2023 年 5 月 16 日，是萨姆·奥尔特曼向美国国会表示“政府干预至关重要”的三周年。这一看似“自取其领”的证词，既是国家安全的论据，又是夺取以尖端 GPU 为中心的“计算资源”霸权的极具战略意义的举动。
2023年5月16日，华盛顿特区，美国国会大厦的一个房间里充满了奇怪的热气。
纵观历史，硅谷宠儿们踏足这里的原因始终是为了“防御”。侵犯隐私、反垄断法、信息不透明——他们抵制“旧世界”庞大政府的干涉，用言语抵制允许自由剥削。
但当天，当 OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 在闪光灯下走上证人席时，他的说法恰恰相反。
“如果人工智能走向错误的方向，将会造成巨大的损害。政府的干预至关重要。”
世界各地的早期采用者立即感受到了这种巨大的变化，仿佛他们在“寻找自己的衣领”。“这既是一场安全辩论，也是一盘宏大的工业主导棋棋。”和。
距离那一天已经过去3年了。我们正在见证奥特曼的“安全未来”吗？或者这是一个巧妙设计的“竞争结束”？现在，最危险的基础设施霸权地缘政治的帷幕正在悄然拉开。
国家与科技巨头勾结的“许可创新”陷阱
“牌照制度”的本质不是算法监管。
奥特曼在国会提出的是边境模式“许可制度”的想法。从表面上看，这似乎是防止人工智能失控的合理机制。然而，你应该冷静地问自己的是“真的是要接受许可审查的算法吗？”这是一点。答案是没有代码。计算资源（Compute）。
要训练最先进的前沿模型，您需要一个连接数千到数万个超高性能 GPU（包括 NVIDIA H100）的基础设施。每个单元的投资为数百万日元，整个集群的投资为数千亿日元。此外，截至2026年，由于美国对中国的出口限制，这些尖端GPU的采购已成为国家安全问题。换句话说，许可证可以通过以下方式获得：只有那些从一开始就掌握了“计算”的人。算法可以公开，但计算不能公开。这里是最坚固的护城河。
当国家和公司的利益一致时会发生什么？
2026年，白宫宣布了“人工智能国家政策框架”，明确联邦法律将优先于各州不同的人工智能法规。在欧洲，欧盟人工智能法案已进入全面实施阶段，对通用人工智能模型（GPAI）的提供商施加全面的文件义务和风险评估。这些规定并非恶意设计，而是对人类首次遭遇的“通用智能”风险的诚实回应。不过，如果冷静地看一下这个结构，合规成本的上升将导致一道只有大型科技公司才能克服的更高的墙。，你可以说。
数百页的风险评估、独立安全审核和持续监控。最终，只有现有的大型实验室才有足够的耐力来维护这些。草根创业公司必须有合规部门才能写代码。
我在这里“许可创新”一个名为 的结构。国家获得安全和审查权，大型科技公司获得事实上的市场垄断权。这种结构是以“安全”为借口，商定一个对双方都有利的平衡点。
迹象已经显而易见。 OpenAI 在斯坦福大学的“2025 年基础模型透明度指数”中跌至垫底，2026 年计划向 ChatGPT 引入广告（1 月）并解散任务调整团队（2 月）。该公司“为人类创造安全的人工智能”的创始理想正在被商业动态所吞噬。在这个世界里，草根的试错被消除，只有政府认可的“服从的情报”在流通。——这也是一个我们失去情报本身的多样性来换取安全的未来。
寻找不可审查的智能——“去中心化人工智能（DeAI）”作为抵抗
Bittensor 设想了一个“机器智能市场”
对中心化硬件垄断最令人兴奋的反击来自 Web3 和加密货币方面。就是这样「分散型AI（DeAI）」这是一种叫做Bittensor的趋势，它的符号是Bittensor。
Bittensor的设计理念可以概括如下。“我们可以通过代币经济将世界各地的闲置 GPU 与机器智能生产者连接起来。”。
该网络由许多称为“子网”的人工智能市场组成。在每个子网内，矿工（模型提供者）竞争输出，验证者（评估者）对质量进行评分，原生代币 TAO 根据贡献进行分配。无需许可。该设计允许任何人从任何地方参与。截至2026年，子网数量从128个扩展到256个，同年3月，子网3“Templar”社区创建了一个具有72B参数的开源LLM。「盟约-72B」我们成功地进行了分布式预训练。超过 70 名独立贡献者仅使用家用 GPU 和标准互联网连接就实现了与 Meta LLaMA 2 70B 相当的性能。
