去中心化边缘计算如何推动AI Agent普及化？

春节期间，DeepSeek的震撼登场让AI再次成为焦点，凭借超强性能和极具性价比的开发成本，正在撼动整个行业。现在，如何降低AI模型的运行成本、提升效率并普及应用，成为了大家热议的话题。

早在去年，去中心化边缘AI计算网络EdgeX就开始发力，旨在降低AI应用的门槛，构建用户与AI之间的连接基础网络。它的厉害之处在于分布式的算力基础设施，用户提供AI Agent所需的运行资源，推动去中心化边缘算力的蓬勃发展。

EdgeX正在全力打造去中心化的AI基础设施平台，这个平台将分布式算力资源与AI调度管理系统结合，形成高效、安全、透明的去中心化算力网络，支持各类AI模型在分布式环境中流畅运行，助力AI技术在边缘场景的广泛应用。

简单来说，EdgeX网络通过去中心化计算框架，汇聚参与者贡献的算力、存储和带宽，形成全球性的边缘计算网络，显著降低算力成本，让任何AI模型都能在边缘设备上高效运转。

EdgeX创始人Davy在微小发报道采访中强调，EdgeX不仅是一个技术平台，更是一种理念的实现。希望通过Web3和AI技术的整合，推动去中心化技术的发展，让AI真正与每个用户紧密相连。

目前，EdgeX已推出XR7 AI Dual Gateway硬件产品，并在韩国市场成功交付，获得用户热评，用户可通过购买该硬件并部署节点的方式加入网络贡献算力，赚取早期奖励。 同时，EdgeX APP beta版本也在韩国启动了试用，欢迎用户参与测试。

值得一提的是，创始人Davy透露，*EdgeX已获得两家知名国内Web3资本的早期支持，*并正积极与北美多家传统资本和Web3资本洽谈，围绕领投等事项深度合作。预计在今年第二至第三季度，会逐步公布融资的进展和成果。

EdgeX创建背后故事

1、微小发报道：作为EdgeX的创始人，Davy能否分享一下在Web3和AI领域的经历，以及启动AI基础设施项目的契机？在EdgeX项目中，您主要负责哪些工作？ 微小发报道：Davy自2015年起在数据中心和云领域里大展拳脚，跟各种Web3公司合作，搭建节点、提供基础设施支持，还做过顶级CEX的撮合引擎技术支持。参与硅谷项目的他，见证了从产品构想到成功上市的全过程，深度参与基础设施蓝图、产品研发、日常运营和市场推广等环节。

在AI方面，他早早接触了机器学习，尤其是在存储和计算领域，与多位数据科学家一起开发和设计AI应用。之后，Davy在硅谷的一些大模型项目中当顾问，专注于优化多模态模型和垂直领域模型的细致调整与高效训练。

2024年，他发现AI领域正经历从中心化到去中心化的转型，这刚好与Web2到Web3的演变相呼应。随着对分布式算力需求的增加，边缘计算成为关键技术，正好满足这一需求。因此，他决定将Web3与AI的优势结合，启动EdgeX项目，专注于去中心化的AI基础设施。

在EdgeX项目中，Davy的角色是技术架构设计师，负责智能算力调度系统的设计，以确保算力资源高效协同；建立EdgeX算力网络的技术设施，为AI应用提供稳定、可靠的底层支持；同时，优化AI应用，洞察各行各业的需求，量身定制垂直领域的AI解决方案。

微小发报道：关于EdgeX的产品定位和愿景，它旨在打造一个去中心化的AI基础设施平台，结合分布式算力和智能任务管理，推动AI技术在边缘场景的实际应用。通过构建高效、安全、透明的算力平台，确保AI模型在分布式环境中无缝运行，为去中心化应用和各类场景提供强有力的技术支持。

目前，AI行业面临许多挑战：集中式算力成本高、数据隐私与安全问题突出，边缘场景支持也十分有限。具体来说，传统AI模型过于依赖昂贵的集中式云计算资源，导致算力成本飙升，限制了小团队和开发者的创新；集中化的数据存储模式如同定时炸弹，随时威胁数据安全与隐私；而大多数AI模型在边缘设备上的运行效率也不尽如人意。EdgeX正是为了应对这些难题而诞生的。 简单说，EdgeX利用分布式算力，显著降低了计算成本，为小团队和开发者打开了创新的门；而分布式算力网络让任何AI模型都能在边缘设备上高效运行，填补了边缘AI的空白。同时，去中心化的基础设施为数据隐私和安全提供了更高的保护水平✨。

