LazAI Основна мережа запущена, ми поговорили з Metis про цей крок.

Автор: Ерік, Foresight News

У вечірній час 22 грудня за пекинським часом AI дані та додаткова платформа LazAI, яку інкубувала Metis, оголосили про офіційний запуск Alpha основної мережі. Останнім вражаючим кроком Metis, який запам'ятався автору, стало впровадження децентралізованого сортувальника. Чому Metis, коли L2 в останні роки перейшли на орієнтацію на транзакції, вперто обрала AI?

З питаннями ми поговорили з Metis.

Зосередженість на “даних”, альтернативний шлях Metis

Команда Metis повідомила автору, що запуск LazAI не є спонтанним рішенням, взятим з актуальності AI. Ще на початку цього року Metis визначила стратегічний напрямок, зосереджуючись на AI, а LazAI є флагманським продуктом, що був розроблений протягом майже року. LazAI не є чисто AI додатком або просто продуктом AI, що випустив монету, а є мережею, що служить для навчання та застосування AI моделей.

Створення додатку «Web3+AI» може бути не найкращим вибором. На даний момент рівень розвитку AI ще не досяг такого рівня, щоб варто було поєднувати його з Web3 на рівні додатків, або ж визначеність напрямків застосування не є високою. Причина цього полягає в тому, що успіх стейблкоїнів і DeFi зумовлений тим, що у багатьох країнах або регіонах фінансова інфраструктура не є досконалою, що залишає пробіли на ринку, тоді як в застосуванні AI, на думку автора, у короткостроковій перспективі Web3 не отримає значних переваг.

Але на нефункціональному рівні все зовсім інакше. Оглядаючи минулі один-два роки, можна помітити, що провайдери хмарних послуг, включаючи Alibaba Cloud і AWS, так чи інакше інтегрували інструменти або продукти, пов'язані з L2 або Alt L1, до яких належить Sui. Таким чином, провайдери хмарних послуг можуть запропонувати більш різноманітні варіанти, а інструменти Web3 в багатьох випадках також є більш економічно вигідним вибором.

На думку автора, Metis, використовуючи свої переваги L2 у верифікації та швидкості верифікації, зробив правильний вибір, запустивши LazAI. Крім того, LazAI не є простою адаптацією концепції Web3, а оригінальною розробкою найоптимальнішого рішення як з інженерної, так і з ринкової точки зору.

Спочатку покажемо картинку: найбільшою особливістю LazAI є те, що в дизайні було враховано цілий набір рішень — від даних, навчання до застосування. Весь життєвий цикл, починаючи від навчання AI до використання та застосування на основі AI, можна реалізувати на LazAI.

Щоб пояснити LazAI, спочатку потрібно розібратися з трьома основними компонентами: iDAO, DATs та перевіряємими обчислювальними рамками.

iDAO є найменшою одиницею участі в мережі та є вузлом консенсусу. Він може бути будь-якою роллю в життєвому циклі AI, професіоналом, що надає дані, AI моделлю, що навчається на даних, суб'єктом, що надає обчислювальні потужності, або командою, що розробляє додатки на основі AI. LazAI розділяє різних учасників AI екосистеми, надаючи більше можливостей для комбінування в модульному форматі.

DATs (Токени даних, що закріплюють дані) є оригінальним стандартом напіводнорідних токенів команди LazAI і є ключовим інноваційним продуктом LazAI. DAT кодує три ключові властивості: «свідоцтво про право власності», яке підтверджує походження активу та особу автора, «право використання», що визначає квоти доступу (наприклад, кількість викликів для інференції), а також «поділ вартості», що дозволяє власникам автоматично отримувати доходи пропорційно. DAT дозволяє внескам у дані та розробникам ШІ монетизувати свої внески та отримувати доходи від використання користувачами в майбутньому.

Верифікована обчислювальна рамка використовується для вирішення проблеми «чорної скриньки» обчислень ШІ, головним чином для забезпечення підтвердження даних і процесу виклику моделей. LazAI використовує TEE (достовірні виконувані середовища), ZKP (нульові знання) та OP (оптимістичні докази) для забезпечення мінімізації довіри до виконання ШІ поза ланцюгом. TEE забезпечує приватне виконання, ZKP підтверджує виходи без розкриття даних, а OP припускають дійсність для оптимізації швидкості. Ця змішана система доказів подібна до ZK Rollup, але спеціально налаштована для ШІ, врівноважуючи приватність, ефективність і верифікацію.

