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來源：MeteoriteLabs
近一年來，AI敘事在Crypto市場發展火熱，a16z、紅杉、Lightspeed、Polychain等領先的VC大筆一揮，千萬美元下注。許多科研背景、名校背景的高素質團隊也進入了Web3，向著去中心化AI的方向邁進。未來12個月內，我們將見證這些優質項目逐漸落地。
今年10月，OpenAI再次融資66億美元，AI賽道的軍備競賽來到了一個史無前例的高度。散戶投資者很少有機會在直接投資英偉達和硬件以外賺錢，這股熱情勢必會持續蔓延到Crypto中，特別是近期由AIMeme帶動的全民抓狗潮。可以預見的是，CryptoxAI，不論是現有上市Tokens，還是新晉明星項目，勢頭仍會強勁。
隨著去中心化AI頭部項目Hyperbolic近日獲得Polychain和Lightspeed的二次加碼，我們從近期獲得頭部機構大額融資的6個項目出發，梳理CryptoxAI基建項目的發展脈絡，展望去中心化技術可以如何為人類在AI的未來保駕護航。
Hyperbolic：近日宣布完成由Variant和Polychain共同領投的1200萬美元A輪融資，總融資額超過2000萬美元，BanklessVentures、ChapterOne、LightspeedFaction、IOSG、BlockchainBuildersFund、AlumniVentures、SamsungNext等知名VC參投。
PINAI：完成1000萬美元pre-seed輪融資，a16zCSX、HackVC、BlockchainBuildersFund（斯坦福Blockchain加速器）等一眾知名VC投資。
Vana：完成1800萬美元的A輪融資和 500萬美元的戰略融資，Paradigm、Polychain、Coinbase等知名VC投資。
Sahara：完成4300萬美元A輪融資，BinanceLabs、PanteraCapital、Polychain等知名VC投資。
Aethir：2023年以1.5億美元估值完成900萬美元的Pre-A輪融資，并在2024年完成約1.2億美元的節點銷售。
IO.NET：完成3000萬美元的A輪融資，HackVC、DelphiDigital、ForesightVentures等知名VC投資。
Container、Indexer、Checker三者之間有效協作，為客戶提供了自由定制算力配置，安全、穩定且價格相對低廉的云服務體驗。對于AI和游戲等領域，Aethir是一個不錯的商用級解決方案。
總的來說，Aethir通過DePIN的方式，重塑了GPU資源的分配和使用，讓算力變得更加普及和經濟。它已在AI和游戲領域取得了一些不錯的成績，而且還在不斷擴展合作伙伴和業務線，未來的發展潛力不可限量。IO.NET：打破算力瓶頸的分布式超級計算網絡
IO.NET今年3月完成了3000萬美元的A輪融資，HackVC、DelphiDigital、ForesightVentures等知名VC投資。
與Aethir類似，打造一個企業級的去中心化計算網絡，通過匯聚全球閑散的計算資源（GPU、CPU），為AI初創企業提供價格更低、更易獲得、更靈活適配的算力服務。
不同于Aethir的是，IO.NET利用Ray框架（IO-SDK）將數千個GPU集群轉換為一個整體，服務于機器學習（Ray框架也被OpenAI用于訓練GPT-3）。在單個設備上訓練大模型時，CPU/GPU內存限制和順序處理工作流程呈現了巨大的瓶頸。利用Ray框架來編排和批處理，實現了算力任務并行化。
為此，IO.NET采用多層架構：
用戶界面層：為用戶提供視覺前端界面，包括公共網站、客戶區域及GPU供應商區域，旨在提供直觀且友好的用戶體驗。
安全層：確保系統的完整性與安全，融合了網絡防護、用戶認證及活動日志記錄等機制。
API層：作為網站、供應商及內部管理的通信樞紐，便于數據交換和各類操作的執行。
后端層：構成系統核心，負責管理集群/GPU、客戶交互及自動擴展等運營任務。
