撰文：IOSG Ventures
感謝來自 Zhenyang@Upshot, Fran@Giza, Ashely@Neuronets, Matt@Valence, Dylan@Pond 的反饋。
本研究旨在探討對開發者而言哪些人工智能領域最為重要，以及在 Web3 和人工智能領域哪些可能是爆發的下一個機遇。
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。
構建 AI Dapp 的主要工具包括去中心化 OpenAI 訪問、GPU 網絡、推理網絡和代理網絡。
之所以說 GPU 網絡比「比特幣挖礦時期」還要熱門，是因為：AI 市場更大，並且增長快速且穩定；AI 每天支持數以百萬計的應用程序；AI 需要多樣化的 GPU 型號和服務器位置；技術比過往更成熟；面向的客戶群也更廣。
推理網絡和代理網絡有相似的基礎設施，但關注點不同。推理網絡主要供有經驗的開發者部署自己的模型，而運行非 LLM 模型並不一定需要 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聯結起來。代理網絡總是需要高性能的 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，還需要時間來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、內置加密原生 API 和數據的去中心化代理、評估網絡等。
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構建 AI 基礎設施，致力於將智能帶入智能合約。構建 AI dApp 是極其複雜的任務，開發者需要處理的範圍包括數據、模型、計算力、操作、部署和與區塊鏈的整合。針對這些需求，Web3 創始人已經開發出許多初步的解決方案，如 GPU 網絡、社區數據標註、社區訓練的模型、可驗證的 AI 推理與訓練以及代理商店。
而在這興旺的基礎設施背景下，實際利用 AI 或為 AI 構建的應用程序並不多。開發者在查找 AI dApp 開發教程時，發現這些與原生加密 AI 基礎設施相關的教程並不多，大多數教程僅涉及在前端調用 OpenAI API。
Source: IOSG Ventures
當前的應用未能充分發揮區塊鏈的去中心化和可驗證功能，但這種狀況很快將會改變。現在，大多數專注於加密領域的人工智能基礎設施已經啟動了測試網絡，並計劃在未來 6 個月內正式運行。
本研究將詳細介紹加密領域人工智能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 是一個很好的引入點。
OpenAI 擁有幾種世界級強大的模型，如 GPT-4-vision、GPT-4-turbo 和 GPT-4o，是構建先進人工智能 Dapp 的優選。
開發者可以通過預言機或前端接口調用 OpenAI API 以將其集成到 dApp 中。
RedPill 將不同開發者的 OpenAI API 整合在一個接口下，為全球用戶提供快速、經濟且可驗證的人工智能服務，從而實現了對頂尖人工智能模型資源的民主化。RedPill 的路由算法會將開發者的請求定向到單一貢獻者處。API 請求將通過其分發網絡執行，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，如：
限制 TPM（每分鐘代幣）：新賬戶對代幣的使用有限，無法滿足熱門且依賴 AI 的 dApp 的需求。
訪問限制：一些模型對新賬戶或某些國家的訪問設置了限制。
通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訪問 OpenAI 模型。
2. GPU 網絡
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。他們可以依託去中心化 GPU 網絡，如 io.net、Aethir、Akash 等流行的網絡，自行建立 GPU 集群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，能夠藉助個人或小型數據中心的計算力，提供靈活的配置、更多的服務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 網絡在功能性、可用性和數據隱私方面還存在一定的侷限。
過去幾個月，GPU 的需求火爆，超過了之前的比特幣挖礦熱潮。此現象的原因包括：
目標客戶增多，GPU 網絡現在服務於 AI 開發者，他們的數量不僅龐大而且更為忠實，不會受到加密貨幣價格波動的影響。
相比挖礦專用設備，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，降低延遲。
技術日趨成熟，GPU 網絡依賴高速區塊鏈如 Solana 結算、Docker 虛擬化技術和 Ray 計算集群等。
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 也開始支持 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 基礎設施的核心。它將在未來支持數十億次 AI 推理操作。許多 AI layer1 或 layer2 為開發者提供了在鏈上原生調用 AI 推理的能力。市場領導者包括 Ritual、Valence 和 Fetch.ai。
這些網絡在以下方面存在差異：
性能（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，通過任何形式的證明，輕鬆地訪問自定義的 AI 推理服務，整合過程中幾乎沒有任何阻礙。
推理網絡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、推理數據的中繼和驗證、提供 Web2 和 Web3 的接口、一鍵式模型部署、系統監測、跨鏈操作、同步集成及定時執行等功能。
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藉助這些功能，開發者可以將推理服務無縫集成到他們現有的智能合約中。例如，在構建 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，並在基礎交易平臺上執行相應的交易策略。
在完全理想的狀態下，所有的基礎結構都是雲託管的。開發者只需將他們的交易策略模型以通用格式如 torch 上傳，推理網絡就會存儲併為 Web2 和 Web3 查詢提供模型。
所有模型部署步驟完成後，開發者可以直接通過 Web3 API 或智能合約調用模型推理。推理網絡將持續執行這些交易策略，並將結果反饋給基礎智能合約。如果開發者管理的社區資金量很大，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，異步執行的推理操作可以帶來更好的性能表現；然而，這種方式在開發體驗上可能讓人感到不便。