EdgeX不仅是个技术平台，更是一种理念的实践。我们希望整合Web3和AI技术，推动去中心化的发展，让AI真正造福每个用户。同时，也致力于为开发者和企业提供创新解决方案，共同打造一个开放、共享、繁荣的AI生态系统🀀󜐂

3. 微小发报道：能不能介绍一下EdgeX团队的构成？谈谈你们在AI与Web3融合领域的独特优势？

Davy：EdgeX团队是个国际化、多元化的团队，由杰出的技术研发、市场运营和品牌推广精英组成，成员遍布硅谷、新加坡、台北等国际大都市。这种分布式布局让我们能迅速捕捉全球市场需求，寻找最佳合作伙伴和资源。

团队核心成员曾在Amazon、阿里云、腾讯等顶尖科技公司担任要职，具备从0到1成功落地项目的能力，拥有广泛的行业资源，助力全球项目有效实施🌍。

在技术领域，EdgeX团队在AI与Web3两大前沿领域有深厚积累，特别是在大模型、多模态技术以及去中心化算力调度等关键领域。同时，我们对Web3代币经济学、智能合约设计等核心模块有深入理解，能够从容应对AI与Web3融合中的各种挑战。更重要的是，EdgeX团队擅长商业化落地，成员在市场推广、用户增长和供应链管理等方面经验丰富📈。

此外，我们得到了顶尖Web3顾问团队的支持，他们将在产品技术、代币经济学设计、市场拓展和战略规划等方面提供宝贵指导，为EdgeX的快速发展打下坚实基础。

4. 微小发报道：根据EdgeX的官方路线图，项目计划在2024年第二季度至第四季度完成种子轮融资。目前的融资进展如何？

A：截至目前，EdgeX项目已经成功获得了国内两家知名Web3资本的支持。同时，我们积极与北美的多家传统资本和Web3资本进行深入洽谈，围绕领投等关键事宜展开合作探讨🤝。

按照计划，EdgeX预计将在2025年Q2至Q3期间，正式对外公布本轮融资的具体进展和成果。 EdgeX的产品亮点与优势

5、微小发报道：EdgeX网络具体是怎么运作的？它的核心构成和主要组件有什么作用？

Davy： EdgeX网络依靠一个去中心化的计算框架，将参与者提供的算力、存储和带宽汇聚在一起，打造出一个全球性的边缘计算网络。用户可以通过购买和部署EdgeX硬件节点参与其中，完成任务后生成工作证明（PoW）以获得代币奖励。

在这个过程中，EdgeX还设计了一个智能任务调度系统。如果有一个AI模型需要在边缘设备上运行，任务会被拆分并分配给不同节点执行，这样能够确保网络高效运作，同时保持低延迟和高并发。

EdgeX网络的核心组成部分包括：硬件节点、EdgeX专属操作系统和AI-Agent系统：

• 硬件节点：不仅支持AI模型推理，还能提供存储和带宽等资源；

• EdgeX操作系统：在硬件节点上运行，优化边缘场景的计算能力；

• AI-Agent系统：实现分布式AI调度，能够在本地完成数据分析和推理，并在需要时调用高性能节点提升任务效果。

另外，EdgeX网络结合去中心化协议和分布式存储系统，确保数据的安全性与网络的稳定性。

通过这些组件的配合，EdgeX构建了一个去中心化、高效、安全的计算生态，为AI推理及其他AI应用场景提供了更强有力的基础设施支持。

6、微小发报道：和市场上的Aethir、io.net、Gradient Network、Theta等去中心化算力DePIN项目相比，EdgeX有什么独特之处？

Davy：市面上的大多数去中心化算力网络更多地关注通用计算，而 EdgeX则专注于边缘算力与AI的深度整合。它特别重视AI推理任务的优化和资源调度，旨在精准服务于各种具体的AI应用场景，因此在满足特定算力需求上具有独特优势。

