編譯：深潮TechFlow
如果人工智能需要雲服務，那麼 Web3 人工智能就需要 Web3 雲服務。
在過去一年中，@eigenlayer 和人工智能一直是加密領域最熱門的話題。在這篇文章中，我們將探討它們的交集以及一些正在這一領域進行創新的項目。
什麼是 AVS？
首先，我們需要了解 EigenLayer 上的主動驗證服務 (AVS)。
可以把 EigenLayer 看作是一個安全和計算能力的市場。
區塊鏈及其他加密協議（如橋接）依賴去中心化的節點操作員來處理交易。這些節點操作員負責維護網絡的當前狀態，並處理傳入的交易。要驗證一筆交易，必須有大多數節點操作員同意它的有效性。因此，節點數量越多，網絡的安全性就越高。
新協議在建立強大的節點操作員基礎時，通常會面臨冷啟動問題。操作員通常通過協議的原生代幣獲得激勵。然而，在早期階段，由於缺乏強大的節點網絡，這些代幣可能價值有限。
為了解決這個問題，團隊可能會提供更多的代幣來激勵節點操作員，但這可能導致高通貨膨脹和代幣價值稀釋，情況並不理想。而且，在早期階段，節點數量少也會帶來安全和中心化風險。
EigenLayer 通過幫助任何區塊鏈服務（稱為主動驗證服務或 AVS）引導以太坊支持的安全性來解決這個問題。該協議由專門提供計算和安全性的操作員組成。用戶將 ETH 或流動質押的 ETH 分配給這些操作員，後者則驗證一個或多個 AVS。
如果操作員履行職責，AVS 會給予他們獎勵，而他們會將這些獎勵分發給存款者。如果操作員未能履行職責，他們的質押將被削減。
通過讓一組共同的操作員驗證多個服務，並由一個標準的經濟層進行治理，EigenLayer 簡化了依賴分佈式節點進行安全保障的項目啟動。這一提議吸引了包括數據可用性解決方案、橋接、預言機和 ZK 處理器在內的多種項目。
人工智能
在過去兩年中，人工智能已成為科技界的焦點，吸引了企業家、投資者和用戶的關注。這種熱潮自然也波及到了加密領域。根據 @_kaitoai 的說法，人工智能在過去 12 個月中成為所有加密領域中最受關注的主題。
在區塊鏈的環境中，操作員實際上是計算機。在驗證 Rollup 時，它們接受傳入的交易，處理這些交易並輸出新的狀態。然而，如果操作員能夠提供 GPU、SSD 和 ZK Provers 等硬件，那麼這種輸入-處理-輸出的模式可以擴展到任何分佈式計算操作。因此，EigenLayer 可以被視為一個 Web3 分佈式雲服務提供商。
如今，大多數人工智能處理都在雲端進行——從像 AWS 這樣的超大規模雲服務商，到像 Lambda 和 Coreweave 這樣的專業雲服務提供商。這些服務支持模型訓練和推理，因此，EigenLayer 作為 Web3 雲，自然適合 Web3 人工智能應用。
讓我們來看一些實際案例。
Ritual
目前，大多數用戶和開發者通過集中式雲服務提供商的 API 訪問人工智能服務。然而，這種現狀帶來了幾個問題，包括隱私缺失、可疑的計算完整性（如何確保響應來自你請求的模型？）和潛在的審查。
與此不同，智能合約在高度安全、透明和可信的環境中運行。有些情況下，智能合約需要與人工智能服務進行交互，但在鏈上運行任何人工智能過程在計算上是不可行的。現有的雲服務提供商也無法服務智能合約，因為這會破壞它們的信任假設。
@ritualnet 正在通過構建一個開放的、以隱私為先、抗審查和可驗證的人工智能層來解決這個問題，專為區塊鏈人工智能服務而設計。他們的第一個產品 Infernet 允許智能合約請求帶有計算完整性證明的人工智能模型推理。未來，Ritual 計劃通過創建一個主權鏈 Ritual Chain 來擴展，提供更強大的功能，如微調和訓練人工智能模型。
Ritual Chain 將作為 EigenLayer 上的 AVS 構建。擁有專業需求硬件（如 GPU）的操作員將執行該鏈的人工智能查詢。去中心化的驗證者集將提供高可用性和抗審查能力，因為每個查詢將由多個操作員處理。此外，這些操作員還將為 Ritual Chain 本身提供基本的安全性。
OpenLedger
幾周前，我們討論了人工智能中的數據挑戰，以及區塊鏈協議如何在解決這些挑戰中發揮作用。雖然我們建議閱讀整篇文章，但我們強調的最重要問題是人工智能數據的中心化。擁有有價值數據的平臺與資金充足的公司達成價值數百萬的高價值交易，同時限制小型初創公司和研究機構的訪問。
@OpenledgerHQ 旨在通過創建一個“人工智能主權數據區塊鏈”來提供解決方案。OpenLedger 為人工智能團隊提供：
高質量的註釋數據，以確保有效的訓練和準確性
增強模型的強化學習和人類反饋 (RLHF) 服務
評估人工智能模型的準確性、可靠性和安全性的工具
OpenLedger 也在 EigenLayer 上構建 AVS。雖然具體實施細節尚未完全披露，但我們可以做一些合理的推測。為了構建一個分佈式、高可用性的數據層，鏈的節點需要大量快速內存。EigenLayer 操作員非常適合提供這些，以及基本的計算和安全服務。
Sentient
@sentient_agi 本月早些時候宣佈獲得 8500 萬美元的種子輪融資，吸引了加密領域一些頂級投資者和運營商的關注。他們的目標是創建一個“開放的 AGI 開發平臺。”這到底意味著什麼呢？
目前，頂尖的人工智能模型大多是閉源的，且由少數強大的組織控制。這種控制對我們這個時代最重要的技術之一來說是不健康的。為此，越來越多的開源運動正在興起，模型的權重（配置）對任何人開放，使他們能夠在自己的硬件上運行模型或根據特定需求進行微調。
然而，雖然開源模型至關重要，其創造者卻很難從中獲利。一旦權重公開，任何人都可以託管、修改、調整，並基於這些權重創建服務，而無需與原始模型創造者分享任何收入。這種激勵機制的根本不匹配可能會影響開源人工智能的發展速度。
Sentient 的目標是為人工智能開發帶來“所有權權利。”它希望創造一種技術，使研究人員和開發者能夠在保持模型開放和安全的同時，實現人工智能模型的貨幣化。當開發者使用 Sentient 創建的模型時，他們可以確保模型的有效性，就像使用開源模型一樣。然而，他們需要通過支付推理費用來補償模型的創造者。
Sentient 是基於 Polygon CDK 技術構建的，並作為 EigenLayer 上的 AVS。儘管 Sentient 對 EigenLayer 的具體使用尚未完全披露，但我們可以推測其方法可能與 Ritual 類似。這可能涉及操作員提供推理所需的計算資源以及鏈的安全性。
在去年的一篇博客文章中，EigenLayer 團隊提到人工智能推理是可以作為 AVS 構建的 15 個潛在獨角獸創意之一。顯然，許多團隊認為這一潛力是真實的。儘管 EigenLayer 和 Web3-AI 領域仍處於早期階段，但它們之間的交集是自然而然的。如果人工智能需要雲服務，那麼 Web3 人工智能就需要 Web3 雲服務。
我們提到的項目只是初步實驗的第一波。我們期待更多項目的出現。