На основі цього можемо розібрати загальний робочий процес у мережі LazAI: користувач шифрує дані, які надсилаються до iDAO, iDAO упаковує їх у LazAI Flow, який через VSC надсилається до Quorum, Quorum використовує TEE/ZKP для верифікації та закріплення хешу в LazChain. Після верифікації в ланцюгу можна карбувати DATs, записувати метадані та права, користувач передає DATs, викликаючи сервіс, TEE виконує роботу поза ланцюгом, а результати верифікуються за допомогою ZKP/OP.

У цьому процесі VSC (Verifiable Service Coordinator) можна розглядати як експертну групу, що підтверджує автентичність спеціалізованих даних, тоді як Quorum є механізмом консенсусу LazChain, а iDAO, як вузол консенсусу, не лише несе відповідальність, але й забезпечує функціонування консенсусу.

Запуск основної мережі Alpha, що ми можемо зробити?

LazAI розроблений для вирішення проблеми отримання навчальних даних у сфері штучного інтелекту. На сьогоднішній день проекти Web3+AI, окрім x402, включають в себе мережі з моделями винагород, такі як обчислювальні мережі, AI Launchpad тощо, а також нещодавно виниклі проекти, які також спрямовані на надання навчальних даних. З точки зору автора, перші два не відповідають реальним потребам, а просто використовують Web3 як кращу платформу для AI, тоді як охоплення останніх занадто обмежене.

LazAI, розроблений для конкретних проблем, створив механізм, який дозволяє учасникам отримувати стабільний прибуток, закріплений у логіці коду, а не додається тимчасово щоразу, щоб забезпечити інтереси учасників.

Автор дізнався з команди, що Alpha основна мережа LazAI не запустить токени відразу. Для тих, хто має професійні знання та може внести свій внесок, а також для розробників AI моделей і продуктів, це є унікальною можливістю продемонструвати себе, а також можливістю реалізувати свої здібності через аеродроп. Крім того, LazAI запустить програму стимулювання розробників для Alpha основної мережі з загальним призовим фондом у 10 000 METIS, яка охоплює всі етапи підтримки від ранніх прототипів до зрілих застосунків, і надасть багатоуровневу екосистему, яка підтримує, включаючи просування через соціальні канали та фінансовий фонд для зростання користувачів.

Перед запуском основної мережі LazAI досяг значних результатів у тестовій мережі. За словами команди, загальна кількість активних користувачів тестової мережі наближається до 140 000, а еволюційний AI супутник Lazbubu, представлений офіційною командою, також здобув прихильність майже 15 000 користувачів.

Вигоди тестової мережі не обмежуються цим: перетворення звичайних автомобілів на інтелектуальні 3D фізичні світові картографи ROVR Network використовує рішення LazAI.

ROVR постійно створює карту навколишнього середовища за допомогою своїх пристроїв і генерує багаті геопросторові набори даних, які вводяться в екосистему LazAI. У цьому випадку ROVR є «iDAO», дані якого будуть замінені на DAT, а LazAI, відповідно, отримує високо точну базу даних DePIN і RWA, яку в майбутньому, наприклад, інструменти автоматичного водіння на основі штучного інтелекту зможуть використовувати для самонавчання та оптимізації.

Команда повідомила автору, що культура команди LazAI робить її дуже дружньою до розробників, що видно з стимулів, які LazAI надає розробникам під час запуску основної мережі. Ця культура, що надає велике значення розробникам, також привернула увагу вчених з галузі штучного інтелекту до Metis. У червні цього року доктор Ван Цзехуа, ключовий член дослідницького центру блокчейну Університету Британської Колумбії (UBC) та доцент кафедри електроніки та комп'ютерної інженерії, приєднався до LazAI в якості технічного консультанта. Як повідомляється, доктор Ван Цзехуа довгий час займається дослідженнями у сфері координації та безпеки децентралізованих багатокористувацьких систем, зосереджуючи увагу на інтеграції технологій штучного інтелекту та блокчейн, зокрема має глибокі знання у безпечності довірчих периферійних AI, блокчейну та смарт-контрактів, а також у доказах з нульовим знанням.

