Gaia的AI技術能挑戰Apple、Google、OpenAI在雲端領域的主導地位嗎？

人工智慧已迅速成為消費性科技的標準功能。如今，像ChatGPT、Apple Intelligence和Google的Gemini等平台處理從搜尋查詢到個人提醒等各種事務。儘管承諾加強隱私保護，但大多數處理仍然發生在雲端伺服器上。

這種便利性與隱私之間的取捨引發了一個問題：如果用戶依賴外部伺服器，他們真的能掌控自己的數位生活嗎？在接受BeInCrypto採訪時，Gaia聯合創辦人Sydney Lai闡述了該公司如何朝向真正的「數據主權」邁進，讓用戶重新掌控自己的數位生活。

Gaia如何超越雲端助理

Gaia是一個去中心化AI生態系，旨在賦予用戶數據主權及AI所有權。該網路擁有多項產品，包括Gaia Domain、Gaia Agents、Gaia AI Chat、最新推出的AI Phone、專為智慧型手機製造商設計的基礎設施解決方案Edge OSS等。

但Gaia與同樣提供裝置端AI平台的Apple或Google等現有市場領導者相比，有何突出之處？根據Lai的說法，Gaia的差異化在於其對本地處理的堅持，確保所有AI運算都在用戶裝置上完成，無需傳輸至雲端。

「關鍵差異在於完全的數據主權，而非僅部分裝置端功能。此外，用戶成為去中心化網路的利益相關者，在貢獻集體AI推理能力的同時獲得獎勵，而不僅僅是消費AI服務，」她向BeInCrypto表示。

她解釋，Gaia解決了Siri或Gemini等平台固有的「所有權問題」，這些平台僅讓用戶存取通用、多租戶的AI系統。

「現有平台採用我們所謂的『一體適用』模型。它們或許會學習一些偏好，但本質上是同一個AI助理與所有人對話。Gaia Edge讓你能運行專屬於你的個人化AI實例，專門學習你的情境、工作流程與數據——這些資訊永遠不會離開你的裝置，」她說。

Lai指出，從架構角度來看，Gaia Edge與Apple和Android不同，它作為能力層而非作業系統的一部分，實現真正的裝置端AI推理。據她表示，

「雖然Apple和Android在裝置端處理方面有所進展，但它們仍然主要是作業系統，AI功能只是附加其上。」

此外，其整合的Model Context Protocol（MCP）成為「競爭護城河」。這促進了來自個人AI代理的情境驅動自動化，根據位置和偏好進行調整，而現有主流平台尚不具備此功能。

所有這些功能都令人印象深刻，但Lai特別強調Gaia Chat的離線能力。

「Gaia Chat可在飛航模式、連線不佳時運作，並能處理敏感個人情境，無需依賴網路。你的AI即使離線也能完整掌握你的偏好、習慣與情境。與雲端助理不同，它能處理個人財務討論、健康問題與私密想法，無需將數據傳送至外部伺服器，」這位高管表示。

她列舉了多個超越雲端助理的應用場景。

• Gaia Chat即使在無網路連線時，也能保留完整對話歷史與個人知識，雲端助理則在離線時失去情境。
• MCP整合可在裝置端即時自動化個人任務，無需依賴API或雲端。
• 敏感領域（醫療、法律、心理諮詢）專業人士可安全使用Gaia，數據永不離開裝置，避免合規風險。
• 本地處理支援對延遲要求極高的應用，如即時語言翻譯、語音互動與擴增實境（AR），而雲端系統因網路延遲難以應對。

Gaia AI Phone與網路經濟學

Gaia最具突破性的創新之一是Gaia AI Phone。該手機於本月初推出，不僅作為個人裝置運作，同時也是去中心化AI網路的完整節點。用戶可賺取GAIA代幣，形成支持系統的經濟誘因。

然而，Gaia的方法不僅僅是獎勵原始運算能力。Lai說明，節點的報酬取決於多種因素：服務品質、可用性、專業知識庫及獨特模型配置。

實際上，運行專業醫療AI的手機可能比運行通用模型的高效能桌機賺得更多。專業化，而非單純算力，被定位為網路內部價值的主要驅動力。

「使用『Purpose Bound Money』的託管智慧合約系統創造了有趣的經濟動態。當代幣價格下跌時，服務提供者每單位電力和運算可獲得更多代幣，自然鼓勵新參與者加入並稀釋現有集中度。反之，當需求增加且代幣價格上升時，用戶實際上支付溢價，形成供需平衡機制，」她補充道。

此外，Gaia採用域結構，節點必須在加入前達到特定LLM和知識要求，負載均衡則平均分配給合格參與者。

不過，Lai也坦言仍有挑戰，包括轉換率低及持續驗證的額外負擔。

「更根本地，密碼經濟模型高度依賴質押與懲罰機制，但這些尚未在大規模下經受壓力測試。AVS驗證系統要求『大多數節點誠實』，但在市場低迷時，經濟誘因可能導致這些比例出現不可預測的變化，」她向BeInCrypto表示。

