AI+Web3 프로젝트 Vana의 핵심 아키텍처인 DLP의 논리를 이해하기 위한 기사 🧐이 단계에서는 전체 코인업계 에 AI, TG 및 Meme의 세 가지 보너스 트랙만 있으며 후자 두 VC는 들어갈 수 없습니다. 사이클 코인업계 의 마지막 라운드 A16Z, Paradigm 및 Polychain은 쉽게 많은 자금을 조달하고 투자를 기다리고 있으므로 이제 AI에 미친 듯이 융자 을 조달할 수 있는 능력이 있습니다. , 대형 퍼블릭 체인과는 별도로 AI가 이러한 자금을 모두 받았습니다. 앞서 말씀드린 Sahara 외에도 Vana도 Paradigm, Coinbase 및 폴리체인.
AI+Web3 프로젝트를 분류할 때 아래에서 위로 세 가지 계층이 있을 수 있습니다: 산업 체인 프로세스의 관점에서 볼 때 데이터는 먼저 사용 가능 → 모델에 중첩 → 해시레이트 해시레이트 훈련 → 따라서 데이터는 산업 체인의 최상류이자 희소성으로 평가 상한선이 가장 높은 부문이기도 합니다.
하지만 AI 분야의 데이터 문제, 그리고 Web3가 이 문제를 해결할 수 있는 이유는 사악하고 뻔뻔한 대기업이 사용자가 제공한 데이터를 가져와 돈을 받고 판다는 이야기를 모두가 반복적으로 들어봤을 것이라고 생각합니다. 현재 이 문제는 매우 크지만 해결할 수 있는 방법이 없다는 것입니다. 가장 일반적인 사례는 Facebook의 Meta pixel입니다. 전 세계 웹사이트의 30%가 이 스크립트를 설치하여 사용자에게 데이터를 보냅니다. 교육을 위해 Google에 직접 사용자 데이터를 제공하는 Reddit과 Google 사이에 6천만 달러 규모의 계약이 체결되었습니다. 말할 필요도 없이 YouTube와 Twitter는 확실히 깨끗하지 않습니다. 세계에서 가장 수익성이 높은 산업 AI 데이터에 대한 평등권이라는 큰 문제가 해결되면 카지노라는 꼬리표에서 마을 전체의 희망으로 정말로 상승 것입니다. 이것은 올바르고 많은 것을 올릴 수 있는 트랙입니다. 돈이 많아서 크고 정직한 VC들이 캐스팅을 좋아합니다.
최근에는 데이터 형평성 문제를 해결하기 위한 프로젝트도 많이 나오고, 아이디어도 참 이상합니다. 하지만 개발의 체계화는 처음부터 눈에 띄고 성숙해가고 있을 뿐입니다. 권리 확인 작업을 완료하기 위해 체인에 데이터를 업로드하는 방법에 대해 설명하고 있으며 이제 플랫폼을 개선하기 위한 Vana의 아키텍처는 매우 간단하며 두 개의 레이어만 있습니다. 하위 데이터 유동성 계층 DLP는 데이터 수집 단계를 완료하고 이를 체인에 업로드하는 역할을 담당합니다. 상위 데이터 응용 계층 DPL은 데이터에 정기적이고 사용 가능한 데이터를 제공하며 전체 Vana의 핵심도 DPL입니다. 경제 모델과 에어드랍 에서 가장 큰 부분입니다.
DLP는 하나만 있는 것이 아니라 여러 개로 구성됩니다. 각 DLP에는 자체적인 독립적인 스마트 계약, 검증 방법, 노드 및 기타 시스템이 있습니다. 현재 경제 모델에서는 16개의 DPL 슬롯이 있으며, DPL의 생성자와 참가자는 2년 동안 전체 토큰 인센티브의 17.5%를 받게 되며, DPL 순위가 높을수록 더 많은 인센티브 비율을 받게 됩니다. 고기는 지방이 많고 경쟁도 치열하며 DPL의 운영 메커니즘도 Vana의 핵심입니다.
DPL은 여러 사람이 기여할 수 있는 "데이터 DAO"와 동일합니다. 이는 특정 유형의 데이터 시나리오에 직접적으로 해당합니다. TwitterDAO, RedditDAO 등 누구나 이 DAO에 데이터를 기여할 수 있습니다. 플랫폼 데이터는 내보내기, 크롤링 등 다양한 방법을 통해 얻은 후 업로드하여 데이터를 기부하여 돈을 벌기 때문에 이러한 플랫폼은 귀하의 데이터를 사용하여 판매하므로 그냥 공공 데이터를 구입하면 안 된다는 논리입니다. 시장에서는 그 안에 있는 데이터가 모두 데이터 소유자가 직접 업로드하지만, 문제는 이러한 데이터의 유효성과 포괄성을 어떻게 보장할 것인가입니다. 이것이 단지 풀이고 모든 사람이 마음대로 데이터를 입력한다면 어떨까요? Vana는 기술 및 경제 모델 거버넌스라는 두 가지 방법을 통해 DPL 시스템을 구축합니다.
