前沿人工智能（即正在开发的最先进通用人工智能系统）正成为具有战略与经济重要性的领域之一，但其训练与运营门槛使多数投资者和开发者难以直接参与。文中指出，训练一个与零售用户常用模型相近、具备竞争力的AI模型，可能需要数亿美元成本、数万块高端GPU，以及只有少数公司能够承担的运营复杂度，这也意味着零售投资者缺乏直接“拥有”AI产业一部分的渠道。

与此同时，一批去中心化人工智能训练网络正从概念走向生产环境。相关网络尝试将全球范围内不同类型的GPU资源连接起来，从高端硬件到消费者级游戏设备，甚至包括MacBook的M4芯片，形成可支持大规模训练流程的统一架构。文中称，这类基础设施不仅用于协调计算资源，也通过向资源贡献者发行代币来协调所有权，使参与者在其共同训练形成的模型中获得直接权益。

文中将去中心化训练描述为一项技术进展，并提到此前业内普遍认为，在开放互联网环境下、跨不可信且异构的硬件训练大型模型难以实现。Prime Intellect据称已训练出用于生产的去中心化模型，包括一个100亿参数模型（定位为快速、高效、适合日常任务）以及一个320亿参数模型（定位为更擅长复杂推理、输出更细致结果）。

此外，文中提到多个项目的进展：去中心化机器学习协议Gensyn展示了可在链上验证的强化学习；Pluralis则展示了使用商品GPU进行群体训练大型模型的路径，并将其描述为一种日益可行的去中心化大规模预训练方法，即模型在微调前从海量数据集中学习的基础阶段。

在这些网络架构下，模型不再“存放”于单一公司的数据中心，而是分布在整个网络中。文中称，模型参数以分散方式存在，意味着没有单一参与者拥有完整资产。贡献者提供GPU算力与带宽，并获得反映其在最终模型中权益的代币。

文中进一步指出，代币化为模型提供经济结构与市场定价基础。其表述将代币化AI模型类比为股票，并称其现金流可反映模型需求；与OpenAI、Anthropic向用户收取API访问费用类似，去中心化网络也可通过模型访问收费，从而形成一种“代币化智能”的新型资产形态。

在投资者参与方式上，文中称，投资者可能不再仅通过投资拥有模型的大型上市公司来间接参与，而是直接接触模型本身。不同网络可能采用不同策略：部分代币主要赋予访问权，例如优先或保证使用模型能力；另一些代币则可能追踪用户通过模型查询支付所产生的净收入份额。文中认为，在这些机制下，代币市场可能呈现类似“模型股票市场”的特征，价格反映对模型质量、需求与实用性的预期。

文中还将这一趋势置于更广泛的代币化背景之下，称代币化已进入金融主流，一些平台正推动资金与传统证券上链，并提到Superstate与Securitize（计划于2026年上市）。文中认为，代币化AI模型属于数字原生资产，具备全球可访问性，其核心经济活动——推理计算（即运行训练后的模型以回答查询）——可由软件自动化并实现可追踪。

不过，文中也强调当前仍处早期阶段：多数去中心化训练系统仍在开发中，代币设计可能面临技术、经济或监管层面的考验。尽管如此，文中认为方向明确——去中心化AI训练网络将成为一种可流动、可全球协调的资源，AI模型也将逐步变得可分享、可拥有并可通过代币交易；随着网络成熟，市场或将不仅对构建智能的公司定价，也对“智能本身”定价。