數據庫層：負責數據的存儲和管理，主存儲負責結構化數據，而緩存則用于臨時數據的處理。
任務層：管理異步通信和任務執行，保證數據處理和流轉的高效性。
基礎設施層：構成系統基礎，包含GPU資源池、編排工具及執行/ML任務，配備了強大的監控解決方案。
與Aethir、IO.NET類似，Hyperbolic的AI云擁有自己獨特的GPU集群模型，被稱為“太陽系集群”。正如我們所知的那樣，太陽系包含了水星、火星等各種獨立行星，Hyperbolic的太陽系集群掌管著例如水星集群、火星集群、木星集群，這些GPU集群用途廣泛，規模各異，但又相互獨立，由太陽系調度。
這樣的模型確保了GPU集群滿足了兩個特性，相比Aethir、IO.NET更靈活且效率最大化：
調節狀態平衡，GPU集群會根據需求自動擴大或縮小
若某個集群發生中斷，太陽系集群將自動檢測并修復
另外，從加密創新的角度，我們認為Hyperbolic最應關注的成績是開發了驗證機制PoSP（ProofofSampling，抽樣證明），以去中心化的方法解決AI領域最棘手的挑戰之一—驗證輸出是否來自指定的模型，從而使推理過程可以經濟有效地去中心化。
如果未來spML得到檢驗，那么足以改變AI應用的游戲規則，使無需信任的推理驗證成為現實。此外，Hyperbolic擁有行業中獨一無二的將BF16算法運用在模型推理中的能力（同業者都還停留在FP8），能有效提升推理的準確度，使得Hyperbolic的去中心化推理服務性價比卓越超群。
此外，Hyperbolic的創新還體現在其將AI云的算力供給與AI應用一體化。去中心化算力市場的需求本身較為稀少，Hyperbolic通過構建可驗證的AI基礎設施來吸引開發者建設AI應用，算力可以在不犧牲性能和安全性的情況下直接無縫集成至AI應用，擴展到一定規模后能做到自給自足，達到供需平衡。
開發者可以在Hyperbolic上構建圍繞算力、Web2及Web3的AI創新應用，例如：
GPUExchange，建立在GPU網絡（編排層）之上的GPU交易平臺，將“GPU資源”商品化自由交易，使算力更具成本效益。
IAO，或者說將AIAgentTokens化，允許貢獻者賺取Tokens，AIAgent的收入將分配給Tokens持有者。
AI驅動的DAO，即通過人工智能幫助治理決策和財務管理的DAO。
GPURestaking，允許用戶將GPU連接到Hyperbolic后，再質押到AI應用。
總的來說，Hyperbolic建立了一個開放的AI生態系統，讓每個人都能輕松地使用AI。通過技術創新，Hyperbolic正在讓AI變得更加普及和可訪問，讓AI的未來充滿互操作性和兼容性，鼓勵合作創新。數據回歸用戶，共赴AI浪潮
當今，數據就是金礦，個人數據正被科技巨頭無償攫取和商業化。
數據是AI的食糧。沒有高質量的數據，即使是最先進的算法也無法發揮其作用。數據的數量、質量和多樣性直接影響到AI模型的性能。
前面我們提到過，業界正在期待GPT-5的推出。但是它遲遲沒出來，原因可能是數據量尚未足夠。僅在發表論文階段的GPT-3，就需要2萬億Token的數據量。GPT-5預計會達到200萬億Token的數據量。除了現有的文本數據，還要更多的多模態數據，加以清洗后才能夠被用于訓練。
在今天的公開互聯網數據中，高質量的數據樣本是偏少的，一個現實的情況是，大模型在任意領域的問答生成表現都非常好，但面對專業領域問題的表現不佳，甚至會出現模型“一本正經地胡說八道”的幻覺。
為了確保數據的“新鮮程度”，AI巨頭們經常與大型數據源的所有者達成交易協議。例如，OpenAI與Reddit簽署了一項價值6000萬美元的協議。
近期一些社群軟件開始要求用戶簽署協議，需要用戶同意將內容授權用于第三方AI模型的訓練，然而，用戶卻沒有從中獲得任何回報。這種掠奪行為引發輿論對數據使用權的質疑。
顯然，Blockchain去中心化且可追溯來源的潛力天然適合改善數據和資源的獲取窘境，同時為用戶數據提供更多控制權和透明度，還可以通過參與AI模型的訓練和優化獲得收益。這種全新的數據價值創造方式將大幅提升用戶參與度，推動生態整體繁榮。
