NeuroX Token 2026 白皮书已更新赋能 AI 模型训练与推理
1,000,000,000 枚 NRX 固定总量
双引擎贡献证明机制
链上合约
代币合约
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矿池合约
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NeuroX Token 2026 白皮书已更新
赋能 AI 模型训练与推理

NeuroX Token 将全球分布式 GPU、CPU 与边缘节点整合为可验证、可激励、可追踪的链上算力网络,让每一份计算贡献都转化为可衡量的经济价值。

NeuroX Token 2026 白皮书已更新

可信算力共享生态 赋能 AI 模型训练与推理

NeuroX Token 将全球分布式 GPU、CPU 与边缘节点整合为可验证、可激励、可追踪的链上算力网络,让每一份计算贡献都转化为可衡量的经济价值。

基础计算层
Compute-PoC

面向基础计算任务的贡献证明路径,对应真实算力、在线时长与任务质量。

训练验证层
Model-PoT

面向模型训练与验证任务的高价值证明路径,对应精度、效率与稳定性。

NeuroX Token 2026 白皮书已更新
1,000,000,000 枚 NRX 固定总量
双引擎贡献证明机制
AI 训练任务市场 + 多链算力桥
01
异构节点协同

异构节点协同

统一接入 GPU、CPU、FPGA、边缘设备和家庭算力,形成可扩展的全球算力池。

02
任务拆分与调度

任务拆分与调度

将 AI 训练和推理任务拆解为可执行片段,通过链上规则实现透明分发与验证。

03
贡献即收益

贡献即收益

节点贡献、质押行为与验证任务直接映射为 NRX 奖励,形成公开透明的激励闭环。

04
高质量信誉体系

高质量信誉体系

长期稳定节点获得更高任务优先级、收益权重与后续治理参与权。

05
数据与模型协作

数据与模型协作

网络不仅承载算力,也支持数据协作、模型管理和训练成果的持续沉淀。

06
跨链算力流通

跨链算力流通

多链算力桥连接不同链上生态,让算力资源具备更强的流动性和可组合性。

Why NeuroX

为什么现在需要 去中心化算力网络

AI 训练与推理需求持续放大,但中心化算力平台仍面临资源闲置、调度不透明、参与门槛高和激励失衡等结构性问题。NeuroX Token 用链上可验证机制重构这条价值链。

neurox-network.ts
const task = submitTask({ type: 'training', dataset: 'encrypted-batch' });
const assignment = scheduler.match(task, { stake, reputation, hardware });
const proof = node.executeAndProve(assignment);
const reward = settlement.distribute(proof, 'NRX');
Network Design

从任务进入网络到 贡献完成结算 的执行路径

NeuroX 通过任务切片、Compute-PoC、Model-PoT 和链上结算,将计算行为变成可追踪的经济凭证。

01

任务发布

训练方或推理任务方将任务提交到 NeuroX 网络。

02

节点匹配

调度层根据节点能力、信誉与质押状态分发任务片段。

03

贡献证明

节点完成计算后生成可验证证明,并由网络进行结果校验。

04

奖励结算

通过链上合约记录贡献与奖励,实现公开透明的收益分发。

Ecosystem Modules

围绕算力生产、验证与流通构建 完整生态闭环

NeuroX 不只是单一算力池,而是由节点系统、任务市场、信誉模型、质押增强和跨链连接共同构成的 AI 计算基础设施。

01

节点贡献与任务分配

统一管理节点接入、能力画像、任务拆分和动态路由。

02

AI 训练任务市场

让训练任务、推理任务与验证任务在同一网络中完成撮合与结算。

03

节点等级与信誉体系

根据稳定性、成功率与贡献度建立长期节点信用。

04

质押增强模型

通过 NRX 质押提升高级任务承接权和治理参与权。

05

数据协作与模型管理

沉淀数据协作流程、模型版本与训练资产管理能力。

06

多链算力桥

将不同链上的任务需求和算力资源连接到 NeuroX 生态。

Tokenomics

NRX 通证模型 公开、固定、贡献驱动

NRX 既是网络奖励工具,也是任务结算、质押增强和后续治理参与的核心价值载体。

01
100M
固定总量

NRX 总量固定为 1,000,000,000 枚,不额外增发。

02
1
单一释放池

全部代币通过统一规则释放,没有团队预留和私募份额。

03
2
核心机制

由 Compute-PoC 与 Stake-to-Validate 共同驱动产出与收益分配。

04
DAO
治理演进

持币与质押节点将逐步获得参数调整与治理提案权。

01

初期网络管理

负责技术路线、调度策略与参数调整,保障网络早期稳定运行。

02

治理渐进放权

随着生态成熟,将更多参数治理权逐步交还给持币与质押节点。

03

安全与合规监督

持续治理伪算力、异常任务、合约风险与节点行为风险。

04

AI 风险控制

将风控模型用于异常检测、任务质量评估与信誉调整。

Governance & Security

治理与 安全策略

NeuroX 在早期由执行委员会、运营委员会和安全合规组共同保障网络落地,并逐步演进到以 NRX 为核心的 DAO 治理。

Task Scenarios

围绕训练、推理与协作的 任务场景

训练任务
01

模型训练

面向需要弹性 GPU 资源的训练任务,支持任务拆分、可验证执行与链上结算。

推理任务
02

推理服务

通过可信节点网络承接高并发推理请求,在性能、透明度与成本控制之间保持平衡。

协作任务
03

数据协作

让数据处理、模型迭代与节点信誉体系形成闭环,为长期协作提供基础设施。

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