NVIDIA 首席执行官黄仁勋将该举措描述为“现代版的folding@home”。如果没有集中式数据中心就无法训练尖端模型的假设开始受到根本性的挑战。
自由主义者的答案：“代码安全”
DeAI的有趣之处在于，它试图在与法规完全不同的层面上确保“安全”。
区块链和密码学并没有将人工智能与自上而下的规则联系起来，而是可以验证谁执行了哪些计算以及在哪些模型上进行了计算。通过经济激励自然淘汰恶意节点。这个想法是透明度是由协议本身而不是审计员来确保的。
“代码安全”而不是“规则安全”。
当然，我们不应该只用乐观的态度来说话。有人指出，Bittensor 的前 64 个验证人控制了大部分 TAO 发行流量，“分散”仍有接近理想的方面。 2026 年初的治理冲突也导致有影响力的子网运营商退出。
尽管如此，毫无疑问，我们三年前所听到的理论现在正在付诸实践。一种不可审查、未经许可的情报和自由主义的热情使代码充满活力。
我们站在“温室”与“荒野”的十字路口
萨姆·奥尔特曼在国会作证已经整整三年了。我们现在正站在两条道路之间。
一是科技巨头与国家共同控制。「温室」是。一个维护良好的花园，很安全，但只在允许的范围内生长。在这里，人工智能很强大，但这种力量的轮廓是由某人预先确定的。
另一个是去中心化的「荒野」是。无法审查、责任不明确、波动性很大。然而，你可以自由地培养你的智力，而无需征求任何人的许可。
现在没有必要断定哪一个是“正确的”。相反，重要的是有意识地选择你想押注的世界。
作为早期采用者，我们真正要问的问题可能不是“我应该使用 ChatGPT 还是 Claude？”“我想生活在一个谁拥有知识基础设施的社会吗？”这是一个更基本的问题。
三年前的那天在国会所说的每一句话都已经开始塑造我们的未来。未来三年，它的轮廓将变得更加清晰。你当时在温室里吗？或者你在荒野中耕种什么？
信息
【术语解释】
Compute（计算资源）
用于 AI 模型训练和推理的 GPU 等计算资源的总称。训练前沿模型需要数万个最先进的 GPU，这是当前人工智能发展的最大进入障碍。
许可创新
这是指由于许可制度和严格的合规要求，仅允许拥有大量资本的现有公司进入的结构。这是本文中使用的一个创造术语。
分散型AI（DeAI / Decentralized AI）
它是利用区块链和密码技术来训练、推理和分发人工智能模型而不依赖中心化云提供商或公司的系统的总称。
位张量
2019年成立的分布式机器学习网络。原生代币是TAO。它由称为“子网”的单个人工智能市场组成，并根据贡献提供代币奖励。
圣约-72B
Bittensor 的子网 3“Templar”社区于 2026 年 3 月发布了具有 72B 参数的开源 LLM。这是一项突破性的成就，超过 70 名独立贡献者在家用 GPU 上完成了分布式训练。
前沿模型
指目前性能最高的一组大规模AI模型。在各国关于人工智能监管的讨论中，人工智能常常被视为一个特殊主题。
[参考链接]
Verfassungsblog《马斯克诉奥特曼：我们都应该遵循的公司治理诉讼》（外部）
从法律角度分析OpenAI内部治理的变化、透明度指数的下降以及联盟团队的解散。
Holland & Knight「白宫发布人工智能国家政策框架」（外部）
解释2026年3月20日公布的美国联邦人工智能政策框架以及各州人工智能法律优先发展趋势。
欧盟委员会「人工智能法案 |塑造欧洲的数字未来”（外部）
欧盟委员会官方页面，涵盖欧盟人工智能法案的最新申请时间表以及人工智能综合修正案的趋势。
Phemex学院《Bittensor Covenant-72B：分布式AI训练的大规模成就与TAO的未来》（外部）
详细介绍了 70 多名独立贡献者在家用 GPU 上分布式训练 72B 参数 LLM 的成功故事。
BeInCrypto Japan“Binance Japan将开始处理人工智能专用加密资产TAO”（外部）
解读去中心化AI代币TAO于2026年1月在日本市场全面上市及市场趋势。
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