作者：IOSG Ventures
感謝來自Zhenyang@Upshot, Fran@Giza, Ashely@Neuronets, Matt@Valence, Dylan@Pond 的回饋。
本研究旨在探討對開發者而言哪些人工智慧領域最為重要，以及在Web3 和人工智慧領域哪些可能是爆發的下一個機會。
在分享新的研究觀點之前，首先很高興我們參與了RedPill總計500 萬美元的第一輪融資，也非常激動，期待接下來能夠和RedPill共同成長！
TL;DR
隨著Web3 與AI 的結合成為加密貨幣界的矚目話題，加密世界的AI 基礎設施構建興旺起來，但實際利用AI 或為AI 構建的應用程序並不多，AI 基礎設施的同質化問題逐漸顯現。近期我們參與的RedPill 的第一輪融資，引發了一些更深入的理解。
- 建構AI Dapp 的主要工具包括去中心化OpenAI 存取、GPU 網路、推理網路和代理網路。
- 之所以說GPU 網路比「比特幣挖礦時期」還要熱門，是因為：AI 市場更大，並且成長快速且穩定；AI 每天支援數以百萬計的應用程式；AI 需要多樣化的GPU 型號和伺服器位置；技術比過往更成熟；面向的客戶群也更廣。
- 推理網路和代理網路有相似的基礎設施，但關注點不同。推理網路主要供有經驗的開發者部署自己的模型，而執行非LLM 模型不一定需要GPU。代理網絡則更專注於LLM，開發者無需自帶模型，而是更注重提示工程和如何將不同的代理連結起來。代理網路總是需要高效能的GPU。
- AI 基礎設施項目承諾巨大，仍在不斷推出新功能。
- 多數原生加密項目仍處於測試網階段，穩定性差，配置複雜，功能受限，還需要時間證明其安全性和隱私性。
- 假設AI Dapp 成為大趨勢，還有許多未開發的領域，如監控、與RAG 相關的基礎設施、Web3 原生模型、內建加密原生API 和資料的去中心化代理、評估網路等。
- 垂直整合是一個顯著趨勢。基礎設施項目試圖提供一站式服務，簡化AI Dapp 開發者的工作。
- 未來將是混合型的。部分推理在前端進行，而部分在鏈上計算，這樣做可以考慮到成本和可驗證性因素。
Source:IOSG
引言
- Web3 與AI 的結合是當前加密領域中最受矚目的話題之一。才華橫溢的開發者正在為加密世界建立AI 基礎設施，致力於將智慧帶入智能合約。建構AI dApp 是極其複雜的任務，開發者需要處理的範圍包括資料、模型、運算力、操作、部署和與區塊鏈的整合。針對這些需求，Web3 創辦人已經開發出許多初步的解決方案，如GPU 網路、社群資料標註、社群訓練的模型、可驗證的AI 推理與訓練以及代理商商店。
- 而在這興旺的基礎設施背景下，實際利用AI 或為AI 構建的應用程式並不多。開發者在尋找AI dApp 開發教學課程時，發現這些與原生加密AI 基礎架構相關的教學並不多，大多數教學僅涉及在前端呼叫OpenAI API。
Source:IOSGVentures
- 目前的應用未能充分發揮區塊鏈的去中心化和可驗證功能，但這種狀況很快就會改變。現在，大多數專注於加密領域的人工智慧基礎設施已經啟動了測試網絡，並計劃在未來6 個月內正式運作。
- 本研究將詳細介紹加密領域人工智慧基礎設施中可用的主要工具。讓我們準備迎接加密世界的GPT-3.5 時刻吧！
1. RedPill：為OpenAI 提供去中心化授權
前文所提到的我們參投的RedPill 是一個很好的引進點。
OpenAI 擁有幾種世界級強大的模型，如GPT-4-vision、GPT-4-turbo 和GPT-4o，是建構先進人工智慧Dapp 的優選。
開發者可以透過預言機或前端介面呼叫OpenAI API 以將其整合到dApp 中。
RedPill 將不同開發者的OpenAI API 整合在一個介面下，為全球用戶提供快速、經濟且可驗證的人工智慧服務，從而實現了對頂尖人工智慧模型資源的民主化。 RedPill 的路由演算法會將開發者的請求導向到單一貢獻者處。 API 請求將透過其分發網路執行，從而繞過任何來自OpenAI 的可能限制，解決了加密開發者面臨的一些常見問題，例如：