Web3已經有了一些針對AI數據的公司，例如：
數據獲取：OceanProtocol、Vana、PINAI、Sahara等
數據處理：PublicAI、Lightworks等
其中比較有意思的是Vana、PINAI、Saraha，恰巧也都在近期獲得了大額融資，投資者陣容豪華。這兩個項目都跳脫出了子領域，將數據獲取與AI開發相結合，推動AI應用的落地。Vana：用戶掌控數據，DAO與貢獻機制重塑AI數據經濟
Vana在2022年12月完成了一輪1800萬美元的融資，并在今年9月完成了500萬美元的戰略融資。Paradigm、Polychain、Coinbase等知名VC投資。
Vana的核心理念是“用戶擁有的數據，實現用戶擁有的AI”。在這個數據為王的時代，Vana想要打破大公司對數據的壟斷，讓用戶自己控制自己的數據，并且從自己的數據中獲益。
Vana是一個去中心化數據網絡，專注于保護私人數據，使用戶的數據能夠像金融資產一樣靈活地使用。Vana試圖重塑數據經濟的格局，將用戶從被動的數據提供者轉變為積極參與、共同受益的生態系統建設者。
為了實現這個愿景，Vana允許用戶通過數據DAO匯集并上傳數據，然后通過貢獻證明機制，在保護隱私的情況下驗證數據的價值。這些數據可以用于AI訓練，而用戶根據上傳數據的優質程度獲得激勵。
在實現方式上，Vana的技術架構包括數據流動性層、數據可移植層、通用連接組、非托管數據存儲和去中心化應用層五個關鍵組件。
數據流動性層（DataLiquidityLayer）：這是Vana網絡的核心，它通過數據流動性池（DLP）激勵、聚合并驗證有價值的數據。DLP就像是數據版的“流動性池”，每個DLP都是一個智能合約，專門用于聚合特定類型的數據資產，如Reddit、Twitter等社交媒體數據。
數據可移植層（DataPortabilityLayer）：這一組件向用戶數據賦予了可移植性，確保用戶可以輕松地在不同的應用和AI模型之間轉移和使用自己的數據。
數據生態圖：這是一個跟蹤整個生態實時數據流動的地圖，確保了透明度。
非托管數據存儲：Vana的創新點在于其獨特的數據管理方式，讓用戶始終保持對自己數據的完全控制權。用戶的原始數據不會上鏈，而是由用戶自行選擇存儲位置，比如云服務器或個人服務器。
去中心化應用層：在數據基礎上，Vana構建了一個開放的應用生態系統，開發者可以利用DLP積累的數據構建各種創新應用，包括AI應用，而數據貢獻者則可以從這些應用中獲得分紅獎勵。
有了PINAI，用戶將不再需要打開數千個手機App來完成不同的任務。當用戶向個人AI助理表達“我想買一件新衣服”、“點什么樣的外賣”或“找到我這篇文章中最好的投資機會”等意圖時，該AI不僅了解用戶的偏好，還可以有效地執行所有這些任務——將找到最相關的應用程序和服務提供商，以競標的形式實現用戶意圖。
最重要的是，PINAI意識到了在當下用戶習慣直接和中心化服務提供商互動獲得服務的困局下，引入一個能提供更多價值的去中心化服務的必要性。個人AI助理可以名正言順的以用戶的名義，獲取用戶和Web2應用互動時產生的高價值數據，并以去中心化的方式存儲、調用，使同一份數據發揮更大的價值，使數據所有者和調用者同時受益。
雖然PINAI主網還未正式上線，但團隊通過Telegram小程度向用戶展示了產品雛形，便于感知愿景。
HiPINBot由三個板塊組成，Play、DataConnectors、AIAgent。
Play是一個AI虛擬伴侶，由PINAI-1.5b、Gemma、Llama等大模型提供支持。這就相當于PINAI的個人AI助理。
在DataConnectors中，用戶可以連接Google、Facebook、X、Telegram賬戶，賺取積分升級虛擬伴侶。未來還將支持用戶連接Amazon、Ebay、Uber等賬戶。這就相當于PINAI的DePIN數據網絡。
自己的數據自己用，連接數據后，用戶可以向虛擬伴侶提出需求（Comingsoon），由虛擬伴侶向符合任務要求的AIAgent提供用戶的數據來處理。