Автор на початку згадує, що Metis є першим L2, який впровадив децентралізовані сортувальники на практиці, що є гарним відображенням його прагнення до технологічних ітерацій. Ця пристрасть до технологій та увага до розробників заклали міцний фундамент для довгострокового розвитку.

Чому обирають ШІ?

Це питання може здаватися трохи дурним. Як популярна концепція, вибір ШІ виглядає як очевидний вибір, але насправді можливо, що все не так просто.

Виклики, з якими стикаються універсальні L2 Ethereum, стають усе серйознішими. Багато проектів обирають створення власного L1 або розробку додаткових ланцюгів на основі зрілих Rollup, прагнучи до більшої кастомізації продуктивності. Це змушує L2 переосмислювати своє місце та шукати нові напрямки, враховуючи свої особливості.

Нещодавно випущений смартфон з вбудованими бобами від ByteDance викликав сенсацію. Ядро сенсації полягає в тому, що завдяки ШІ користувачам більше не потрібно взаємодіяти з кількома додатками, а тільки повідомити ШІ про свої потреби, дозволяючи йому викликати різні додатки для досягнення цілей користувача. Це призвело до якісних змін у логіці «кругового трафіку» в епоху Інтернету, і, ймовірно, в майбутньому точки входу в трафік стануть предметом суперечки між ШІ.

Автор наводить цей приклад, щоб показати, що навіть якщо багато L2 вибрали торгівлю, ринкові прогнози, токенізацію RWA, вони нехтують тим, що в майбутньому операції цих застосувань можуть виконувати не люди, а AI, який отримує команди від людей. Якщо пропустити можливість AI, навіть найбільша кількість застосункових ланцюгів перетвориться на “помічників” AI, і очевидно, що Metis усвідомив цю проблему ще рік тому.

Автор раніше зазначав, що Metis насправді з початку року почав реалізовувати стратегію, орієнтовану на штучний інтелект. У березні цього року Metis на ETHDenver оголосив про стратегію двох ланцюгів, крім самого Metis, Hyperion як L2 з високою пропускною здатністю, оптимізований спеціально для застосувань штучного інтелекту, підтримує паралельне виконання та миттєвий зворотний зв'язок. Крім того, Hyperion глибоко інтегрований з Metis SDK, підтримуючи модульне створення застосувань, орієнтуючись на високоінтенсивну торгівлю та реальні застосування штучного інтелекту.

LazAI є «флагманським продуктом», який отримав підтримку завдяки цьому, і всі попередні розробки в цей момент продемонстрували свою справжню цінність. Всі L2, включаючи Metis, добре розуміють одну річ: переваги L2 в ефективності повільно підриваються основною мережею Ethereum, тому повинна бути одна продуктивна пропозиція, яка зможе зайняти принаймні одну нішу, щоб забезпечити стабільне використання мережі та підтримувати стабільну роботу екосистеми. Інфраструктура AI більше нагадує «важку, але правильну справу».

Використання рішень Web3 для оптимізації проблеми маркування даних AI тільки почало з'являтися в останні кілька місяців, Metis також є одним із перших учасників цього процесу, але рішення Metis є дуже типовим рішенням Web3 Native, яке не просто включає підтвердження на блокчейні та випуск токенів.

Для Metis розширення екосистеми децентралізованих додатків та стратегія використання блокчейну як певного рівня розрахунків розвиваються паралельно. Автор вірить, що в майбутньому ціни токенів все більше будуть пов’язані з реальною вартістю, і те, наскільки мережа буде прийнята, а також скільки буде реального попиту на токени Gas, визначатиме цінність токенів і мережі. Вступ у сферу AI також є взаємною вигодою для цінності METIS. Якщо прогнози автора справдяться, то чим більше з’явиться не-AI додатків на основі стека L2, тим більше цінності це надасть METIS.

Продукти на базі блокчейну почали проникати в усі аспекти інтернет-додатків, а їхня ефективність у сфері ШІ є особливо помітною. Автор все ще дотримується думки, що чисто «ланцюгові моделі» або «AI Launchpad» не матимуть тривалого життєвого циклу, але продукти, такі як LazAI, що обслуговують життєвий цикл ШІ, є іншою справою. Для розробників і користувачів продукти, які завжди займають перше місце в екологічній стратегії, заслуговують на увагу та участь.