虽然AI的发展，AI 的核心集中在数据上，因为一旦数据被篡改，所有模型训练和推理结果都会失效。为了解决这个问题一家有微软 M12 投资的 Web3 初创公司 Space and Time 正试图解决这个问题。 该公司通过一个可验证的数据索引器，将来自主流区块链的数据进行解码和整理，并通过零知识证明技术确保数据本身和查询过程都没有被篡改，从而为分析师和开发者提供真实可信的链上数据支持。 其中的 ZK 协处理器 Proof of SQL 能将任何数据库变成可验证数据库，确保 AI 模型训练时不被“数据污染”。为了降低使用门槛，Space and Time 还打造了基于 GPT-4 的 AI 聊天机器人 Houston，用户可以直接查询数据，而不再需要复杂的 SQL 脚本，查询结果还能自动生成仪表板或用于模型训练。 另外 Space and Time 还和 全球知名的审计公司 FTI Technology 合作测试在两个场景下的应用： 一是利用机器学习模型辅助识别链上异常行为。 二是验证整个数据分析流程是否可追溯和可信。 FTI 明确指出，如果训练数据本身不准确，就会导致错误判断或漏报可疑交易，这正是传统 AI 在合规场景中的短板。Space and Time 的架构完全建立在 Microsoft Azure 上，除了调用 OpenAI API 外，还使用了 Azure 的虚拟机、安全组件、网络、存储等全栈服务，并已上线 Azure Marketplace，客户可以直接部署使用。 总结来看，Space and Time 提供的并不只是一个区块链数据平台，而是在构建一个为 AI 提供“可验证数据根”的基础设施，尤其适用于金融风控、审计、链上分析等对数据可信度要求极高的场景。