与依赖中心化数据中心的大规模分布式网络不同，EdgeX更强调边缘节点的自主运算能力，这正是其适配AI推理任务的关键。通过智能任务调度系统，EdgeX能够将AI任务精准分配到最适合的边缘节点，从而显著降低延迟，提升实时性能。 在产品设计方面，EdgeX与众不同，推出了软硬件一体化的解决方案，甚至自家硬件节点。大多数算力项目只专注软件平台，这就是它的独特之处。其硬件节点配备了专属操作系统，针对边缘计算和AI场景进行了深度优化。这样的设计不仅极大地提升了算力效率，还给用户带来了更稳定、高效的解决方案💪。

在代币经济学上，EdgeX结合了工作证明和资源证明机制，激励贡献者提供高效的算力与存储资源。这确保了网络资源的合理分配，避免了资源浪费，简直是聪明绝顶🤓。

应用场景方面，EdgeX的范围十分广泛，不仅支持通用去中心化算力需求，还聚焦于多模态AI任务、边缘设备上的轻量化推理以及IoT场景应用。这种多样化的技术覆盖让EdgeX不再局限于某一特定任务或服务，展现出强大的通用性与灵活性🌈。

从以上来看，EdgeX不仅是一个通用去中心化算力网络，更是一个专注于边缘计算和AI任务的创新平台，为AI与Web3的融合开辟了更多可能性✨。

7、微小发报道：EdgeX都有哪些具体的应用场景及已落地的产品？

Davy：目前，EdgeX已成功实现用户实体设备与AI Agent的深度集成与实时连接。用户可以通过实体设备与AI Agent轻松互动，让Agent成为用户的智能助手。Agent不再是虚拟存在，而是能精准理解、持续学习并执行用户指令的智能设备。EdgeX的Agent不仅提供本地决策支持，还能依托其分布式网络灵活获取所需算力与存储资源，满足各种复杂计算需求🔧。

应用场景包括：

1. 智能家居：EdgeX的Agent作为家庭助手，能与IoT设备互联，通过边缘算力实时分析用户习惯，智能调节空调、灯光等设备，同时保护数据隐私🛋️。

2. 工业自动化：在工厂或生产线，EdgeX支持边缘AI-Agent完成设备监控、故障预测及流程优化，降低延迟，提高生产效率⚙️。

3. 多模态AI服务：EdgeX的网络支持多模态数据处理，比如医疗领域，Agent在边缘处理患者数据，为医生提供实时辅助诊断建议🏥。

4. 教育与培训：通过EdgeX网络，AI-Agent成为学生的学习助手，提供个性化辅导，同时保护数据隐私📚。 虚拟助手与游戏的结合✨：在游戏或虚拟现实中，Agent借助EdgeX的分布式算力实现实时环境生成和角色互动，简直就是科技与娱乐的完美融合！

目前， 微小发报道，EdgeX已经推出了一系列实体产品，包括硬件节点和与用户紧密结合的AI Agent设备。 这些产品利用了EdgeX网络的强大优势，确保算力和存储资源能够高效配置，带来了用户与智能设备之间无缝的交互体验。

1. 吸引开发者的策略💡

   Davy表示，EdgeX的目标是培育一个活力四射的开发者生态，不只是希望他们使用平台，更希望他们能在这里找到归属感和长期发展的机遇。目前，EdgeX实施了多项举措，帮助开发者迅速上手，获取长远利益。

   • 技术支持方面：EdgeX提供全套开发工具和详细的文档支持，拥有友好的SDK、API接口以及多种编程语言的支持，还有详尽的技术文档和分步教程，让开发者轻松上手。

   • 激励机制：开发者在EdgeX上开发高质量应用、优化网络性能或提供算力资源，都能获得$EX代币的奖励。同时，EdgeX还实施了收益分成模式，开发者在平台上发布的应用可以通过用户支付的费用获得收益。

