当加密货币行业在过去十年间致力于传播"去中心化"理念时，人工智能（AI）产业已悄然构建起前所未有的垄断架构。尤其谷歌、OpenAI、Anthropic等公司通过私有化海量数据形成垄断优势，而加密行业却仍沉溺于DeFi模式的简单复制，这一现象引发批评。
OpenLedger核心贡献者Ram Kumar近期撰文指出："AI企业正利用数十亿乃至数万亿标记化数据训练模型，预计到2025年将创造3000亿美元（约414万亿韩元）收益。它们已形成大规模数据垄断，这比协议控制的问题严重得多。"
过去数年间，比特币阵营陷入区块容量之争，以太坊社区则专注MEV（最大可提取价值）讨论。但与此同时，AI企业持续抓取互联网知识资产并将其禁锢在封闭训练模型中，实质上实现了人类知识体系的中心化。
Kumar强调："创建了去中心化金融基础设施的加密行业，却未能对'中心化智能'提出替代方案，这是忽视生存威胁的重大失误。"
他特别指出AI训练数据本质上具有不可移植性。用数千亿数据标记构建的基础模型需耗时数月训练，成本至少1亿美元（约1380亿韩元），且完成后几乎无法复制。此外，OpenAI与主要出版商签订独家协议，谷歌依托20年搜索数据，Meta依赖15年社交网络数据。这种信息资产的差距将随时间持续扩大。
然而加密行业创业者仍聚焦于激励驱动的代币模型与收益型DeFi扩展。Kumar主张："当前最急需的基础设施不是NFT市场，而是能验证数据集贡献者注册与所有权归属的协议层。唯有建成该基础设施，才能对抗AI企业的垄断架构。"
他进一步阐释："以太坊初期也曾因性能迟缓备受质疑，Chainlink亦作为预言机网络历经多年枯燥的基础设施建设。真正的价值恰恰源自这些'枯燥的功课'。"
具体实施方案包括：在数据投入训练前要求加密签名授权，记录被使用数据轨迹，并基于此构建自动分配机制，将AI模型推理产生的收益返还给原始贡献者。从技术层面而言，这完全无需依赖复杂共识算法或实验性加密技术。
Kumar警示道："比特币阻止了中央银行垄断货币发行，以太坊试图遏制企业独占算力。但如果无法阻止AI企业垄断人类智能与信息秩序，整个加密运动将失去意义。"
他补充预测："若未来两年内未能建立相应基础设施，当前AI企业构筑的数据集垄断巨塔将如自然法则般固化。照此发展，区块链终将成为一场空谈去中心化的失败运动。"
