TARS人工智能（TAI）： 用可扩展的基础设施连接人工智能和 Web3
TARS AI（代币代码：TAI）将自己定位为一个 “中间件 ”层，让任何区块链应用程序都能按需创建、微调人工智能模型并实现盈利。TARS AI提供的是一个无许可市场，模型创建者、GPU提供商和终端用户都可以在这个市场上使用单一的经济代币： TAI代币。以下是一份简明指南，供空投猎人、DeFi 建设者和大门（Gate.io）交易者了解 TARS AI 如何连接 2025 年最热门的两个叙事： AI 和 Web3。
我们为什么需要 TARS AI？
当前的人工智能基础设施依赖于封闭的平台——想想 OpenAI 或 Anthropic——在这些平台上，定价、数据集和使用条款会在一夜之间发生变化。另一方面，Web3 开发人员很难在不离开链的情况下将人工智能嵌入到智能合约或 NFT 中。TARS AI 的可扩展基础设施解决了这两个问题：
- 去中心化 GPU 池—任何人都可以质押 GPU 并获得 tai 代币奖励。
- 链上模型注册—每个模型版本都经过 IPFS 加密、加盖时间戳并启用版税。
- 按呼叫付费微计费—dApps 以 TAI 支付，通过第二层滚动支付亚美分费用。
结果： 人工智能成为 DAO、GameFi、DeFi 风险引擎，甚至大门交易机器人的模块化插件。
TARS 人工智能架构的工作原理
模型制作者上传或微调模型（GPT 衍生工具、稳定扩散检查点）。
计算贡献者通过带有安全飞地的 Docker 容器租用 GPU 周期。
工作路由器（Job Router）对推理请求进行批量处理，通过 Arbitrum 上的乐观滚动以代币结算费用。
DAO 审计员以 TAI 为质押，对模型质量进行投票，从而打击提供错误输出的不良行为者。
得益于这种设计，大多数 LLM 查询的推理延迟都能保持在 500 毫秒以下，足以满足实时 GameFi 或链上神谕评分的要求。
TARS 人工智能的代币经济快照（2025 年 7 月）
| 指标 | 价值 |
|---|---|
| 代币代码 | TAI |
| 总供应量 | 1 000 000 000 |
| 流通中供应量 | 420 000 000 |
| 通货膨胀率 | 3 % year 1; 1 % by year 5 |
| 初次分配 | 40% 社区/空投，20% 团队（4 年归属），15% GPU 采矿奖励，15% 财务，10% 生态基金 |
每次推论调用都会消耗 0.5% 的已支付 TAI；另外 1% 会进入回购池。这种通货紧缩的扭曲激励了使用，同时也奖励了长期持有者—这也是2025年第二季度tai币价格表现优于大多数人工智能代币的原因。
TARS AI 的实时产品和使用案例
- TARS Forge—一个无代码工作室，NFT项目在此铸造人工智能生成的传说；已被两个流行的PFP系列集成。
- Lens-GPT Oracle - 使用链上信用快照和 LLM 风险提示对 DeFi 贷款申请进行评分。
- 大门量化插件—（测试版）可让大门 API 交易者将实时订单簿数据输入 TARS 模型进行情绪标记；以 TAI 代币支付费用，折扣为 20%。
该项目报告称，仅在 6 月份就有 1 800 万次推理调用，消耗了 ~360 000 TAI。
2025-2026 年 TARS 人工智能路线图要点
- 跨链数据湖（Cross-chain Data Lake）—防zk管道（zk-proof pipeline），使私有数据集可以在不离开所有者钱包的情况下训练模型。
- 移动边缘节点—安卓设备通过捐赠闲置神经引擎挖掘 TAI。
如何在大门上获取 TAI
现货交易—寻找点差小于0.2%的TAI/USDT或TAI/BTC货币对。
Gate Earn - 以高达 14 % 的年利率质押 TAI；奖励每天以 tai 加密货币支付。
空投任务 - 大门任务偶尔会列出 “运行 TARS AI 模型 ”任务；完成这些任务会向您的大门账户空投小额奖励。
小贴士：在 Arbitrum 上提款可支付小于 0.05 美元的汽油费—比 ERC-20 主网转账便宜得多。
风险和注意事项
- 模型垃圾—如果 DAO 没有警惕性的评分，低质量的上传可能会膨胀存储并破坏信任。
- GPU 集中化 - 鲸鱼可能会囤积挖矿奖励；TARS 计划采用二次派息曲线来抵消这种情况。
- 人工智能监管规则—关于模型责任的新兴法律可能会影响市场交易量和代币价格。
结论
TARS AI 将去中心化 GPU 市场、链上模型注册和代币驱动的管理融为一体，将人工智能变成了标准的 Web3 构建模块。对于同时寻求接触人工智能和基础设施叙事的大门用户来说，TAI 代币提供的不仅仅是交易机会，还有实际的效用折扣模型调用、质押收益和 Launchpad 红利。请一如既往地跟踪路线图的执行情况，评估实际使用指标，并利用大门强大的生态系统，参与塔斯人工智能的未来。
