解读Web3原生大语言模型ASI-1 Mini

发现一款医疗 AI 工具 QBio，专注于乳腺密度分类和透明报告生成。上传 X 光片，几分钟内就能告诉你，乳腺密度是 A、B、C 还是 D，同时还附上一份详细的报告，解释决策过程。

它由 Fetch 和 Hybrid 合作开发，QBio 只是个开胃菜，真正的主角是 ASI-1 Mini。

Fetch 是一个非常古老的项目了，在 Defi 占据整个市场注意力的岁月里，Fetch  就专注在 AI Crypto，一直专注在多模型 Agent 的通用技术研发和应用。

什么是 ASI-1 Mini

今年 2 月，Fetch 推出了全球首款 Web3 原生大语言模型（LLM）——ASI-1 Mini。什么叫Web3 原生？简单来说，就是它与区块链无缝整合，通过 $FET 代币和 ASI 钱包，让你不仅能用 AI，还能投资、训练和拥有 AI。

那 ASI-1 Mini 到底是什么？

它是一款专为代理 AI（Agentic AI）设计的大语言模型，能够协调多个 AI 代理,，处理复杂的多步骤任务。

比如，QBio 背后的 ASI   推理代理，就是 ASI-1 Mini 的一部分。它不仅能分类乳腺密度，还能解释决策过程，解决 AI“黑箱问题”。更牛的是，ASI-1 Mini 仅需两 块 GPU 即可运行，相比其他 LLM（如 DeepSeek 需要 16 块H100 GPU），成本非常低，适合中小心机构使用

在 LLM 已经相对成熟的今天，为什么还要单独搞一个 ASI-1 Mini ？很容易容易理解，它填补了Web3 与 A I 融合的空白。

当前 LLM（如 ChatGPT、Grok）主要服务于中心化环境，ASI-1 Mini 则是首个为去中心化生态设计的 LLM。它不仅让 AI 更透明、更高效，还让社区成员能够直接受益于 AI 的增长。

ASI-1 Mini 的出现，标志着 AI 从“黑箱”走向“透明”，从“中心化”走向“去中心化”，从“工具”走向“资产”。它不仅可以在医疗领域（如 QBio）发挥作用，还可以金融、法律、科研等多个领域展现潜力。

这个月，Fetch 与 Rivalz 合作，将 ASI-1 Mini 整合进 Rivalz 的 Agentic 数据协调系统（ADCS），实现链上 AI 推理。有了这个合作，去中心化应用就可以直接在区块链上访问高级 AI 推理能力。

传统区块链环境受资源限制，智能合约只能处理轻量级任务，通常通过预言机获取简单数据（如价格），无法直接运行复杂的 AI 模型。ADCS 完美解决了这一问题，AI 推理的复杂计算在链下完成，结果安全返回区块链，确保去中心化和信任。