在今天的互联网时代，视频内容日益主导，传统的集中式 AI 处理方式已不能满足低延迟、隐私等需求，去中心化 AI 视频应运而生。

去中心化 AI 视频是指在视频采集、处理和分发过程中，将 AI 推理从云端迁移到边缘设备或点对点网络，利用区块链或分布式账本记录数据完整性，形成自治的数据治理模型。

其核心技术包括边缘算力、分布式学习（Federated Learning）、可验证推理、IPFS 或 Filecoin 等去中心化存储、智能合约等。

举个例子，现场直播平台中，主播用手机摄像头实时推送视频，边缘 AI 在摄像头本地进行内容识别、剪辑，最终通过去中心化网络将生成的片段分发给观众，既避免了单点瓶颈，又保留了原始数据在本地。

从产品经理的视角看，去中心化 AI 视频的价值体现在四点：①降低运营成本（无需庞大云算力投入）；②提升用户隐私（数据不离开本地）；③增强可扩展性（节点可自发加入）；④开启新收入模式（基于 NFT 的版权交易）。

但挑战也不容忽视：①算力分布不均导致性能波动；②分布式训练需要高效的同步机制；③安全性—防止恶意节点篡改结果；④法律合规—内容审核难度加大。

正如Qgenius的“产品开发黄金原则”所强调的，用户痛点、系统思维和技术创新必须结合。去中心化 AI 视频把技术与用户心理认知负荷降到最低，让观看者只关注内容本身。

在你自己的产品线里，有没有想过把 AI 视频迁移到用户设备？如果要实现，你认为最先突破的瓶颈是什么？