DML幣是Decentralized Machine Learning（去中心化機器學習）的縮寫，是一種基于區塊鏈技術和聯邦學習的新型加密貨幣，通過分布式計算釋放設備閑置的機器學習能力。它由海外技術團隊開發，核心成員包括區塊鏈開發專家Victor Cheung（香港大學計算機科學碩士），項目于2023年前后進入主流視野。DML幣的創新性在于將機器學習算法部署到智能設備中，允許開發者通過市場實現算法交易，同時保護用戶數據隱私——所有原始數據保留在本地設備，僅上傳計算結果。其底層架構支持跨鏈互操作性，目前已上線Binance、OKEx等交易所，總發行量5億枚，市值在2025年突破600萬美元，成為AI與區塊鏈融合領域的代表性項目之一。
從技術架構來看，DML幣構建了一個三合一的基礎設施：它利用設備端機器學習技術，直接在智能手機、IoT設備等終端運行算法，避免敏感數據外流；通過區塊鏈網絡整合數十億設備的閑置算力，形成分布式計算資源池；最后引入聯邦學習機制，使開發者能訓練跨設備協作的AI模型。這種設計解決了傳統AI開發中數據孤島與隱私泄露的痛點，例如醫療領域可在不共享患者原始數據的情況下完成疾病預測模型的訓練。項目白皮書顯示，其測試網已實現每秒處理2000筆機器學習任務交易，平均手續費低于0.01美元，遠低于AWS等中心化云服務的成本。
在市場應用層面，DML幣展現出獨特的跨界融合潛力。金融領域已有機構使用其分析客戶風險特征，模型準確率提升12%的同時完全匿名化處理數據；游戲行業則利用DML幣構建玩家行為分析系統，如DragonMaster游戲通過該技術實現動態難度調整，玩家貢獻算力可獲得DML獎勵。更值得關注的是跨境支付場景，由于采用多鏈架構，DML能實現亞秒級跨國結算，某東南亞電商平臺接入后交易成本降低67%。這些案例使其在CoinMarketCap的AI+區塊鏈項目評選中連續兩個季度位列前三。
行業分析師普遍認為DML幣代表了算力民主化趨勢。a16z加密基金政策主管Brian Quintenz曾評價其重新定義了數據生產要素的分配方式，Nature期刊也關注到該項目在科研領域的應用——研究者可通過DML網絡眾包計算資源，加速氣候模型仿真等大型課題。不過也有聲音聯邦學習算法的標準化程度、設備兼容性等挑戰仍需突破。Web3.0和AI Agent技術的發展，DML幣可能成為連接這兩大技術范式的關鍵基礎設施，其團隊透露正在開發面向AIGC開發者的算力租賃協議，這或將成為下一個價值增長點。
