LazAI Mainnet se ha lanzado, hablamos con Metis sobre este movimiento.

Escrito por: Eric, Foresight News

En la noche del 22 de diciembre, hora de Pekín, LazAI, una capa de datos y aplicaciones de IA incubada por Metis, anunció el lanzamiento oficial de la red principal Alpha. La última acción de Metis que impresionó al autor fue la introducción temprana de un ordenante descentralizado. En un momento en que muchas L2 se están enfocando en el comercio, ¿por qué Metis ha elegido firmemente la IA?

Con dudas, hablamos con Metis.

Enfocarse en “datos”, el enfoque innovador de Metis

El equipo de Metis le dijo al autor que el lanzamiento de LazAI no fue una decisión impulsiva en respuesta a la tendencia de la IA. A principios de este año, Metis ya había definido su dirección estratégica centrada en la IA, y LazAI se lanzó como el producto insignia después de casi un año de trabajo profundo. LazAI no es una aplicación de IA pura, ni simplemente un producto de IA que ha emitido un token, sino que es una red que sirve para el entrenamiento y la aplicación de modelos de IA.

Hacer una aplicación de “Web3+AI” puede no ser una buena elección. El nivel de desarrollo actual de la IA aún no ha alcanzado el punto en el que vale la pena combinarla con Web3 a nivel de aplicación, o se podría decir que la determinación de la dirección de la aplicación no es muy alta. La razón de esto es que el éxito de las stablecoins y DeFi se debe a que la infraestructura financiera de muchos países o regiones no está completamente desarrollada, dejando un vacío en el mercado, mientras que en las aplicaciones de IA, el autor considera que en el corto plazo Web3 no podrá aprovechar demasiado.

Pero en un nivel no aplicado es completamente diferente. Mirando hacia atrás en los últimos uno o dos años, los proveedores de servicios en la nube, incluidos Alibaba Cloud y AWS, han integrado más o menos herramientas o productos relacionados con L2 o Alt L1, incluido Sui. De este modo, los proveedores de servicios en la nube pueden ofrecer una mayor variedad de opciones, y en muchas ocasiones, las herramientas de Web3 también son una opción más rentable.

En la opinión del autor, Metis ha tomado la decisión correcta al lanzar LazAI aprovechando sus ventajas en capacidad y velocidad de verificación de L2. Además, LazAI no es simplemente una aplicación del concepto Web3, sino que ha creado una solución óptima tanto en términos de ingeniería como de adecuación al mercado.

Primero, veamos la imagen: la mayor característica de LazAI es que considera un conjunto completo de soluciones desde los datos, el entrenamiento hasta la aplicación en su diseño. Todo el ciclo de vida de la IA, desde el entrenamiento hasta el uso y luego la aplicación basada en IA, se puede completar en LazAI.

Para explicar claramente LazAI, primero hay que aclarar 3 componentes clave: iDAO, DATs y el marco de cálculo verificable.

iDAO es la unidad mínima de participación en la red y también es un nodo de consenso. Puede ser cualquier rol dentro del ciclo de vida de la IA, como profesionales que proporcionan datos, modelos de IA entrenados con esos datos, entidades que ofrecen capacidad de cálculo y equipos que desarrollan aplicaciones basadas en IA. LazAI descompone a los diferentes participantes del ecosistema de IA, proporcionando más combinabilidad a la IA de manera modular.

Los DATs (Tokens de Anclaje de Datos) son un estándar de token semi-homogéneo original del equipo de LazAI, y son la innovación central de LazAI. Los DAT codifican tres atributos clave: el “certificado de propiedad” que prueba la fuente de los activos y la identidad del autor, el “derecho de uso” que define las cuotas de acceso (por ejemplo, el número de llamadas de inferencia), y el “compartimiento de valor” que permite a los poseedores obtener ingresos automáticamente en proporción. Los DAT permiten que los contribuyentes de datos y los desarrolladores de IA monetizan sus contribuciones y obtengan ingresos continuos del uso por parte de los usuarios en el futuro.

El marco de cálculo verificable se utiliza para resolver el problema de “caja negra” en los cálculos de IA, principalmente para garantizar la confirmación del proceso de llamadas a datos y modelos. LazAI utiliza TEEs (Entornos de Ejecución Confiables), ZKPs (Pruebas de Conocimiento Cero) y OPs (Pruebas Optimistas) para asegurar la minimización de la confianza en la ejecución de IA fuera de la cadena. TEE proporciona ejecución privada, ZKPs verifican la salida sin revelar datos, y OPs suponen validez para optimizar la velocidad. Este sistema de pruebas híbrido es similar a ZK Rollup, pero está diseñado específicamente para IA, equilibrando privacidad, eficiencia y verificabilidad.