- 限制TPM（每分鐘代幣）：新帳戶對代幣的使用有限，無法滿足熱門且依賴AI 的dApp 的需求。
- 存取限制：一些模型對新帳戶或某些國家的存取設定了限制。
透過使用相同的請求代碼但更換主機名，開發者能以低廉的成本、高擴展性和無限制的方式存取OpenAI 模型。
2. GPU 網路
除了使用OpenAI 的API，許多開發人員還會選擇自行在家中託管模型。他們可以依托去中心化GPU 網絡，如io.net、Aethir、Akash 等流行的網絡，自行建立GPU 叢集並部署及運行各種強大的內部或開源模型。
這樣的去中心化GPU 網絡，能夠借助個人或小型資料中心的運算力，提供靈活的配置、更多的伺服器位置選擇以及更低的成本，讓開發人員可以在有限的預算內輕鬆進行AI 相關的試驗。然而，由於去中心化的性質，此類GPU 網路在功能性、可用性和資料隱私方面仍存在一定的限制。
過去幾個月，GPU 的需求火爆，超過了先前的比特幣挖礦熱潮。此現象的原因包括：
- 目標客戶增多，GPU 網路現在服務於AI 開發者，他們的數量不僅龐大而且更忠實，不會受到加密貨幣價格波動的影響。
- 相較於挖礦專用設備，去中心化GPU 提供了更多的型號和規格，更能滿趡iez 要求。尤其是大型模型處理需要更高的VRAM，而小型任務則有更適合的GPU 可選。同時，去中心化GPU 能夠近距離服務終端用戶，並降低延遲。
- 技術日趨成熟，GPU 網路依賴高速區塊鏈如Solana 結算、Docker 虛擬化技術和Ray 運算叢集等。
- 在投資回報方面，AI 市場正在擴張，新應用和模型的開發機會多，H100 模型的預期回報率為60-70%，而比特幣挖礦則更為複雜，贏家通吃，產量有限。
- 比特幣挖礦企業如Iris Energy、Core Scientific 和Bitdeer 也開始支援GPU 網絡，提供AI 服務，並積極購買專為AI 設計的GPU，如H100。
推薦：對於不太重視SLA 的Web2 開發者，io.net 提供了簡潔易用的體驗，是個性價比很高的選擇。
3. 推理網絡
這是加密原生AI 基礎架構的核心。它將在未來支援數十億次AI 推理操作。許多AI layer1 或layer2 為開發者提供了在鏈上原生呼叫AI 推理的能力。市場領導者包括Ritual、Valence 和Fetch.ai。
這些網路在以下方面存在差異：
- 效能（延遲、計算時間）
- 支持的模型
- 可驗證性
- 價格（鏈上消耗成本、推理成本）
- 開發體驗
3.1 目標
理想的情況是，開發者可以在任何地方，透過任何形式的證明，輕鬆地存取自訂的AI 推理服務，整合過程中幾乎沒有任何阻礙。
推理網路提供了開發者所需的全部基礎支持，包括按需生成和驗證證明、進行推理計算、推理資料的中繼和驗證、提供Web2 和Web3 的介面、一鍵式模型部署、系統監測、跨鏈操作、同步整合及定時執行等功能。
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借助這些功能，開發者可以將推理服務無縫整合到他們現有的智能合約中。例如，在建構DeFi 交易機器人時，這些機器人會利用機器學習模型尋找特定交易對的買賣時機，並在基礎交易平台上執行對應的交易策略。
在完全理想的狀態下，所有的基礎架構都是雲端託管的。開發者只需將他們的交易策略模型以通用格式如torch 上傳，推理網路就會儲存並為Web2 和Web3 查詢提供模型。
所有模型部署步驟完成後，開發者可以直接透過Web3 API 或智慧合約呼叫模型推理。推理網路將持續執行這些交易策略，並將結果回饋給基礎智能合約。如果開發者管理的社群資金量很大，還需要提供推理結果的驗證。一旦收到推理結果，智能合約就會根據這些結果進行交易。