Gaia如何對抗中心化風險？

去中心化網路有時會因經濟或技術瓶頸而重現中心化風險。然而，Lai強調，Gaia的架構從根本上設計來對抗這些傾向。

她指出，GaiaNet採用多層次去中心化策略，每個節點都能完全掌控其模型、數據與知識庫。

「域營運者提供信任與發現服務，但無法控制底層節點的運作或數據。DAO治理層確保沒有單一實體能單方面更改網路規則，」Gaia聯合創辦人表示。

在經濟層面，Gaia將去中心化誘因內建於其代幣經濟學中。此外，質押過程將驗證分散至眾多持有者。收益也透過智慧合約直接從域流向節點，限制「中間攔截」。

技術上，每個節點都運行於WasmEdge執行環境，並採用標準化、OpenAI相容API。這允許節點在不同域間無縫移動，降低供應商綁定風險。

「知識庫與微調模型以NFT資產形式留在節點營運者手中，創造可攜式數位財產權，」Lai評論道。

最後，「Purpose-Bound Money」進一步阻止中介者在未提供服務的情況下攫取價值。

Gaia能否在你的司法管轄區運行？

除了中心化挑戰外，遵守當地法規一直是加密貨幣和AI的弱點。Lai也強調，這對Gaia來說仍是一個「持續演進的領域」。

「跨境情境下，法國用戶存取德國節點會產生複雜的司法問題，」她表示。

不過，Lai認為本地推理改變了格局，讓每個節點都能適應自身司法管轄區。

「每個Gaia節點都可配置區域專屬合規參數。例如，加州運作的節點可實施CCPA專屬數據保存政策，歐洲節點則可能有更嚴格的匿名化要求。WasmEdge執行環境提供隔離的執行空間，可在硬體層強制執行這些合規規則，」她透露。

Lai指出，Gaia的核心優勢在於其「設計即數據主權」。因為數據永不離開本地節點，德國用戶運行Gaia並採用本地推理時，所有個人數據與對話都留在德國司法管轄範圍內。

這種做法本質上解決了許多與數據駐留及跨境傳輸相關的GDPR要求。此外，這位高管還引用研究論文，指出EigenLayer AVS可驗證節點是否運行正確的模型與知識庫。

她補充，這一機制也可擴展至合規檢查，驗證者可定期稽核節點，以確認其遵守特定司法管轄區的數據處理、日誌記錄與保存政策等要求。

「雖然對話留在本地，但節點可產生加密簽名的合規日誌，證明其遵守法規，無需暴露用戶數據。這些日誌可向監管機構展示同意管理、數據處理目的及保存合規情況，同時維護隱私，」Lai進一步說明。

道德護欄：在無許可生態系中減輕濫用風險

賦予用戶對AI與數據的完全控制雖然能賦權個人，但也帶來濫用風險，例如本地運行有偏見或有害模型。Lai說明，Gaia透過以下方式協調風險：

• 域層治理：營運者為其域內可接受模型設置要求，限制有害或有偏見的模型獲得獎勵或擴散。
• AVS驗證：EigenLayer AVS研究顯示網路可驗證節點是否運行其宣稱的模型。理論上也可識別有害模型，雖然目前範圍有限。
• 經濟性懲罰：質押與懲罰機制對惡意行為進行經濟懲罰，促使負責任行為。

儘管如此，Lai也坦言目前框架仍存在一些關鍵缺口。

「文件揭示了幾個令人擔憂的限制。系統明確允許『政治不正確』的回應，以及能『以特定風格（如模仿某人）回答請求』的模型，這些功能很容易被用於騷擾或冒充。無許可特性意味著任何人都能運行任何模型，無論其道德考量為何。」

她強調，驗證系統僅確認節點是否運行其宣稱的模型，並不評估其道德品質。因此，即使節點公開運行有偏見的模型，仍可能通過所有驗證檢查。

Gaia將於2025年冬季推出AI代理部署介面

儘管技術上已取得多項突破，Gaia仍未止步。Lai透露，該網路正準備於2025年冬季推出用於部署AI代理的用戶介面。她也向BeInCrypto介紹了設計理念與方法。

「我們的方法以聊天作為主要介面——並非因為我們要打造『另一個ChatGPT複製品』，而是因為對話互動是用戶向AI系統傳達意圖最直觀的方式。代理部署的複雜性被自然語言互動所抽象化。自動化工作流程的啟動則透過帶有MCP的聊天介面完成，」她向BeInCrypto透露。

公司同時採用所謂「漸進式揭露」模式。軟體不會一開始就讓用戶面對大量設定選項，而是隨著用戶對系統熟悉度提升，逐步引入進階控制。新手引導則根據每台裝置與用戶環境調整，提供個人化指引，而非通用教學。

最後，Gaia透過Edge OSS在幕後處理技術複雜性。資源分配、模型部署與安全防護均透明管理，因此用戶可掌控AI行為，無需理解底層硬體。

Lai所闡述的Gaia願景，將AI從企業工具重新定義為個人主權，或將重塑數據飽和世界中創新與個人能動性之間的平衡。其成功將取決於能否在規模擴大時，兼顧技術承諾、經濟與道德韌性。