官方開發了一些AIAgent原型，目前仍是測試階段，這些也就相當于PINAI的外部AI服務。例如XInsight，輸入推特賬號，它可以分析該賬號的運營情況。當DataConnectors支持電商、外賣等平臺賬戶后，像Shopping、OrderFood這些AIAgent也能夠發揮作用，自主處理用戶提出的訂單。
總的來說，通過DePIN+AI的形式，PINAI建立了一個開放的AI網絡，讓開發者可以構建真正有用的AI應用，讓用戶的生活變得更加便捷和智能。隨著更多的開發者加入，PINAI將會帶來更多創新的應用，讓AI真正融入日常生活。Sahara：多層架構領航AI數據確權、隱私、與公平交易
Sahara在今年8月完成4300萬美元A輪融資，BinanceLabs、PanteraCapital、Polychain等知名VC投資。
SaharaAI是一個多層架構的AIBlockchain應用平臺，專注在AI時代建立一個更加公平透明、能夠將數據進行價值歸屬并分潤給用戶的AI發展模式，解決傳統AI系統中的隱私、安全、數據獲取以及透明度等痛點。
通俗的來說，SaharaAI想要建一個去中心化的AI網絡，讓用戶能自己控制數據，還能根據貢獻的數據質量來獲得獎勵。這樣一來，用戶不再是被動的數據提供者，而是變成了能夠參與進來，共享收益的生態系統建設者。
用戶可以把數據上傳到他們的去中心化數據市場，然后通過一種特殊的機制來證明這些數據的所有權（“確權”）。這些數據可以用來訓練AI，用戶根據數據的質量來獲得獎勵。
SaharaAI包含應用、交易、數據和執行四層架構，為AI生態系統發展提供了強大的基礎。
應用層：提供安全保險庫、去中心化AI數據市場、無代碼工具包和SaharaID等工具。這些工具能夠確保數據隱私并推動對用戶的公平補償，且進一步簡化創建和部署AI應用的過程。
簡單來說，保險庫利用先進的加密技術保障AI數據的安全性；去中心化AI數據市場可以用于數據收集、標注和轉化，促進創新和公平交易；無代碼工具包則使AI應用的開發更加簡單；SaharaID負責管理用戶聲譽，保障信任。
交易層：SaharaBlockchain，通過權益證明（PoS）共識機制來確保網絡的效率和穩定性，讓即使在有惡意節點存在的情況下也能達成共識。此外，Sahara的原生預編譯功能是專為優化AI處理而設計，能直接在Blockchain環境中進行高效計算，提升系統性能。
數據層：管理鏈上和鏈下的數據。鏈上數據處理不可追溯的操作和屬性記錄，保障信譽和透明性；鏈下數據則處理大型數據集，并通過MerkleTree和零知識證明技術來確保數據的完整性與安全性，防止數據重復和篡改。
執行層：抽象了保險庫、AI模型和AI應用的操作，支持各種AI訓練、推理和服務范式。
整個四層架構不僅確保了系統的安全和可擴展性，還體現了SaharaAI促進協作經濟和AI發展的遠大愿景，旨在徹底改變AI技術的應用模式，為用戶帶來更具創新性和公平的解決方案。結語
隨著AI技術的不斷進步和加密市場的興起，我們正站在一個新時代的門檻上。
隨著AI大模型和應用的不斷涌現，對算力的需求也在呈指數級增長。然而，算力的稀缺和成本的上升，對于許多中小型企業來說，是一個巨大的挑戰。幸運的是，去中心化的解決方案，特別是Hyperbolic、Aethir和IO.NET，為AI初創公司提供了新的算力獲取途徑，降低了成本，提高了效率。
同時，我們也看到了數據在AI發展中的重要性。數據不僅是AI的食糧，更是推動AI應用落地的關鍵。PINAI、Sahara等項目通過激勵網絡，鼓勵用戶參與數據的收集和分享，為AI的發展提供了強大的數據支持。
算力和數據不僅僅是訓練環節，對于AI應用來說，從數據攝入到生產推理，每個環節都需要利用不同工具實現海量數據處理，并且這是一個不斷重復的流程。
在這個AI和Crypto交織的世界中，我們有理由相信，未來將見證更多創新的AI項目落地，這些項目將不僅改變我們的工作和生活方式，也將推動整個社會向更加智能化、去中心化的方向發展。隨著技術的不斷進步和市場的不斷成熟，我們期待著一個更加開放、公平、高效的AI時代的到來。
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