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3.1.1異步與同步
從理論上講，非同步執行的推理操作可以帶來更好的效能表現；然而，這種方式在開發體驗上可能會讓人感到不便。
在採用非同步方式時，開發者需要先將任務提交到推理網路的智在合約中。當推理任務完成後，推理網路的智能合約會將結果回傳。在這種程式模式下，邏輯被分成推理呼叫和推理結果處理兩個部分。
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如果開發者有嵌套的推理呼叫和大量的控制邏輯，情況會變得更糟。
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非同步編程模式使得它難以與現有的智能合約整合。這需要開發者編寫大量額外的程式碼，並進行錯誤處理和管理依賴關係。
相對地，同步編程對於開發者來說更加直觀，但它在響應時間和區塊鏈設計上引入了問題。例如，如果輸入資料是區塊時間或價格這種快速變動的數據，那麼在推理完成後數據已不再新鮮，這可能會導致在特定情況下智慧合約的執行需要回滾。想像一下，你用一個過時的價格來做交易。
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大部分AI 基礎架構採用非同步處理，但Valence 正在嘗試解決這些問題。
3.2現實情況
實際上，許多新的推理網絡仍在測試階段，例如Ritual 網路。根據他們的公開文件，這些網路目前的功能較為有限（諸如驗證、證明等功能還未上線）。他們目前沒有提供一個雲端基礎設施以支援鏈上AI 運算，而是提供了一個框架，用於自我託管AI 計算並將結果傳遞至鏈上。
這是一個運作AIGC NFT 的體系結構。擴散模型產生NFT 並上傳至Arweave。推理網絡會用這個Arweave 位址在鏈上鑄造該NFT。
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這個過程非常複雜，開發者需要自行部署和維護大多數基礎設施，例如配備客製化服務邏輯的Ritual 節點、Stable Diffusion 節點及NFT 智慧合約。
推薦：目前的推理網路在整合和部署自訂模型方面相當複雜，且在這一階段大多數網路還不支援驗證功能。將AI 技術應用到前端會為開發者提供一個相對簡單的選擇。如果你非常需要驗證功能，ZKML 提供者Giza 是個不錯的選擇。
4. 代理網絡
代理網路讓使用者能輕鬆自訂代理程式。這樣的網路由能自主執行任務、相互交雲以及與區塊鏈網路互動的實體或智慧合約組成，這一切都無需人工直接幹預。它主要針對LLM 技術。例如，它可以提供一個深入了解以太坊的GPT 聊天機器人。這種聊天機器人目前的工具較為有限，開發者還無法在此基礎上開發複雜的應用。
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但將來，代理網路將提供更多的工具給代理程式使用，不僅是知識，還包括呼叫外部API、執行特定任務的能力等。開發者將能夠將多個代理連接起來建置工作流程。例如，編寫Solidity 智能合約會涉及多個專門的代理，包括協定設計代理、Solidity 開發代理、程式碼安全審查代理以及Solidity 部署代理。
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我們透過使用提示和場景來協調這些代理商的合作。
一些代理網絡的範例包括Flock.ai、Myshell、Theoriq。
推薦：現今大部分代理商的功能都相對有限。對於特定用例，Web2 代理程式能夠更好的服務，並且擁有成熟的編排工具，例如Langchain、Llamaindex。
5.代理網絡與推理網絡的差異