Según esto, podemos organizar el flujo de trabajo general en la red de LazAI: los usuarios envían datos cifrados a iDAO, que los empaqueta en LazAI Flow y los envía a Quorum a través de VSC. Quorum utiliza TEE/ZKP para verificar y anclar el hash a LazChain. Después de la verificación en la cadena, se pueden acuñar DATs, registrar metadatos y derechos, los usuarios transfieren DATs llamando al servicio, la ejecución se realiza en TEE fuera de la cadena, y el resultado se verifica mediante ZKP/OP.

En este proceso, VSC (Verifiable Service Coordinator) se puede entender como un grupo de expertos encargado de confirmar la veracidad de esos datos especializados, mientras que Quorum es el mecanismo de consenso de LazChain, y iDAO, como nodo de consenso, asume su propia responsabilidad y también asegura el funcionamiento del consenso.

¿Qué podemos hacer con el lanzamiento de la red principal de Alpha?

LazAI está diseñado para abordar el problema de la adquisición de datos aprendibles en el campo de la IA. Actualmente, los proyectos de Web3+IA que vemos, dejando de lado x402, incluyen redes de modelos de incentivos como redes de poder computacional, AI Launchpad, y los proyectos que han surgido recientemente, también orientados a proporcionar datos aprendibles. Desde la perspectiva del autor, los dos primeros no abordan necesidades reales, sino que utilizan Web3 como un mejor medio para la IA, mientras que el alcance del último es demasiado limitado.

LazAI, diseñado para problemas específicos, ha creado un mecanismo que permite a los contribuyentes obtener beneficios de manera continua, y que está codificado en la lógica del código en lugar de tener que añadirse temporalmente cada vez, para garantizar los intereses de los participantes.

El autor ha aprendido del equipo que la red principal Alpha de LazAI no lanzará tokens de inmediato. Para aquellos con conocimientos especializados que pueden contribuir, así como para los desarrolladores de modelos y productos de IA, es una oportunidad única para mostrar sus habilidades y también para monetizar sus capacidades a través de airdrops. Además, LazAI lanzará un programa de incentivos para desarrolladores con un fondo total de 10,000 METIS para la red principal Alpha, cubriendo todo el soporte desde prototipos tempranos hasta aplicaciones maduras, y ofrecerá un ecosistema de múltiples niveles que incluye promoción a través de canales sociales y un fondo de crecimiento de usuarios.

Antes del lanzamiento de la mainnet, LazAI ya ha logrado resultados notables en la red de pruebas. Según el equipo, el número total de usuarios activos en la red de pruebas se acerca a 140,000, y el compañero de IA evolutivo Lazbubu, lanzado por el equipo oficial, también ha atraído a cerca de 15,000 usuarios.

Las recompensas de la red de prueba no se detienen aquí; el ROVR Network convierte vehículos cotidianos en mapeadores de datos del mundo físico 3D utilizando la solución de LazAI.

ROVR mapea continuamente el entorno circundante a través de sus dispositivos y genera conjuntos de datos geoespaciales ricos, ingresando los datos al ecosistema de LazAI. En este caso, ROVR es una “iDAO” y los datos que sube son acuñados como DAT, lo que le proporciona a LazAI una base de datos DePIN y RWA de alta precisión, que en el futuro podría ser utilizada por herramientas de conducción autónoma de IA para la autooptimización en el aprendizaje.

El equipo le comentó al autor que la cultura del equipo de LazAI es muy amigable para los desarrolladores, como se puede ver en los incentivos que LazAI ha proporcionado a los desarrolladores con el lanzamiento de su mainnet. Esta cultura que valora a los desarrolladores también ha hecho que Metis sea favorecido por académicos de la industria de la IA. En junio de este año, el Dr. Wang Zehua, un miembro clave del centro de investigación en blockchain de la Universidad de Columbia Británica (UBC) y profesor adjunto del departamento de ingeniería electrónica y de computación, se unió a LazAI como asesor técnico. Según se informa, el Dr. Wang Zehua ha estado trabajando durante mucho tiempo en el campo de la colaboración y la seguridad de sistemas multiagente descentralizados, con un enfoque de investigación en la fusión de la tecnología de IA y blockchain, especialmente en áreas como IA de borde confiable, seguridad de blockchain y contratos inteligentes, y pruebas de conocimiento cero.