   • 社区建设：EdgeX创建了一个开放的开发者社区，鼓励经验交流和想法分享。核心技术团队积极参与社区，为开发者提供及时的技术指导和支持。

   • 成长机会：EdgeX定期举办黑客松和开发者大赛，为开发者提供展示平台，并通过全球合作网络帮助他们拓展用户基础，让创意触达更广阔的市场。

2. 治理代币EX的作用💰

   微小发报道，关于治理代币EX的经济模型，Davy提到EX是推动EdgeX网络运转的核心动力。

   • 治理代币：EX赋予持有者参与网络决策的权利，包括投票决定网络发展方向、协议升级及资源分配等重要事项。这样的去中心化治理模式不仅提升了网络的透明度，也激励社区更积极地参与EdgeX的生态建设。 EX代币在网络经济活动中扮演着重要角色。用户在EdgeX生态系统中需要用EX支付资源调用费用，像算力、存储和带宽等服务。而节点运营者在提供资源后，通过工作证明（Proof of Work）或资源证明（Proof of Resource）获得EX奖励。这种机制激励了更多节点参与网络，确保资源高效利用。💪

对于早期用户，EdgeX推出了多重激励措施。早期部署硬件节点的用户可以享受更高的EX代币挖矿奖励。此外，早期开发者在EdgeX网络上发布高质量应用或优化网络性能时，还能获得额外的奖励池分配。更酷的是，计划推出早期用户专属的代币空投活动，助力他们快速融入EdgeX生态。🚀

总的来说，EX代币不仅是激励工具，更是生态的连接器，紧密将用户、开发者和节点运营者结合在一起，共同推动EdgeX网络的成长与繁荣。早期用户不仅能赢得经济回报，还能通过参与网络治理，成为生态的重要一部分，共享EdgeX发展的红利。🎉

微小发报道：Davy表示，EdgeX的硬件产品XR7 AI Dual Gateway已在韩国成功交付，广受好评，这标志着全球推广的重要进展，也是对EdgeX网络实际性能和应用价值的验证。

与此同时，EdgeX APP的beta版本已在韩国启动试用，重点测试网络稳定性和用户体验，为后续全球市场的扩展打下基础。

在AI Agent领域，EdgeX开发团队正在持续优化模型参数，以期实现显著的性能提升，提升用户体验，包括更快的响应速度和更精确的任务处理能力。⚡

关于用户如何参与EdgeX网络，目前韩国用户可通过部署XR7 AI Dual Gateway硬件节点加入网络，贡献资源并完成任务以获取代币奖励。此外，用户还可参与试用APP beta版本，体验服务并提供反馈。📝

微小发报道：EdgeX正在与AI Agent领域的明星Eliza商谈合作细节。具体合作内容尚未透露，但EdgeX在AI Agent应用中起到了关键作用，边缘计算将优化AI Agent的性能和效率。🔍 Davy：作为AI Agent领域的明星产品，Eliza的流畅互动和用户体验与EdgeX的去中心化算力网络简直是完美搭档！EdgeX正在积极将Eliza的白标版本接入其网络，目标是通过这次合作提升Eliza的服务效率和用户体验，实现超快响应和实时交互，具体的合作细节还在不断打磨中。

在AI Agent的应用场景里，EdgeX提供了强大的底层算力支持和优化。✨ 借助EdgeX，Eliza的计算任务能够无缝转移到分布式边缘节点处理 。这种机制让Eliza更接近用户的网络位置，从而大幅降低延迟。同时，EdgeX的智能调度系统能够动态分配任务到最优节点，提高资源利用率和系统运行效率。

EdgeX的边缘计算框架从三个方面优化AI Agent性能，让其在速度、智能和用户体验上飞速提升。

1. 低延迟：任务在用户身边的边缘节点完成，省去远程传输到云端的时间，大幅降低了数据传输延迟，互动更流畅。

2. 智能调度：EdgeX实时监控各个节点状态，动态调整任务分配，确保资源的高效利用，防止节点超载。

3. 分布式算力协作：当单个节点无法处理复杂任务时，EdgeX的分布式架构可以迅速调动多个节点合作，确保任务顺利完成并提高整体效率。

那么，如何衡量一个AI基础设施的可靠性呢？

12、微小发报道：要让一个AI Agent基础设施在市场上脱颖而出，需要具备哪些特质？同时，作为DePIN和AI领域的创业者，您对用户如何评估去中心化边缘计算AI网络的可靠性有什么建议？

