LazAI Основная сеть запущена, мы поговорили с Metis о этом шаге

Автор: Эрик, Foresight News

22 декабря по пекинскому времени Metis, инкубировавший AI данные и прикладной уровень LazAI, объявил о официальном запуске Alpha основной сети. Последнее впечатляющее действие Metis было связано с тем, что он первым представил децентрализованный сортировщик, в то время как в последние годы L2 стремятся сосредоточиться на транзакциях, почему Metis с такой решимостью выбрал AI?

С вопросами мы пообщались с Metis.

Сосредоточение на «данных», новый подход Metis

Команда Metis сообщила автору, что запуск LazAI не является спонтанным решением в ответ на всплеск интереса к ИИ. Еще в начале этого года Metis определила стратегическое направление, сосредоточенное на ИИ, и LazAI был запущен как флагманский продукт после почти года глубоких исследований. LazAI не является чисто ИИ приложением или просто продуктом ИИ, выпустившим токен, а представляет собой сеть, служащую для обучения и применения ИИ моделей.

Создание приложения в формате «Web3+AI» может быть не самым лучшим выбором. Текущий уровень развития ИИ еще не достиг той степени, которая оправдывает сочетание с Web3 на уровне приложений, или, иначе говоря, определенность направления приложения не очень высока. Причина этого заключается в том, что успех стейблкоинов и DeFi обусловлен тем, что финансовая инфраструктура во многих странах или регионах не вполне развита, оставляя рыночные ниши, тогда как в приложениях ИИ, на мой взгляд, в краткосрочной перспективе Web3 не сможет занять слишком много преимуществ.

Но на уровне, не связанном с приложениями, все совершенно иначе. Если оглянуться на последние один-два года, то можно заметить, что облачные провайдеры, включая Alibaba Cloud и AWS, так или иначе интегрировали инструменты или продукты, связанные с L2 или Alt L1, включая Sui. Таким образом, облачные провайдеры могут предложить более разнообразные варианты, а инструменты Web3 во многих случаях также являются более рентабельным выбором.

На взгляд автора, Metis, используя свои преимущества L2 в способности проверки и скорости проверки, сделала правильный выбор, выпустив LazAI. Кроме того, LazAI не просто применяет концепцию Web3, а представляет собой оригинальное решение, которое является оптимальным как с инженерной точки зрения, так и с точки зрения соответствия рынку.

Сначала давайте посмотрим на изображение: главная особенность LazAI заключается в том, что в дизайне учтён целый набор решений, начиная с данных, обучения и заканчивая приложениями. Весь жизненный цикл AI, от обучения до использования и основанных на AI приложений, может быть реализован на LazAI.

Чтобы объяснить LazAI, нужно сначала прояснить три основных компонента: iDAO, DAT и проверяемая вычислительная рамка.

iDAO является минимальной единицей участия в сети и узлом консенсуса. Он сам может быть любой ролью в жизненном цикле AI, профессионалами, предоставляющими данные, AI моделями, обучаемыми на данных, субъектами, предоставляющими вычислительные мощности, командами, разрабатывающими приложения на основе AI и т. д. LazAI разделяет различных участников AI экосистемы, предоставляя больше модульности для AI.

DATs (Data Anchoring Tokens, токены привязки данных) являются оригинальным стандартом полунормализованных токенов команды LazAI и представляют собой ключевую инновацию LazAI. DAT кодирует три ключевых свойства: «сертификат собственности», который подтверждает источник активов и личность автора, «право пользования», определяющее квоты доступа (например, количество вызовов для вывода), и «распределение стоимости», которое позволяет держателям автоматически получать доход в зависимости от доли. DAT позволяет участникам данных и разработчикам ИИ монетизировать свои вклады и в будущем продолжать получать доход от использования пользователями.

Верифицируемая вычислительная рамка предназначена для решения проблемы «черного ящика» вычислений ИИ, в первую очередь для обеспечения подтверждения процесса вызова данных и моделей. LazAI использует TEE (доверенные исполняемые среды), ZKP (нулевые знания) и OP (оптимистичные доказательства) для минимизации доверия к оффлайн-исполнению ИИ. TEE обеспечивает конфиденциальное выполнение, ZKP проверяет вывод, не раскрывая данные, а OP предполагает действительность для оптимизации скорости. Эта смешанная система доказательств похожа на ZK Rollup, но специально разработана для ИИ, балансируя между конфиденциальностью, эффективностью и верифицируемостью.