El autor mencionó al principio que Metis es el primer L2 en introducir en la práctica un ordenamiento descentralizado, lo que también refleja su búsqueda de iteración tecnológica. Esta dedicación a la tecnología y el enfoque en los desarrolladores han sentado una base sólida para el desarrollo a largo plazo.

¿Por qué elegir la IA?

Esta pregunta puede parecer un poco tonta. Como un concepto muy popular, elegir la IA parece una elección que no requiere reflexión, pero la realidad puede no ser tan simple como parece.

Los desafíos que enfrenta el tipo general de L2 de Ethereum están volviéndose cada vez más severos. Muchos proyectos eligen construir su propio L1 o desarrollar cadenas de aplicaciones basadas en Rollups maduros, en busca de un rendimiento más personalizado. Esto ha llevado a los L2 a tener que reubicar sus estrategias, buscando nuevas direcciones basadas en sus propias características.

Recientemente, el teléfono con paquetes integrados lanzado por ByteDance ha causado sensación. El núcleo de la conmoción es que, a través de la IA, los usuarios ya no necesitan interactuar con múltiples aplicaciones, sino que solo necesitan decirle a la IA sus necesidades, permitiendo que la IA invoque diversas aplicaciones para cumplir los objetivos del usuario. Esto ha provocado un cambio cualitativo en la lógica de “captar tráfico” de la era de Internet, y es probable que las futuras entradas de tráfico se conviertan en una lucha entre IAs.

El autor menciona este ejemplo para demostrar que, aunque muchas L2 han optado por el comercio, los mercados de predicción y la tokenización de RWA, han ignorado que en el futuro, las operaciones de estas aplicaciones no necesariamente serán realizadas por humanos, sino por IA que recibe instrucciones humanas. Si se pierde la entrada a la IA, incluso las cadenas de aplicaciones más extensas se convertirán en simples trabajadores de la IA, y claramente Metis se dio cuenta de este problema hace un año.

El autor mencionó anteriormente que Metis ha estado implementando una estrategia centrada en la IA desde principios de año. En marzo de este año, Metis anunció su estrategia de doble cadena en ETHDenver, además de Metis, Hyperion, que está optimizado específicamente para aplicaciones de IA, es una L2 de alto rendimiento que admite ejecuciones paralelas y retroalimentación instantánea. Además, Hyperion está profundamente integrado con el SDK de Metis, lo que permite la construcción modular de cadenas de aplicaciones, orientadas a transacciones de alta frecuencia y aplicaciones de IA en tiempo real.

LazAI es el “producto insignia” respaldado por esto, y todas las disposiciones anteriores han mostrado su verdadero valor en este momento. Todos los L2, incluyendo Metis, comprenden una cosa: la ventaja en eficiencia de L2 está siendo lentamente erosionada por la red principal de Ethereum, por lo que debe haber un producto capaz que se establezca en al menos una pista, para garantizar que la cadena tenga una tasa de uso estable y mantenga el funcionamiento estable del ecosistema. La infraestructura de IA se asemeja más a una “cosa difícil, pero correcta”.

La solución de utilizar Web3 para optimizar el problema de la anotación de datos de IA apenas ha comenzado a surgir en los últimos meses, y Metis es uno de los primeros miembros de esta nueva ola. Sin embargo, la solución de Metis es un ejemplo muy típico de una solución nativa de Web3, no se trata simplemente de introducir confirmaciones en la cadena y emitir tokens.

Para Metis, la expansión del ecosistema de aplicaciones en cadena y la estrategia de utilizar la cadena como una capa de liquidación en cierta medida están avanzando a la par. Creo que en el futuro el precio de los tokens estará cada vez más vinculado al valor real, y el grado de adopción de la red, así como la demanda real de los tokens de Gas, determinarán el valor de los tokens y de la red. La incursión en la IA también es un retorno de valor para METIS en sí mismo; si mi predicción se hace realidad, cuanto más aparezcan cadenas de aplicaciones no relacionadas con IA basadas en la pila L2, más apoyo de valor proporcionará a METIS.

Los productos basados en blockchain ya han comenzado a infiltrarse en todos los aspectos de las aplicaciones de Internet, con un desempeño aún más destacado en el campo de la IA. El autor sigue sosteniendo que un “modelo en cadena” o “AI Launchpad” por sí solo no tendrá una larga vida útil, pero productos como LazAI, que sirven al ciclo de vida de la IA, son diferentes. Para los desarrolladores y usuarios, los productos que ocupan el primer lugar en la estrategia ecológica siempre valen la pena ser observados y en los que se debe participar.