越来越多的区块链正在积极引入 AI 能力，但所谓“链上 AI”在发展过程中也面临着不少挑战，最突出的就是跨链孤岛问题。这种碎片化不仅阻碍了去中心化 AI（DeAI）潜力的全面实现，也让行业难以持续有说服力的叙事。如果没有能广泛落地的实际场景，DeAI 这一已经被过度炒作的赛道还能走多远？
以区块链原生的自主 AI Agent（人工智能代理）为例，虽然目前缺乏对链上 AI Agent 的精确统计，但已有的数据表明，这是一个快速增长且高度活跃的领域。保守估计，不同项目和平台上已部署的 AI Agent 数量从数百到上千不等。然而，这些 Agent 孤岛般分布在各个链上，类似万维网普及前，电脑之间无法互联互通，导致其潜力难以释放。
如果说中心化 AI 的问题在于数据被大公司所垄断、形成数据孤岛，那么 DeAI 则有可能在区块链层面制造出新的孤岛——如果不优先解决链间的互操作性，DeAI 的潜力将注定无法充分发挥。
这种碎片化不仅仅是数据分散存储在不同的账本上。它还体现在每条链独有的协议、智能合约语言、虚拟机环境、共识机制及整体运行逻辑等方面。
举例来说，一个基于以太坊及其 EVM 构建的 DeAI 应用，可能无法原生地调用部署在非 EVM 链（如 Solana）上的 AI 模型，除非借助复杂且可能存在安全隐患的跨链桥接解决方案。类似的，在某条链上训练的 AI Agent，也可能难以在其他链的环境中正常运行。这就导致了不同链上的数据库和工具彼此隔绝，最终形成了一个个孤立的 DeAI 活动孤岛。
这种碎片化的问题，在去中心化身份系统和医疗电子健康档案等领域也曾出现，其根源多为平台之间的兼容性不足，最终限制了规模化发展和应用影响力。
构建跨链超级应用（Super AI APP）
DeAI 社区的愿景早已不仅仅局限于某一条链上的单点应用。越来越多的项目正在推动“超级 AI 应用”的构建。
可以把它想象成一个包容性极强的平台，或是一组高度集成的服务网络，能够实现跨多条区块链的复杂 AI 功能组合——包括高级数据分析、分布式模型训练、自主 Agent 部署、复杂决策协作等。这样的系统将不会被某一条链的资源或限制所局限。
一方面，像 Bittensor 和 Gensyn 这样的专用 Layer 1 区块链，正从底层架构设计上服务于 DeAI 的特定需求，比如高强度数据处理、大规模计算任务，或者为 AI 模型运行提供激励机制。这是因为许多通用型 L1 链未必适合应对 DeAI 的独特挑战。
另一方面，许多知名的 DeAI 协议和应用，比如 Ocean Protocol 和 SingularityNET，最初构建于以太坊等通用 L1 上，如今也开始转向多链布局。
于是，一个关键的争论浮出水面：到底是选择构建专用 L1 以获得更适配的性能，但生态规模受限，还是基于现有的 L1/L2 构建以获得更广泛的用户触达，同时承受 AI 特性受限的妥协？
无论哪种路径，要想真正打破孤岛、扩展市场和数据源，未来成功的 DeAI 平台都将不可避免地依赖可靠、可用的跨链能力。
链上 AI 面临的挑战
构建超级 AI 应用的过程并非坦途，以下是目前面临的三大核心挑战：
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技术障碍
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协议不兼容
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数据碎片化
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跨链桥的安全漏洞
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通信效率与交易速度瓶颈
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数据治理与标准化挑战
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在多个自治的区块链网络中建立统一有效的数据治理机制
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AI 模型与 Agent 的链间互操作性问题
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各条链的运行环境差异，造成模型和 Agent 的迁移与协作复杂度高
链上 AI 路漫漫但光明的前景
尽管挑战重重，行业玩家已经开始积极探索标准化和跨链的解决方案，一些头部平台如 BSC 和 Solana也在推动 DeAI 生态的互通，虽然目前仍处于起步阶段。
与此同时，协议、平台和概念框架也在不断演进，以构建一个更加互联的 DeAI 生态系统，最终实现即便是普通网民也能轻松使用的真正“链上 AI”。
这一趋势几乎不可逆转，因为 AI 与区块链的协同效应带来了巨大的潜力。区块链可为 AI 解决最关键的挑战，如数据透明、信任与激励机制；而 AI 则能为去中心化系统赋予更多智能化能力，比如网络优化、资源调度、自动安全审计等。
作者：OORT创始人、哥伦比亚大学教授 Dr. Max Li