在探索AI与区块链融合的前沿领域时，我们不应仅关注那些热门项目，更需要挖掘具备扎实技术基础和创新价值的潜力股。Viralmind作为去中心化AI训练协议的代表，通过其独特的大型行动模型（LAM）技术，正在重新定义数字环境中的人机交互方式。该项目不仅构建了能够模拟人类计算机操作行为的AI代理，还建立了由VIRAL代币驱动的去中心化训练生态，有效解决了中心化AI训练中存在的偏见问题。本文将深入解析Viralmind的技术架构、经济模型及其在万亿美元AI市场中的战略定位，帮助读者全面了解这个正在重塑AI训练范式的新兴项目。
三大核心价值：为什么Viralmind值得关注
Viralmind通过构建大型行动模型（LAM）显著提升了数字环境中的人机交互体验。这种模型能够像人类一样操作计算机、浏览网页和处理文档，实现了真正意义上的数字工具智能化。该平台正在打造一个去中心化的AI训练生态系统，通过分布式训练方式有效避免了中心化AI模型常见的偏见问题，同时为AI代理提供了高度定制化的训练数据集。
VIRAL代币是Viralmind生态系统的核心要素，用户可以通过去中心化交易所获取，也能在参与LAM训练时获得奖励。目前Viralmind正处于一个潜在规模达万亿美元的AI市场前沿，其中人工训练AI模型的市场价值每年超过6000万美元。
从理论到实践：LAM技术如何突破LLM交互瓶颈
Viralmind是一个开源的去中心化集体智能平台，致力于将AI代理转变为真正的人类助手。其核心创新是大型行动模型（LAM），这种技术能让AI在数字环境中像人类一样操作。通过模拟键盘输入、鼠标移动和点击等行为，LAM使AI代理能够在游戏、办公和创意领域执行多样化任务。
平台通过Trading Gym训练AI代理，将屏幕动作转化为训练数据，并转换成详细的行为轨迹供AI学习改进。Viralmind还建立了数据市场，用户可以交易数据集来增强系统整体学习能力。其中一项突破性功能是一键微调，允许用户使用小型数据集自定义如GPT-4o等模型，大大降低了AI训练的技术门槛。系统生成的.jsonl结构化文件能精准记录人类行为和推理过程，为模型优化提供高质量数据支持。
LAM技术有效解决了大语言模型（LLM）与计算机直接交互的难题，替代了传统的OCR技术方案。Viralmind计划在链上和桌面端部署这些智能代理，实现与游戏、企业软件和区块链应用的无缝集成。平台的原生代币VIRAL用于激励用户提供优质训练数据、参与竞赛，推动整个AI生态的持续发展。通过将大型模型产生的收入再投资于营销和开发，Viralmind构建了一个高效自循环的经济体系，既奖励贡献者又保障平台的长期增长。
产品架构：双层生态如何赋能AI代理进化
Viralmind的核心产品是VM-1，这是一种能够模拟数字环境中人类行为的LAM（大型行动模型）。VM-1使AI代理能够玩游戏、完成任务，并通过流畅的人机交互方式浏览复杂界面。VM-1生态采用双层架构设计：
开源小型模型为开发者提供了紧凑高效的解决方案，可以直接替换现有系统中的OCR模块。这些模型可以作为任何LLM的即插即用扩展，无需完整LAM训练就能增强功能。
通过API提供的基础LAM则是经过数百万次训练的大型VM-1模型，适用于游戏自动化、工作流程优化等多种场景。该服务由VIRAL代币驱动产生的费用将重新投入营销和生态发展，形成自我维持的循环。
Viralmind已与游戏工作室、企业软件供应商和加密平台建立战略合作，将VM-1的能力整合到更广泛的AI生态中。这种跨领域协同为不同用户群体创造了独特价值：游戏玩家可以训练个性化代理参与游戏；专业人士能自动化重复性文档处理；开发者则可以利用小型模型快速升级现有工具
低调增长的社区：去中心化理念的真实实践
Viralmind的社区发展策略与其他项目不同，它没有采用病毒式营销手段。项目方没有建立Discord社群，而是选择通过Telegram频道聚集核心用户，目前该频道已有超过1100名成员。这些社区成员对Viralmind的产品有深入理解，形成了以开发者为主的讨论氛围。值得注意的是，Viralmind没有在GoatIndex上线，而是选择在Cookie.fun平台进行首发，这一策略性选择可能与其专注开发者群体的定位有关。
万亿AI市场切口：去中心化训练的千亿级想象空间
高质量数据集是训练AI模型的基础。Viralmind通过激励用户参与训练，实现了更广泛且个性化的AI训练方式。与集中式AI训练相比，去中心化方法能更好地理解用户需求，同时避免机构偏见。目前市场上已有多个类似项目探索这一领域。
FLock.io采用社区参与模式，用户可以帮助训练定制化AI模型，这些模型可被个人或组织委托使用其FLOCK代币与VIRAL代币具有相似的实用功能。Sapien AI同样提供用户参与的AI训练，但更侧重面向企业的LLM培训服务。Prime Intellect则聚集研究人员和开发者共同构建模型，但对参与者有一定限制。DecentrAI和Prometheus-X也提供去中心化训练方案，但前者仍在开发中，后者未采用区块链技术
当前AI训练市场规模庞大，仅Reddit与大型LLM项目的年度数据采购交易就超过6000万美元。虽然整个AI市场价值数万亿美元，Viralmind专注于其中关键的训练环节。
到2030年，AI代理市场预计将增长至470亿美元规模。即使只占据1%市场份额，也意味着4.7亿美元的商业机会。而去中心化AI生态当前市值仅为60亿美元，未来增长空间可观
VIRAL代币：训练激励与质押博弈的双螺旋
VIRAL代币是Viralmind协议的核心经济载体，主要承担两大功能：一是激励用户参与LAM模型训练，二是作为质押资产参与竞赛活动。在训练环节，用户通过贡献训练数据获得VIRAL代币奖励，这些代币可进一步用于参加免费竞赛或质押竞赛。质押竞赛采用动态收益模型，用户最终获得的奖励由基础质押金额加上没收的失败者质押组成，并扣除5-10%的协议费用转入项目金库
当前VIRAL代币流通量为9.65亿枚（占总供应量96.5%），市值稳定在1400万美元水平。持有者结构显示86个鲸鱼地址的存在，但非流通代币的潜在抛压仅占3-4%，形成了较好的流通安全边际。与AI赛道龙头AIXBT相比，VIRAL市值占比为24%，这一比例在项目早期阶段展现出合理的估值弹性。值得注意的是，协议通过智能设定最低持币门槛来维持代币需求，用户必须持有一定数量的VIRAL才能参与免费竞赛，这种机制为代币价值提供了持续支撑
风险警示：技术验证期与生态扩张挑战
Viralmind的LAM技术虽然前景广阔，但在实际工程化落地过程中仍面临显著挑战。该技术需要精确模拟人类在数字环境中的复杂操作行为，这对算法设计和系统稳定性提出了极高要求。目前86个鲸鱼账户持有大量VIRAL代币，这种高度集中的代币分布可能导致市场价格剧烈波动，尤其在项目早期阶段。同时，DecentrAI等竞争对手正在加速技术研发，可能对Viralmind形成追赶压力。这些因素共同构成了项目发展过程中的主要风险点，投资者需要充分评估这些潜在挑战。
