Rakis
Rakis是基于浏览器运行的去中心化AI推理网络平台，依托区块链技术实现节点间AI推理请求分发与结果共享，无需中心化服务器即可完成AI模型的分布式执行
Rakis是基于浏览器运行的去中心化AI推理网络平台，依托区块链技术实现节点间AI推理请求分发与结果共享，无需中心化服务器即可完成AI模型的分布式执行。平台支持WebGPU兼容设备接入，普通用户可通过浏览器贡献闲置算力参与推理过程，所有项目代码开源，具备透明度与可验证性，主要面向AI开发者、区块链从业者、算力资源提供者、Web3应用建设者等群体，可用于低成本AI推理部署、分布式算力网络搭建、隐私友好型AI服务开发、开源AI生态建设等场景，目前聚焦解决去中心化AI推理领域的确定性、可扩展性与安全性相关问题。
- 适用对象
- AI开发者(低成本部署AI推理服务)
- 主要功能
- 浏览器节点接入、去中心化推理执行
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（139 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#12201
分类内排名
#7 / 18
累计站内点击
1
近 7 日点击
1
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Rakis是什么，怎么使用？
约 5 分钟Rakis是基于浏览器运行的去中心化AI推理网络平台，依托区块链技术实现节点间AI推理请求分发与结果共享，无需中心化服务器即可完成AI模型的分布式执行。平台支持WebGPU兼容设备接入，普通用户可通过浏览器贡献闲置算力参与推理过程，所有项目代码开源，具备透明度与可验证性，主要面向AI开发者、区块链从业者、算力资源提供者、Web3应用建设者等群体，可用于低成本AI推理部署、分布式算力网络搭建、隐私友好型AI服务开发、开源AI生态建设等场景，目前聚焦解决去中心化AI推理领域的确定性、可扩展性与安全性相关问题。
主要功能
- 浏览器节点接入：用户无需安装额外客户端，只需使用支持WebGPU的主流浏览器访问平台，即可将自身设备的闲置算力作为网络节点接入，参与AI模型推理任务。接入过程无需复杂配置，按照页面引导完成权限授权即可自动接入网络，节点贡献算力后可获得对应激励，降低普通用户参与分布式AI网络的门槛。
- 去中心化推理执行：平台将AI推理任务拆解为多个子任务，通过区块链网络分发至不同的用户节点并行执行，整个过程无需经过中心化服务器中转，推理请求与结果传输均通过节点间点对点通信完成，可减少中心化服务的单点故障风险，同时降低大规模推理任务的运行成本。
- 推理结果可验证：所有推理任务的执行过程与结果都会生成对应的链上存证记录，用户可通过区块链浏览器查询对应任务的执行节点、计算过程哈希、结果输出等完整信息，无需信任第三方即可验证推理结果的真实性与完整性，适配对AI输出可信度有高要求的使用场景。
- WebGPU算力加速：平台支持调用设备的WebGPU能力执行AI推理计算，相比传统CPU推理可提升运算效率，适配多数主流PC与移动端设备的GPU硬件资源，在不占用设备过多核心运行资源的前提下完成推理任务，同时保障推理过程的运行稳定性与计算速度。
- 开源代码透明：项目所有核心代码均已开源，开发者可自由查看、审核平台的推理调度逻辑、区块链交互规则、节点激励机制等核心模块的实现方式，也可基于开源代码进行二次开发，适配不同的业务场景需求，整个平台的运行规则完全公开，无隐藏的后台操作逻辑。
- 跨设备兼容适配：平台支持Windows、macOS、Linux等桌面端系统，以及安卓、iOS等移动端系统的主流浏览器接入，只要设备支持WebGPU功能，即可作为节点接入网络参与推理，用户可根据自身设备使用情况灵活选择接入方式，无需局限于特定硬件设备。
怎么使用
- 访问Rakis官网https://rakis.ai，查看首页的平台介绍与运行说明，确认自身设备满足WebGPU支持、网络连接稳定等基础接入条件，了解节点参与的基本规则与激励机制。
- 点击页面中的节点接入按钮，按照系统提示授予浏览器WebGPU调用权限与网络访问权限，等待系统完成设备算力检测与节点注册流程，无需填写额外个人信息。
- 若为AI开发者用户，可进入开发者控制台，上传需要部署的AI模型文件，设置推理任务的参数、节点数量要求与结果验证规则，提交后等待网络节点承接任务。
- 任务执行过程中，可在控制台实时查看任务的分发进度、节点执行状态、已完成的推理结果片段，若出现节点异常退出，系统会自动将子任务调度至其他可用节点。
- 推理任务完成后，可下载完整的推理结果，同时可通过链上存证入口查询任务的全部执行记录，验证结果的真实性，参与算力贡献的用户可查看对应激励的到账情况。
适合什么人群
- AI开发者(低成本部署AI推理服务)
- 区块链从业者(建设Web3 AI应用)
- 普通设备用户(贡献闲置算力获取激励)
- Web3应用开发者(搭建去中心化AI功能模块)
- 隐私计算从业者(开发可信AI推理方案)
- 开源社区贡献者(参与分布式AI项目迭代)
总结