Davy： AI Agent基础设施的成功构建需要围绕几个核心特质，这些特质也适用于评估去中心化边缘计算AI网络的可靠性：

1. 评估网络性能：高性能与低延迟是基础。 用户使用AI Agent时，最基本的需求就是快速响应。处理速度慢了，不仅用户体验会大打折扣，系统的实用性也会受到质疑。其次是可扩展性和灵活性，优秀的基础设施应该能随着用户需求的增长灵活扩展，并支持多样化应用场景。 对于去中心化算力网络，用户可以从几个方面来评估其有效性✨：

2. 智能化任务分配：用户得看看任务分配有多聪明，算力调度的效率如何，响应速度和处理能力如何。要关注是否能根据任务的复杂度动态调整算力，是否适配多种应用场景。比如，EdgeX能把任务精准分发到附近的节点，提升响应速度的同时降低延迟，完美满足实时需求，还能应对图像、视频和语音等多模态任务，适合智能家居、工业应用甚至医疗辅助等多种场景。

3. 安全性与隐私保护🔒：在数据隐私和安全问题愈发严峻的今天，用户对基础设施的安全性要求也越来越高。要检查该AI网络是否使用可靠的加密协议和数据存储机制，确保数据隐私得到保护。

4. 开发者生态与用户社区👥：强大的开发者生态和活跃的用户社区是推动基础设施不断发展的关键。用户应关注去中心化AI网络是否有强大的开发者支持，能否不断推出新功能或优化现有服务，以及用户社区的活跃程度和生态建设状况。

在衡量去中心化边缘计算AI网络的可靠性时，还需要考虑以下两个维度：

• 节点的稳定性和参与度：网络的可靠性很大程度上依赖于节点的稳定性和分布范围。如果节点过于集中或不稳定，网络的可靠性就会受到影响。

• 实际使用体验：这是最直接的评估方式。用户可以通过实际部署节点或运行应用来体验网络的可靠性，比如是否遇到技术问题，响应是否合格。

总的来说，一个获得市场认可的AI Agent基础设施或去中心化边缘计算AI网络，得具备高性能、可扩展性、安全性、强大的开发者生态与用户社区等特质。而通过节点的稳定性、参与度以及实际使用体验来进一步评估其可靠性，才是明智的选择。

微小发报道：对未来的AI Agent发展，Davy认为它将朝着智能化、个性化和协作化的方向演进。AI Agent不再只是简单的任务助手，而是能主动学习、适应用户需求的多模态智能体，深入融入人们的生活和工作，完成复杂任务处理，还能在互动中带来情感体验。 在技术层面，去中心化与边缘计算正逐渐成为发展潮流🌊。传统的中心化AI架构在面对大规模个性化需求时，简直是个瓶颈，而分布式网络则能提供更灵活的算力和存储支持，让AI Agent更贴近用户的需求🙌。而且，多Agent协作即将成为常态💪，通过引入协作机制，不同的AI Agent可以共享信息、分担任务，实现更复杂的目标。例如，在智能城市中，交通、能源、安防等领域的AI Agent能够协同工作，为城市管理提供整体优化方案🏙️。

关于加密与AI融合应用场景，我特别看好以下几点👇：

1. 个性化服务与隐私保护：AI Agent在提供个性化服务时，可以运用加密技术来保护用户的敏感数据🔒。在医疗健康领域，AI Agent不仅能给出个性化健康建议，还能确保用户的医疗数据隐私不被泄露。

2. 分布式协作与激励机制：在去中心化网络中，多个AI Agent能通过区块链技术实现可信的协作与分工🛠️。借助加密技术，智能合约可以确保任务完成后的透明结算与激励分配。

3. 去中心化市场与AI服务交易：打造一个去中心化AI服务市场，让用户能直接与AI Agent互动并支付费用💵，这在教育、咨询、设计等领域尤其适用。

4. 多方计算与联合学习：在AI模型训练过程中，加密技术能够实现不同方之间的数据安全共享📊。比如，多个组织可以联合训练AI模型，而无需暴露原始数据，这样既能提升模型性能，又能保护数据隐私。