Исходя из этого, мы можем упорядочить общий рабочий процесс в сети LazAI: пользователи отправляют зашифрованные данные в iDAO, iDAO упаковывает их в LazAI Flow и отправляет через VSC в Quorum, Quorum использует TEE/ZKP для проверки и привязывает хэш к LazChain. После проверки в цепочке можно чеканить DAT, фиксируя метаданные и права, пользователи передают DAT, вызывая сервис, TEE выполняет действия вне цепочки, а результаты проверяются с помощью ZKP/OP.

В этом процессе VSC (Verifiable Service Coordinator) можно рассматривать как группу экспертов, которая подтверждает подлинность специализированных данных, в то время как Quorum является механизмом консенсуса LazChain, а iDAO, выступая в роли узла консенсуса, несет свою ответственность и одновременно обеспечивает функционирование консенсуса.

Запуск основной сети Alpha, что мы можем сделать?

LazAI разработан для решения проблемы получения обучаемых данных в области ИИ. В настоящее время мы наблюдаем проекты Web3+AI, помимо x402, которые включают в себя сети вычислительной мощности, сети с моделями стимулов, такие как AI Launchpad, а также недавно появившиеся проекты, также направленные на предоставление обучаемых данных. С точки зрения автора, первые два не ориентированы на реальные потребности, а используют Web3 как более удобную платформу для ИИ, тогда как охват последних слишком узок.

LazAI, разработанный специально для конкретных задач, создал механизм, который позволяет участникам получать постоянную прибыль и зафиксирован в логике кода, а не добавляется временно каждый раз.

Автор узнал от команды, что Alpha основная сеть LazAI не будет сразу выпускать токены. Для тех, кто обладает профессиональными знаниями и может внести свой вклад, а также для разработчиков AI моделей и продуктов, это является уникальной возможностью продемонстрировать свои способности и возможность монетизировать свои навыки через аирдроп. Кроме того, LazAI запустит программу стимулов для разработчиков с общей наградой в 10 000 METIS для Alpha основной сети, охватывающую поддержку на всех этапах, от ранних прототипов до зрелых приложений, и предоставит многоуровневую экосистему с возможностями, включая продвижение через социальные каналы и фонд для роста пользователей.

Перед запуском основной сети LazAI показал хорошие результаты в тестовой сети. По информации команды, общее количество активных пользователей тестовой сети близко к 140000, а эволюционный ИИ-партнёр Lazbubu, разработанный официальной командой, также привлёк почти 15000 пользователей.

Плоды тестовой сети не ограничиваются этим; преобразование обычных автомобилей в интеллектуальные 3D физические миры данные маппера ROVR Network использует решения LazAI.

ROVR постоянно создает карты окружающей среды с помощью своих устройств и генерирует обширные геопространственные наборы данных, которые затем вводятся в экосистему LazAI. В этом случае ROVR является «iDAO», и загруженные данные будут превращены в DAT, благодаря чему LazAI также получит высокоточное DePIN и базу данных RWA. В будущем, например, инструменты автоматического вождения AI смогут использовать эти данные для самообучения и оптимизации.

Команда сообщила автору, что культура команды LazAI делает ее очень дружелюбной к разработчикам, что видно из стимулов, предоставленных разработчикам с запуском основного сетевого LazAI. Эта культура, ориентированная на разработчиков, также привлекла внимание ученых в области ИИ к Metis. В июне этого года доктор Ван Цзэхуа, ключевой член Центра исследований блокчейна Университета Британской Колумбии (UBC) и преподаватель кафедры электроники и компьютерной инженерии, присоединился к LazAI в качестве технического консультанта. Согласно информации, доктор Ван Цзэхуа долгое время углубленно работает в области координации и безопасности децентрализованных многосоставных систем, его исследовательский фокус заключается в интеграции технологий ИИ и блокчейна, особенно в таких областях, как надежный пограничный ИИ, безопасность блокчейна и смарт-контрактов, а также доказательство с нулевым разглашением.

