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AI赛道

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发表于 2024-6-1 05:23:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
作者:深潮 TechFlow

Crypto X AI,是贯穿今年加密市场的主线。
随着科技圈AI进展的不断突破,大量与AI概念相关的项目在加密圈快速涌现。在一个又一个项目创下惊人涨幅的同时,你可能也很容易迷失在茫茫的项目海之中:
AI项目这么多,它们究竟是做什么的?属于哪一类赛道?我们又该如何分析这些项目的价值?
AI 只是两个字母的缩写,但与区块链相结合后能涵盖的业务范围,远非字母这么简单。
因此,搞清楚 Crypto X AI 的业务全景和细分类型,有助于我们快速识别一个项目是否具备叙事价值,以及所蕴含的价值大小。
本期内容,我们试图将 Crypto 与 AI 结合形成的业务进行分类与梳理,并给出不同分类中值得关注的公司和项目,以期为大家在 AI 浪潮中捕获价值,提供可供参考的航线图。

Crypto X AI 的基本逻辑
首先需要明确的是,AI 本质上是一种生产力。想发挥这种生产力,还是离不开3种基本的要素:
算力,算法(模型)和数据。
至于 Crypto 或区块链,则更多是一种生产关系,通过提供一个更好的环境,来促进AI的发展。
那么这个环境可以怎么影响上述的3个AI要素?不同的答案将加密项目带到的了不同的方向上:
  • 优化算力:提供分散而高效的算力资源,减少单点故障风险,提升整体计算效率。
  • 优化算法:促进算法或模型的开源、共享和创新。
  • 优化数据:数据的去中心化存储、贡献、使用和安全管理


而围绕着这三个点的优化,我们可以将整个AI赛道大致分成下面的6个方向(由于算力、算法和数据互相影响,表中✓代表主要优化点,并不意味着只优化某一点):
下文将逐条介绍每个方向的业务内容,以及其中的代表性公司和项目。

去中心化计算和人工智能推理平台
去中心化计算与AI推理平台指的是利用区块链技术建立的分布式计算网络,通过这个平台,可以在全球范围内共享和利用闲置的计算资源,用于执行AI模型的训练和推理任务。
这种平台通过将计算任务分散到网络中的多个节点上执行,既提高了计算效率,也降低了单点故障的风险。
在这个框架下,算力成为了被优化的核心要素,因为去中心化计算平台直接提供了更广泛、更经济的计算资源。
与这一分类相关的典型项目有:
Ritual
旨在创建一个激励网络,为分布式计算设备提供动力,也为 机器学习相关的推理工作负载提供服务。用户可以构建和托管 ML 模型,将其部署到 Ritual 中的Infernet 节点。
2023 年 11 月 8 日,Ritual 完成 2500 万美元 A 轮融资,Archetype 领投,Accomplice 和 Robot Ventures 等参投。

Akash Network
用于云计算的分布式点对点市场, 提供了一个用户可以相互发送数据并开发的安全平台。
通过与 Cosmos 的集成,Akash Network 受益于更大网络的互操作性和可扩展性,实现了与其他区块链平台的无缝通信,使开发人员和组织能够接触到价格合理的分布式云计算资源。

Render Network
知名的去中心化 GPU 渲染解决方案提供商,旨在将希望执行渲染作业的用户与拥有空闲 GPU 来处理渲染的人联系起来。所有者可以将他们的 GPU 连接到渲染网络, 接收和完成渲染作业,同时 RNDR 奖励将发送给执行渲染工作的个人。

Bittensor
一个开源协议,其代币 TAO 屡破新高。
在 Bittensor 网络中,利用加密货币激励机制,鼓励网络参与者共享他们的计算资源、数据和AI模型,使全球的机器学习模型和算法能够互相学习和提升。
推荐阅读:《解读 bittensor (TAO) : 野心巨大的 AI 乐高,让算法变得可组合》

io.net
一个去中心化计算网络,支持在 Solana 区块链上开发、执行和扩展 ML (机器学习)应用程序,利用世界上最大的 GPU 集群,以允许机器学习工程师以相当于中心化服务成本的一小部分,来访问分布式云服务算力。

Hyperbolic
旨在打造一个人人都能参与的算力平台,人们可以在该平台上共享和访问计算资源。

Gensyn
Gensyn 的理念是通过一个全球超级集群,将世界各地闲置的、具有机器学习能力的计算设备(例如消费级 GPU、定制 ASIC 和能够训练神经网络的 SoC 设备)的算力联系到一起,从而大幅度提高机器学习的可用计算能力。
2023 年 6 月 11 日,Gensyn 完成 4300 万美元 A 轮融资,由 a16z 领投,CoinFund、Canonical Crypto、Protocol Labs、Jsquare、Eden Block 以及其他天使投资人参投。

Prime Intellect
Prime Intellect 是一个将计算和智能商品化的去中心化人工智能平台,为开发人员提供更实惠的分布式计算以及开源模型的可持续商业模式。

Inference Labs
Inference Labs 是人工智能的去信任执行层,专注于在区块链上互操作的人工智能推理。项目认为这是构建任何人都可以在没有交易对手风险的情况下访问人工智能的重要一步。

Nosana
一个去中心化的GPU网格,专为人工智能推理工作负载而开发和定制。
成本比传统公共云低高达 85%,为寻求海量计算能力而又不花太多钱的组织和个人提供新的解决方案。用户可以直接访问可根据需要扩展计算需求的 GPU 节点,消费者、矿工和企业可以通过成为 Nosana 节点来将闲置硬件货币化。

Lilypad
Lilypad 是一个可验证、去信任和去中心化的计算网络,旨在促进 web3 应用程序的主流采用。通过扩展不受限制的全球计算能力访问,Lilypad 与 Filecoin 等去中心化基础设施网络进行战略合作,以制定透明、高效且可访问的计算生态系统。

