区块链技术，那最被视为值得骄傲的安全性， 竟然妥妥地建立于巨大的能源浪费之上， 这着实是一个让人无比尴尬的现实。
工作量证明的困境
参与解决复杂数学谜题所消耗的电力，已致使比特币网络超过许多中小型国家，而这些计算除维护网络安全外不具有任何其他实际价值，进而造成了巨大的资源浪费 。
因全球对于可持续发展予以重视，这般纯粹消耗能源的工作量证明机制遭受愈来愈多质疑。自2017年起始，研究工作者着手探索怎样使这些计算具备效用，而非单纯地生成随机哈希值句号。
有用工作量证明的探索
将计算任务从无意义的哈希谜题转向有实际价值的科学或商业问题，这便是有用工作量证明的核心思想所在。一些团队尝试让工作量证明的难度与蛋白质折叠、气候建模等科学问题相绑定 。
作另外一些实验的是，去探索联邦学习方向的，还有探索矩阵乘法方向的，以及探索零知识证明生成方向的。而这些尝试，通通都指向了同一个目标，这个目标就是，在维持住区块链安全性的情况之下，使得计算资源能够产生出额外的价值。
与AI推理的结合
目前，绝大多数有着推理任务的大型语言模型，皆运行于少数科技公司的中心化服务器之上，这种集中化致使出现了数据隐私、单点故障以及审查风险等诸多问题，而去中心化的AI推理网络正逐渐成为全新的研究趋向 。
要是可以把区块链的工作量证明同 AI 推理任务相融合，也就能够达成网络安全与实际计算需求的匹配，此融合不但确保了区块链的安全性，还为 AI 推理供给了去中心化基础设施。
技术实现挑战
推行有用工作量证明遭遇好多技术难题，不同的数据输入致使计算难度浮现差别，这兴许对网络共识的稳定性产生作用，心怀恶意的参与者有可能借助模型结构的漏洞实施攻击，让实际工作量降低。
工作人员提出了这样一种方案，它是关于时间约束型工作量证明的，会把每一个计算任务限定在固定的一段时间之内去完成。运用的这种办法能够保证所有参与的人员在相同状况之下进行竞争，进而维护了网络的公平性。
硬件优化对齐
存在着这样一种情况，传统的工作量证明致使硬件厂商特意去开发专门用于挖矿的专用芯片，这些设备于除挖矿之外的其他领域是完全没有用处的，然而基于AI推理的工作量证明能够对这种状况予以改变 。
要是工作量证明一项在任务本身上就是人工智能所进行的推理，那么针对于此的硬件的优化自然而然地也就会同我们讲提升服务给用户的推理性能。硬件优化其方向跟实际所需要的达成完美的对齐，从而避免了资源出现错配。
未来应用前景
基于人工智能推理的工作量证明，不仅在当下适用于主流的模型架构，而且在未来能够适配任何新兴的实用模型，这种灵活性让其具备长期发展潜力。
AI应用场景持续不断地扩大着，对去中心化推理服务的需求将会持续如以往般增长着。这种新型的工作量证明机制，有可能会成为下一代区块链项目的标准配置呢。
你觉得，于保护区块链安全性的众多方案之内，采取工作量证明方式到底能不能最终替换掉传统的哈希谜题呢？快来评论区把你的看法分享出来吧：要是觉着这篇文章具备价值，那就请点赞予以支持，并且分享给更多的友人哟。
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