偏见，并在全球范围内被复制。第三，在系统方面，跨链互操作协议和AI–区块链统一接口尚不成熟，导致技术碎片化严重，使发展中国家和中小机构难以接入完整生态。第四，高昂的系统集成和运维成本，使现有应用多停留在试点阶段，尚不足以支撑长期可复制的普惠模式。

基于这些现实约束，文章将重点落在“如何推进全球普惠”这一问题上。为实现人工智能与区块链技术的全球普惠发展，必须系统推进标准与协议、技术研发、能力建设、治理共识及生态系统发展的国际合作。在标准与协议方面，应由ITU、ISO等机构牵头，建立开放兼容的跨境技术标准与互操作框架，避免技术碎片化。在技术研发层面，可设立跨国联合实验室和创新基金，建立开源社区和专利共享池，促进核心成果全球扩散。针对发展中国家能力建设，需通过技术转移计划、算力援助网络和本土化应用场景共建，系统性提升技术接入能力。在治理方面，要构建多边参与的全球治理联盟，研究制定兼顾数据主权与跨境流动的合规框架。

最终，通过加强多边协作与多元主体参与，推动“AI+区块链”技术从少数国家主导的竞争力工具，转型为真正服务于全球可持续发展的公共基础设施，让技术红利广泛赋能关键领域，实现包容性增长与全球普惠。

责任编辑

屈尚达  奥胡斯大学