Prodia
Prodia 是一个人工智能推理 API,其愿景是让所有人都能使用人工智能,为图像生成提供快速且易于使用的 API。

Hyperspace
Hyperspace 一种新型超级计算机,由完全基于浏览器的区块链提供支持。

Vanna Labs
Vanna 是一个支持运行链上 AI/ML 推理,同时与 EVM 兼容的区块链网络。Vanna 也支持本机、zkML 安全的推理,直接在链上计算、保护和验证;以无缝的方式设计,在 dApp 中利用 AI/ML 就像简单的函数调用一样简单。

Arbius
Arbius 是一个用于机器学习的去中心化开源网络。通过参与网络,利用 GPU 算力生成新币,为模型创建者提供了一种赚取收入的方式。

CUDOS
CUDOS 将云和区块链结合起来,为人工智能、Metaverse、HPC、Web3 节点和初创公司等领域的企业提供支持,帮助其在数字领域释放新的可能性。
当前,Cudos建立了自己的L1,旨在为所有人提供高性能、无信任、无权限的去中心化云计算。Cudos网络运行在委托的权益证明(DPoS)共识模型上,验证者检查交易并为DAPP提供计算周期。

Flux
一个去中心化云计算平台,帮助构建具有更高灵活性、可扩展性和抗审查性的去中心化应用程序。也为AI的推理和运行提供了计算资源。
任何强化的 docker 化应用程序都可以在 Flux 完全去中心化的计算网络上运行。Flux 服务为其他服务提供商提供了完全去中心化的替代方案,同时保持有竞争力的价格。

AIOZ Network
AIOZ Network 是一个全面的基础设施解决方案,适用于 web3 存储、去中心化人工智能计算、直播和视频点播 (VOD)。

Aethir
Aethir 是一个云计算基础设施平台,彻底改变了企业级图形处理单元 (GPU) 的所有权、分配和使用模式。通过摆脱传统的集中式模型,Aethir 部署了一个可扩展且具有竞争力的框架,用于共享分布式计算资源,满足不同行业和地区的企业应用程序和客户的需求。

Fulence
Fluence 是一个由区块链经济学驱动的去中心化无服务器平台和计算市场.
使用 Fluence,开发人员可以构建应用程序并将其部署到计算提供商网络,其提供商的范围可以从专业数据中心到家用计算机。提供商在价格和性能上展开竞争,并获得报酬和奖励。

iExec
iExec 网络将云资源卖家与云资源买家连接起来,鼓励建立去中心化、自治、隐私保护应用程序的生态系统。该网络旨在为公司提供可扩展、安全且轻松的访问所需服务、数据集和计算资源的方式。

NetMind.AI
NetMind.AI 提供两种产品:NetMind.Power(一种分布式计算平台)和 NetMind.Chat(一种适合个人和企业用途的可定制聊天机器人)。
其中,NetMind.Power 可提供海量计算资源来解决人工智能、数据科学等领域的复杂问题。借助 NetMind.Power,个人和企业可以轻松访问强大的计算资源,轻松训练或执行复杂的人工智能模型。

OpSec
作为去中心化物理基础设施网络提供商,OpSec 利用最先进的人工智能技术来构建、维护和运营区块链基础设施,确保区块链应用程序的安全和隐私。
OpSec 利用人工智能增强云计算的力量,为区块链应用程序提供可扩展、灵活且经济高效的平台。

AI 数据和模型来源
主要关注于通过去中心化的方式管理和验证数据及AI模型的来源。
具体而言,该分类强调在AI开发过程中,确保数据的真实性、透明性和可追溯性,以及模型训练的公正性和可验证性。在这种框架下,数据成为了被优化的关键要素,因为高质量、可信的数据是训练有效AI模型的前提。
区块链起作用的地方在于,通过不可篡改的分布式账本记录数据和模型的来源信息,提供了一个透明、安全的环境,让数据提供者、模型开发者和使用者都能够验证数据和模型的真实性和完整性。
此外,通过智能合约,区块链还可以自动执行数据使用和模型训练的许可协议,保证数据的使用符合原始所有者的意愿,同时促进了数据的合法共享和利用。

与这一分类相关的典型项目有:
Rainfall
一个保护隐私的智能平台,使用 Edge-AI 和 Web3 技术从用户数据中释放经济价值,同时保护数据隐私,重新塑造数据货币化。
同时,项目也从数百万个数据事件发生时生成实时社交智能。为公司、组织和政府能够更好地服务客户提供数据参考。

Numbers
Numbers 是一个开放且去中心化的网络,确保人类和人工智能创建的所有数字媒体都有确切的数据来源。它通过去中心化的生态系统和区块链技术来保护数字媒体的来源,类似于 Git 等版本控制系统。

Grass
Wynd Network 的旗舰产品,并提供了一套在手机或计算机后台执行数据贡献操作的应用程序,使人工智能实验室能够直接从互联网上获取网络数据来训练他们的人工智能模型,并可以直接向他们提供数据集。

Koii Network
分布式云计算平台,任何拥有电脑的人都可以成为节点,在Koli上赚取被动收入。使用社区支持的数据训练模型对每个人来说都更好,而且维护成本也更低。
因此,Koii提供的工具也支持联邦学习、训练数据访问和众包 GPU。

Flock
一个集成链上去中心化机器学习的独特平台,为人工智能模型的微调和推理提供安全高效的解决方案。
Flock中有一个人工智能共创平台,系统奖励提供和验证数据的个人。它利用区块链透明且安全的结构来跟踪数据的使用和有效性,从而确定奖励。
Hyperspace

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