代理網路更著重於LLM，提供如Langchain 這樣的工具來整合多個代理程式。通常情況下，開發者無需親自開發機器學習模型，代理網路已經將模型開發和部署的流程簡化。他們只需要連結必要的代理和工具。大多數情況下，最終用戶將直接使用這些代理程式。
推理網絡則是代理網絡的基礎設施支撐。它提供給開發者較低層次的存取權限。正常情況下，終端用戶不會直接使用推理網路。開發者需要部署自己的模型，這不僅限於LLM，並且他們可以透過鏈下或鏈上存取點使用它們。
代理網絡和推理網絡並非完全獨立的產品。我們已經開始看到一些豎向整合的產品。他們因為這兩種功能都依賴相似的基礎設施，所以同時提供代理和推理能力。
6.新的機會之地
除了模型推理、訓練和代理網絡外，web3 領域還有很多值得探索的新領域：
- 資料集：如何將區塊鏈資料轉變為機器學習可用的資料集？機器學習開發者需要的是更具體、更專題的數據。例如，Giza 提供了一些高品質的、關於DeFi 的資料集，專門用於機器學習訓練。理想的數據應不僅僅是簡單的表格數據，還應該包括能夠描述區塊鏈世界互動的圖形數據。目前，我們在這方面還有不足。目前有些項目正透過獎勵個人創建新資料集來解決這個問題，例如Bagel 和Sahara，它們承諾保護個人資料的隱私。
- 模型儲存：有些模型體積龐大，如何儲存、分發及版本控制這些模型是關鍵，這關係到鏈上機器學習的效能和成本。在這一領域，Filecoin, AR 和0g 等先鋒項目已經取得了進展。
- 模型訓練：分散式且可驗的模型訓練是個難題。 Gensyn, Bittensor, Flock 和Allora 等已有顯著進展。
- 監控：由於模型推理在鏈上與鏈下都有發生，我們需要新的基礎設施來幫助web3 開發者追蹤模型的使用狀況，及時發現可能存在的問題和偏差。有了合適的監控工具，web3 的機器學習開發者可以及時調整，不斷優化模型精準度。
- RAG 基礎架構：分散式RAG 需要全新的基礎架構環境，對儲存、嵌入運算和向量資料庫有較高的需求，同時要確保資料的隱私安全。這與目前的Web3 AI 基礎設施大不相同，後者大多依賴第三方來完成RAG，例如Firstbatch 和Bagel。
- 專為Web3 客製化的模型：並非所有模型都適合Web3 情境。大多數情況下，需要對模型進行重新訓練，以適應價格預測、推薦等具體應用。隨著AI 基礎設施的繁榮發展，未來我們期望有更多web3 本地模型來服務AI 應用。例如Pond 正在開發區塊鏈GNN，用於價格預測、推薦、詐欺偵測和反洗錢等多種場景。
- 評估網絡：在缺乏人類回饋的情況下評估代理是不容易的。隨著代理創建工具的普及，市場上將會出現無數的代理。這就需要有一個系統來展示這些代理的能力，並幫助使用者判斷在特定情況下哪個代理程式的表現最佳。例如，Neuronets 是這個領域的一個參與者。
- 共識機制：對於AI 任務，PoS 不一定是最佳選擇。計算複雜度、驗證的困難和確定性的缺失是PoS 面臨的主要挑戰。 Bittensor 創造了一種新的智慧共識機制，獎勵網路中為機器學習模型和輸出做出貢獻的節點。
7.未來展望
我們目前觀察到了垂直整合的發展趨勢。透過建構一個基礎的運算層，網路能夠為多種機器學習任務提供支持，包括訓練、推理及代理網路服務。這種模式意在為Web3 的機器學習開發者提供全方位的一站式解決方案。
目前，鏈上推理儘管成本高昂且速度較慢，但它提供了出色的可驗證性和與後端系統（例如智能合約）的無縫整合。我認為未來將走向混合應用的道路。一部分推理處理將在前端或鏈下進行，而那些關鍵的、決策性的推理則會在鏈上完成。這種模式已經在行動裝置上得到了應用。透過利用行動裝置的本質特點，它能夠在本地快速運行小型模型，並將更複雜的任務遷移到雲端，利用較大的LLM 處理。
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來源：IOSG
