TARS人工智能（TAI）： 用可擴展的基礎設施連接人工智能和 Web3
TARS AI（代幣代碼：TAI）將自己定位爲一個 “中間件 ”層，讓任何區塊鏈應用程序都能按需創建、微調人工智能模型並實現盈利。TARS AI提供的是一個無許可市場，模型創建者、GPU提供商和終端用戶都可以在這個市場上使用單一的經濟代幣： TAI代幣。以下是一份簡明指南，供空投獵人、DeFi 建設者和大門（Gate.io）交易者了解 TARS AI 如何連接 2025 年最熱門的兩個敘事： AI 和 Web3。
我們爲什麼需要 TARS AI？
當前的人工智能基礎設施依賴於封閉的平台——想想 OpenAI 或 Anthropic——在這些平台上，定價、數據集和使用條款會在一夜之間發生變化。另一方面，Web3 開發人員很難在不離開鏈的情況下將人工智能嵌入到智能合約或 NFT 中。TARS AI 的可擴展基礎設施解決了這兩個問題：
- 去中心化 GPU 池—任何人都可以質押 GPU 並獲得 tai 代幣獎勵。
- 鏈上模型註冊—每個模型版本都經過 FIL 加密、加蓋時間戳並啓用版稅。
- 按呼叫付費微計費—dApps 以 TAI 支付，通過第二層滾動支付亞美分費用。
結果： 人工智能成爲 DAO、GameFi、DeFi 風險引擎，甚至大門交易機器人的模塊化插件。
TARS 人工智能架構的工作原理
模型制作者上傳或微調模型（GPT 衍生工具、穩定擴散檢查點）。
計算貢獻者通過帶有安全飛地的 Docker 容器租用 GPU 週期。
工作路由器（Job Router）對推理請求進行批量處理，通過 Arbitrum 上的樂觀滾動以代幣結算費用。
DAO 審計員以 TAI 爲質押，對模型質量進行投票，從而打擊提供錯誤輸出的不良行爲者。
得益於這種設計，大多數 LLM 查詢的推理延遲都能保持在 500 毫秒以下，足以滿足實時 GameFi 或鏈上神諭評分的要求。
TARS 人工智能的代幣經濟快照（2025 年 7 月）
| 指標 | 價值 |
|---|---|
| 代幣代碼 | TAI |
| 總供應量 | 1 000 000 000 |
| 流通中供應量 | 420 000 000 |
| 通貨膨脹率 | 3 % year 1; 1 % by year 5 |
| 初次分配 | 40% 社區/空投，20% 團隊（4 年歸屬），15% GPU 採礦獎勵，15% 財務，10% 生態基金 |
每次推論調用都會消耗 0.5% 的已支付 TAI；另外 1% 會進入回購池。這種通貨緊縮的扭曲激勵了使用，同時也獎勵了長期持有者—這也是2025年第二季度tai幣價格表現優於大多數人工智能代幣的原因。
TARS AI 的實時產品和使用案例
- TARS Forge—一個無代碼工作室，NFT項目在此鑄造人工智能生成的傳說；已被兩個流行的PFP系列集成。
- Lens-GPT Oracle - 使用鏈上信用快照和 LLM 風險提示對 DeFi 貸款申請進行評分。
- 大門量化插件—（測試版）可讓大門 API 交易者將實時訂單簿數據輸入 TARS 模型進行情緒標記；以 TAI 代幣支付費用，折扣爲 20%。
該項目報告稱，僅在 6 月份就有 1 800 萬次推理調用，消耗了 ~360 000 TAI。
2025-2026 年 TARS 人工智能路線圖要點
- 跨鏈數據湖（Cross-chain Data Lake）—防zk管道（zk-proof pipeline），使私有數據集可以在不離開所有者錢包的情況下訓練模型。
- 移動邊緣節點—安卓設備通過捐贈閒置神經引擎挖掘 TAI。
如何在大門上獲取 TAI
現貨交易—尋找點差小於0.2%的TAI/USDT或TAI/BTC貨幣對。
Gate Earn - 以高達 14 % 的年利率質押 TAI；獎勵每天以 tai 加密貨幣支付。
空投任務 - 大門任務偶爾會列出 “運行 TARS AI 模型 ”任務；完成這些任務會向您的大門帳戶空投小額獎勵。
小貼士：在 Arbitrum 上提款可支付小於 0.05 美元的汽油費—比 ERC-20 主網轉帳便宜得多。
風險和注意事項
- 模型垃圾—如果 DAO 沒有警惕性的評分，低質量的上傳可能會膨脹存儲並破壞信任。
- GPU 集中化 - 鯨魚可能會囤積挖礦獎勵；TARS 計劃採用二次派息曲線來抵消這種情況。
- 人工智能監管規則—關於模型責任的新興法律可能會影響市場交易量和代幣價格。
結論
TARS AI 將去中心化 GPU 市場、鏈上模型註冊和代幣驅動的管理融爲一體，將人工智能變成了標準的 Web3 構建模塊。對於同時尋求接觸人工智能和基礎設施敘事的大門用戶來說，TAI 代幣提供的不僅僅是交易機會，還有實際的效用折扣模型調用、質押收益和 Launchpad 紅利。請一如既往地跟蹤路線圖的執行情況，評估實際使用指標，並利用大門強大的生態系統，參與塔斯人工智能的未來。