在採用異步方式時，開發者需要先將任務提交到推理網絡的智在合約中。當推理任務完成後，推理網絡的智能合約會將結果返回。在這種編程模式下，邏輯被分為推理調用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調用和大量的控制邏輯，情況會變得更糟。
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異步編程模式使得它難以與現有的智能合約集成。這需要開發者編寫大量額外的代碼，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，如果輸入數據是區塊時間或者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能合約的執行需要回滾。想象一下，你用一個過時的價格來做交易。
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大部分 AI 基礎架構採用異步處理，但 Valence 正在嘗試解決這些問題。
3.2 現實情況
實際上，許多新的推理網絡還在測試階段，如 Ritual 網絡。根據他們的公開文件，這些網絡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基礎設施以支持鏈上 AI 計算，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。
這是一個運行 AIGC NFT 的體系結構。擴散模型生成 NFT 並上傳至 Arweave。推理網絡會用這個 Arweave 地址在鏈上鑄造該 NFT。
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這個過程非常複雜，開發者需要自己部署和維護大多數基礎設施，如配有定製服務邏輯的 Ritual 節點、Stable Diffusion 節點及 NFT 智能合約。
推薦：目前的推理網絡在整合和部署自定義模型方面相當複雜，且在這一階段大多數網絡還不支持驗證功能。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 提供商 Giza 是個不錯的選擇。
4. 代理網絡
代理網絡讓用戶能輕鬆自定義代理。這樣的網絡由能自主執行任務、相互交雲以及與區塊鏈網絡交互的實體或智能合約組成，這一切無需人工直接干預。它主要針對 LLM 技術。例如，它可以提供一個深入瞭解以太坊的 GPT 聊天機器人。這種聊天機器人目前的工具較為有限，開發者還不能在此基礎上開發複雜的應用。
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但是將來，代理網絡將提供更多的工具給代理使用，不僅僅是知識，還包括調用外部 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構建工作流。例如，編寫 Solidity 智能合約會涉及多個專門的代理，包括協議設計代理、Solidity 開發代理、代碼安全審查代理以及 Solidity 部署代理。
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我們通過使用提示和場景來協調這些代理的合作。
一些代理網絡的例子包括 Flock.ai、Myshell、Theoriq。
推薦：當今大部分代理的功能都相對有限。對於特定用例，Web2 代理能夠更好的服務，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
代理網絡更側重於 LLM，提供瞭如 Langchain 這樣的工具來整合多個代理。通常情況下，開發者無需親自開發機器學習模型，代理網絡已經將模型開發和部署的過程簡化。他們只需要鏈接必要的代理和工具即可。大多數情況下，最終用戶將直接使用這些代理。
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接入權限。正常情況下，終端用戶不直接使用推理網絡。開發者需要部署自己的模型，這不僅限於 LLM，並且他們可以通過鏈下或鏈上接入點使用它們。
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：
數據集：如何將區塊鏈數據轉變為機器學習可用的數據集？機器學習開發者需要的是更為具體和專題化的數據。例如，Giza 提供了一些高品質的、關於 DeFi 的數據集，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交互的圖形數據。目前，我們在這方面還有不足。目前有些項目正通過獎勵個人創建新數據集來解決這一問題，比如 Bagel 和 Sahara，它們承諾保護個人數據的隱私。
模型存儲：一些模型體積龐大，如何存儲、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性能和成本。在這一領域，Filecoin, AR 和 0g 等先鋒性項目已經取得了進展。
模型訓練：分佈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，不斷優化模型精確度。
RAG 基礎設施：分佈式 RAG 需要全新的基礎設施環境，對存儲、嵌入計算和向量數據庫有較高的需求，同時要確保數據的隱私安全。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 定製的模型：並不是所有模型都適合 Web3 情景。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 本地模型來服務於 AI 應用。比如 Pond 正在開發區塊鏈 GNN，用於價格預測、推薦、欺詐偵測和反洗錢等多種場景。
評估網絡：在缺乏人類反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，並幫助用戶判斷在特定情況下哪個代理的表現最佳。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。計算複雜性、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型共識機制，獎勵網絡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。通過構建一個基礎的計算層，網絡能夠為多種機器學習任務提供支持，包括訓練、推理及代理網絡服務。這種模式意在為 Web3 的機器學習開發者們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及與後端系統（例如智能合約）的無縫集成。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。這種模式已經在移動設備上得到了應用。通過利用移動設備的本質特點，它能夠在本地快速運行小型模型，並將更復雜的任務遷移到雲端，利用較大的 LLM 處理。