这是一个将浏览器算力与区块链、AI推理相结合的创新项目，区别于传统中心化AI推理服务需要依赖大型数据中心算力的模式，它探索了利用海量普通用户闲置设备算力完成分布式AI计算的路径。对于普通用户来说，只要有支持WebGPU的浏览器，就可以零成本参与到AI算力网络中，不需要专业的矿机设备，也不需要复杂的配置流程，准入门槛很低。对于开发者来说，它提供了一种成本更低、抗风险能力更强的AI推理部署方案，尤其是对于Web3领域的应用开发者，其链上可验证的特性可以很好适配去中心化应用对可信性的要求。整个项目代码开源，规则公开透明，目前还在迭代阶段，已经可以支持基础的推理任务调度与节点接入，适合对分布式AI、Web3+AI方向感兴趣的用户持续关注，也为去中心化AI的落地提供了一种新的实现思路。
价格与免费额度
Rakis目前处于公开测试阶段，所有基础功能免费开放。普通用户作为算力节点接入网络无需支付任何费用，完成推理任务后可获得测试阶段的激励积分，后续可兑换对应权益。开发者用户提交推理任务目前不收取服务费用，仅需支付少量链上gas费用用于任务存证，适合小规模推理任务测试使用。平台后续将推出正式版本的付费算力调度服务，付费版将根据推理任务的算力消耗量、优先级、节点数量要求阶梯定价，针对企业级用户还将提供专属节点集群部署、定制化模型适配等付费服务，企业用户可根据自身业务规模与推理需求选择对应方案。
优点与不足
优点
- 无需中心化服务器，推理任务分布式执行，降低单点故障风险
- 普通用户仅需支持WebGPU的浏览器即可接入，参与门槛低
- 所有推理过程与结果链上存证，支持公开验证，可信度高
- 项目完全开源，核心逻辑透明，支持开发者二次开发适配场景
- 支持跨设备接入，桌面端、移动端符合条件的设备均可作为节点
不足
- 目前支持的AI模型类型有限，暂不支持大规模大语言模型推理任务
- 推理速度受接入节点的算力水平与网络稳定性影响，波动幅度较大
- 节点激励机制尚未完全成熟，算力贡献的收益结算规则还在调整
- 对WebGPU的兼容性要求较高，部分老旧设备与浏览器无法正常接入
能帮你做的 8 件事
- 01浏览器节点接入
- 02去中心化推理执行
- 03推理结果可验证
- 04WebGPU算力加速
- 05去中心化AI场景的常用方案
- 06分布式推理场景的常用方案
- 07AI开发者(低成本部署AI推理服务)的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- Rakis 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
使用Rakis作为节点参与推理会影响设备的正常使用吗？
平台在设计节点运行逻辑时已经考虑了设备资源占用问题，默认会仅调用设备的闲置算力资源，当用户正在使用设备运行其他高负载程序时，节点会自动降低算力占用比例，不会影响设备的正常办公、娱乐等使用需求。用户也可以在节点设置页面手动调整最大算力占用比例、可运行时间段等参数，根据自身使用习惯灵活配置，若不需要继续参与也可以随时一键断开节点连接，不会在设备中残留后台进程。
Rakis的推理结果可验证是如何实现的？
平台在接收到推理任务时，会先对任务输入、模型参数生成仅此的哈希值存证在链上，任务分发至节点后，每个节点的计算过程会生成对应的执行日志与中间结果哈希，同样上传至链上存证。任务完成后，最终结果的哈希会与所有节点的中间结果哈希进行校验，用户可以通过链上的存证记录，回溯从任务提交到结果输出的完整流程，对比每个节点的计算过程是否符合预期，不需要信任平台或节点运营方，即可独立验证结果的真实性与未被篡改属性。
哪些浏览器可以正常使用Rakis的功能？
目前支持的浏览器包括Chrome 113及以上版本、Edge 113及以上版本、Safari 16.4及以上版本、Firefox 115及以上版本，这些版本的浏览器均已默认支持WebGPU功能。用户可以在浏览器设置中查看自身浏览器版本，若版本过低可以升级到对应版本后再使用。部分定制化浏览器可能会默认禁用WebGPU功能，用户可以在浏览器的实验性功能设置中手动开启WebGPU开关，即可正常接入平台。
Rakis的去中心化推理相比中心化AI服务有什么不同？
首先是架构不同，中心化AI服务的所有推理任务都在服务商的自有服务器集群中运行，用户需要信任服务商不会泄露输入数据、不会篡改推理结果，而Rakis的推理任务分散在多个独立用户节点运行，没有单一的控制方，数据传输为点对点模式，降低了数据泄露的风险。其次是成本结构不同，中心化服务需要承担数据中心的建设、运维、电力等高额成本，定价通常较高，而Rakis利用闲置算力，推理成本更低。另外是抗风险能力不同，中心化服务可能出现服务器故障、区域断网等问题导致服务不可用，而分布式网络只要有足够的节点在线，就可以持续提供服务，可用性更强。
Rakis的代码开源在哪里，可以进行二次开发吗？
项目的所有核心代码都托管在GitHub开源仓库中，用户可以在官网的开源入口找到对应的仓库地址，代码采用MIT开源协议，开发者可以自由查看、下载、修改代码，也可以基于代码进行二次开发，用于自己的项目中。如果开发者有好的功能迭代建议，也可以向仓库提交PR，项目维护团队会定期审核社区提交的代码贡献，符合项目路线规划的贡献会被合并到主版本中，贡献者也可以获得对应的社区激励。
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