아래 그림과 같이 DPL에서는 4가지 작업을 할 수 있습니다. DPL을 직접 생성할 수 있는 링크는 다음과 같습니다. usevana.typeform.com/to/lYvFKK...…，作为DPL的创建者你是能分到对应40%的Token的，但难度也非常大可不只是简单填个表而已，除了定义你这个DPL的数据来源、类型等基础信息，你还要自己去解决掉智能合约、数据验证方式等一系列问题，因为每一种类型的数据都是不一样的，你又要确保用户传上来的数据是有效的，所以导致不同的DPL验证方式也完全不同，比如你作为TwitterDAO这个DPL的创建者，你得先想办法告诉想贡献数据的用户怎么样才能有效的把自己Twitter数据弄出来，其次更重要的是你还得为此专门开发对应的验证技术，即每当有用户把数据传上来后，需要验证这个数据到底是不是Twitter的、以及数据的格式内容是否有效、是否是机器人造出来的垃圾数据等等一系列问题，所以每个DLP创建者不亚于一家专门解决某个领域数据的专业工作室。
따라서 일반 사람들이 직접 DPL을 생성하는 것은 여전히 매우 어렵습니다. 그러나 Byte, Alibaba 등의 회사에서 데이터 분석을 담당하는 내부 직원이거나 전문적인 빅데이터 회사 출신이라면 DPL을 생성하십시오. 메인 네트워크에 선택되면 돈을 벌 수 있습니다.
DPL을 생성할 능력이 없다면 당신은 위의 노드가 될 수 있습니다. 즉, 다른 사람이 인증 코드를 작성한 후, 당신은 노드로서 코드 인증을 실행하고 사용자가 제출한 데이터를 브로드캐스팅할 책임이 있습니다. 돈을 벌다.
둘째, 일반 사용자로서 DPL에 가입하여 해당 문서에 따라 데이터를 내보내고 기여하면 돈을 벌 수 있습니다.
방금 언급한 대로, 제한된 16 DPL 외에도 순위가 높을수록 더 많은 돈을 받게 됩니다. 이 순위는 Vana 스테이킹 로서 투표할 수 있습니다. 당신이 생각하는 DPL의 경우 코인을 스테이킹 함으로써 가장 잘 발전할 수 있으며, 그러면 이 DPL의 순위가 상승 더 많은 인센티브를 얻게 되며, 더 많은 검증인과 기여자가 생겨서 긍정적인 나선을 형성하게 됩니다. , 스테이킹 로서 해당 DPL 인센티브의 20%를 받을 수 있습니다.
아래 그림은 현재 테스트넷 단계의 DPL 순위를 보여줍니다. 예를 들어 방금 ChatGPT 데이터 내보내기를 테스트하고 이를 DPL 중 하나에 업로드했습니다. 메인넷에 진입할 예정이므로 관심이 있으시면 DPL을 생성하여 자리를 잡을 수 있는지 확인해 보세요.
하지만 동시에 문제는 DPL 데이터가 유출되지 않도록 어떻게 보장할 수 있는가 하는 것입니다. DPL이 서로 데이터를 훔치거나, 플랫폼을 통해 데이터를 구매하지 않고 제3자가 직접 데이터를 얻는다면 어떻게 될까요? 우선 Vana는 EVM의 Layer 1이지만 모든 데이터는 체인에 업로드되지 않으며 루트 데이터와 증명 데이터만 체인에 업로드됩니다. 다른 데이터는 Intel SGX를 통해 물리적으로 격리됩니다. TEE(Trusted Execution Environment)는 누출 없이 이전에 소개한 @puffer_finance에서 사용하는 바이트 보호 기술과 일치합니다.
현재 Vana는 테스트 네트워크에 있으며 위에서 언급한 테스트 DPL과 일부 상호 작용을 수행하도록 Faucet을 이끌 수 있으며 자체 TG 채굴 미니 게임도 개발했습니다. 누구나 내 초대 링크 |_2024111120231_를 사용할 수 있습니다. |
결국 AI가 코인업계 전체의 희망이 되었다고 할지라도 Web3+AI에 대한 현재의 이야기는 여전히 이야기일 뿐입니다. 이 설계된 시스템이 실제로 구현될 수 있는지 여부는 여전히 장기적인 과정입니다. 기술 측면에서 더 심각한 문제는 그것이 실제로 상업적으로 실행 가능한지 여부입니다. 예를 들어 Google이 데이터 교육 모델을 구매하려고 하는데 Reddit에 데이터베이스에 있는 기성 데이터를 내보내도록 요청하는 데 6천만 달러만 투자해야 할까요? 아니면 사용자가 직접 관리하고 기여한 데이터를 구매하려면 특정 플랫폼으로 이동해야 할까요? 업계 내에서는 논리가 일관적일 수 있지만 ROI를 위한 실제 비즈니스 전쟁에서 일관적일 수 있는지 여부는 아직 갈 길이 멉니다.