Автор в начале упоминает, что Metis является первым L2, который внедрил децентрализованный ордербук в практику, что также хорошо отражает его стремление к технологической эволюции. Эта приверженность технологиям и внимание к разработчикам заложили прочный фундамент для долгосрочного развития.

Почему выбрать ИИ?

Этот вопрос может показаться немного глупым. В качестве горячей концепции выбор ИИ выглядит как очевидный выбор, но на самом деле всё может быть не так просто, как кажется.

Проблемы, с которыми сталкиваются универсальные L2 на базе Ethereum, становятся все более серьезными. Многие проекты выбирают создание собственных L1 или разработку приложенческих цепочек на основе зрелых Rollup для достижения более индивидуализированной производительности. Это заставляет L2 переосмысливать свои позиции и искать новые направления, основанные на своих особенностях.

Недавно телефон с встроенной豆包, выпущенный ByteDance, вызвал сенсацию. Ядро этой сенсации заключается в том, что благодаря ИИ пользователям больше не нужно взаимодействовать с несколькими приложениями; достаточно просто сообщить ИИ о своих потребностях, и ИИ вызовет необходимые приложения для достижения целей пользователя. Это приводит к качественному изменению логики «концентрации трафика» в эпоху интернета, и в будущем вход в трафик, вероятно, станет предметом соперничества между ИИ.

Автор приводит этот пример, чтобы показать, что даже если многие L2 выбирают торговлю, предсказательные рынки и токенизацию RWA, они игнорируют то, что в будущем операторами этих приложений могут быть не люди, а ИИ, получающий команды от человека. Если упустить вход в ИИ, даже самые многообразные приложения могут стать просто исполнителями для ИИ, и очевидно, что Metis осознал эту проблему еще год назад.

Автор ранее упоминал, что Metis на самом деле начала реализовывать стратегию, ориентированную на ИИ, с начала года. В марте этого года Metis представила стратегию двойной цепи на ETHDenver: помимо самого Metis, Hyperion, специализированный L2 с высоким уровнем пропускной способности, оптимизированный для ИИ-приложений, поддерживает параллельное выполнение и мгновенную обратную связь. Кроме того, Hyperion глубоко интегрирован с Metis SDK, поддерживая модульное строительство приложенческих цепей, ориентированных на высокочастотную торговлю и реальные ИИ-приложения.

LazAI является «флагманским продуктом», поддерживаемым именно этим, и все предыдущие наработки в этот момент проявили свою истинную ценность. Все L2, включая Metis, прекрасно понимают одну вещь: преимущество L2 в эффективности медленно подрывается основной сетью Ethereum, поэтому должна быть создана работоспособная продукция, чтобы занять хотя бы одну нишу и обеспечить стабильную степень использования сети, поддерживать устойчивую работу экосистемы. Инфраструктура AI больше похожа на «сложную, но правильную задачу».

Использование решений Web3 для оптимизации вопросов аннотирования данных AI только недавно начало набирать популярность, Metis также является одним из первых участников этой волны, однако решение Metis представляет собой очень典典型ное решение Web3 Native, и это не просто простое введение подтверждений в блокчейне и выпуск токенов.

Для Metis расширение экосистемы приложений на блокчейне и стратегия использования цепочки в качестве некой расчетной платформы идут рука об руку. Я верю, что в будущем цена токенов будет все больше связана с их реальной ценностью; степень принятия сети и реальный спрос на токены Gas будут определять ценность токенов и сети. Вход в AI также будет способствовать ценности самого METIS; если мое предсказание сбудется, чем больше появится не-AI приложений на основе L2 стека, тем больше ценностной поддержки получит METIS.

Базирующиеся на блокчейне продукты уже начали проникает во все аспекты интернет-приложений, а их достижения в области ИИ особенно заметны. Я все еще настаиваю на том, что чисто “модель на цепочке” или “AI Launchpad” не будут иметь долгого жизненного цикла, но продукты, такие как LazAI, которые служат жизненному циклу ИИ, будут иметь другое дело. Для разработчиков и пользователей продукты, которые занимают первое место в экологической стратегии, всегда заслуживают внимания и участия.