كيف يتقاطع EigenLayer AVS مع الذكاء الاصطناعي؟ ما هي المشاريع الجديرة بالاهتمام؟

المؤلف: Decentralized.Co، الترجمة: Golden Finance xiaozou

إذا كان الذكاء الاصطناعي (AI) لا غنى عنه للخدمات السحابية، فإن web3 AI يتطلب أيضًا خدمات web3 السحابية.

يعد EigenLayer والذكاء الاصطناعي من أهم المواضيع في مجال التشفير خلال العام الماضي. في هذه المقالة، نستكشف التقاطع بين الاثنين ونرى ما هي المشاريع الجديرة بالملاحظة التي يتم بناؤها في هذا الوقت الحرج.

1 ما هي AVS (خدمة التحقق النشطة)؟

دعونا أولاً نفهم ما هي خدمة التحقق النشطة AVS على EigenLayer.

من الأفضل فهم EigenLayer باعتباره سوقًا للأمان والحوسبة.

تعتمد سلاسل الكتل وبروتوكولات التشفير الأخرى (مثل بروتوكولات الجسر) على مشغلي العقد اللامركزية لمعالجة المعاملات. يحافظ مشغلو العقدة هؤلاء على الحالة الحالية للشبكة ويعالجون المعاملات الواردة بشكل فردي. لكي يتم التحقق من المعاملة، يجب أن يتفق غالبية مشغلي العقد على صحتها. لذلك، كلما زاد عدد العقد، زادت أمان الشبكة.

بسبب مشكلة البداية الباردة، غالبًا ما يكون من الصعب على البروتوكولات الجديدة إنشاء قاعدة قوية وموثوقة لمشغلي العقد. يتم تحفيز المشغلين عادةً عن طريق الرموز المميزة الأصلية للبروتوكول. ومع ذلك، في المراحل المبكرة، قد تكون قيمة الرمز المميز محدودة دون دعم شبكة عقدة قوية.

لحل هذه المشكلة، قد يوفر الفريق المزيد من الرموز المميزة لتحفيز مشغلي العقد. ومع ذلك، فإن القيام بذلك قد يؤدي إلى ارتفاع التضخم ومشكلات تخفيف قيمة الرمز المميز، وهي ليست نتيجة مثالية. بالإضافة إلى ذلك، فإن العدد الصغير من العقد المبكرة غالبًا ما يؤدي إلى مخاطر أمنية ومخاطر مركزية.

يمكن لـ EigenLayer مساعدة أي شخص تقوم خدمة blockchain (خدمة التحقق النشط أو AVS) بتمهيد الأمان الذي يدعمه Ethereum لحل هذه المشكلة. يتكون البروتوكول من مشغلين مخصصين لتوفير الحوسبة والأمن. يقوم المستخدمون بمشاركة ETH أو السيولة لهؤلاء المشغلين، الذين يقومون بعد ذلك بالتحقق من صحة واحد أو أكثر من AVS.

إذا قام المشغلون بمسؤولياتهم بشكل مناسب، فإن AVS تكافئهم، ويقومون بدورهم بتمرير هذه المكافآت إلى المودعين لديهم. إذا فشل المشغلون في الوفاء بالتزاماتهم، فسيتم مصادرة حصتهم.

من خلال مصادقة خدمات متعددة من خلال مجموعة قياسية من المشغلين (تدار جميعها بواسطة طبقة اقتصادية قياسية)، تعمل EigenLayer على تبسيط إطلاق المشاريع التي تعتمد على العقد الموزعة لضمانات الأمان. وقد اجتذبت هذه الميزة مجموعة متنوعة من المشاريع، بما في ذلك حلول توفر البيانات، وحلول التجسير، وOracle، ومعالجات ZK (إثبات المعرفة الصفرية).

2، الذكاء الاصطناعي (AI)

في العامين الماضيين، من الواضح أن الذكاء الاصطناعي أصبح اتجاهًا رئيسيًا في عالم التكنولوجيا، وجذب انتباه رجال الأعمال والمستثمرين والمستخدمين. وبطبيعة الحال، انتشر هذا الحماس إلى مجال العملات المشفرة أيضًا. وفقًا لبيانات من Kaito Ai، استحوذ الذكاء الاصطناعي على أكبر حصة سردية في جميع قطاعات العملات المشفرة على مدار الـ 12 شهرًا الماضية.

عملية Blockchain عمل تجاري هو في الأساس ليس أكثر من جهاز كمبيوتر. عند التحقق من صحة القيمة المجمعة، فإنهم يقبلون المعاملات الواردة، ويعالجونها بناءً على الحالة الحالية، ثم يخرجون الحالة الجديدة. ومع ذلك، إذا كان بإمكان المشغلين توفير أجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات، ومحركات أقراص SSD، وZK Prover، فيمكن توسيع نموذج معالجة المدخلات والمخرجات ليشمل أي عملية حوسبة موزعة. لذلك، يمكن تصور EigenLayer كمزود خدمة سحابية موزعة عبر web3.

في الوقت الحالي، يتم تشغيل معظم عمليات الذكاء الاصطناعي في السحابة - سواء كانت مؤسسات كبيرة جدًا مثل AWS أو موفري الخدمات السحابية المتخصصة مثل Lambda وCoreweave. تسهل هذه الخدمات نماذج التدريب والاستدلال. وهذا يجعل EigenLayer كسحابة web3 مناسبًا بشكل طبيعي لتطبيقات web3 AI أيضًا.

دعونا نلقي نظرة على بعض المشاريع الجديرة بالملاحظة.

3, الطقوس

اليوم، يحصل معظم المستخدمين والمطورين عليها من خلال واجهات برمجة التطبيقات التي يوفرها مقدمو الخدمات السحابية المركزيون وخدمات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، هناك العديد من المشكلات المتعلقة بهذا الوضع الراهن، بما في ذلك الافتقار إلى حماية الخصوصية، والنزاهة الحسابية المشكوك فيها (كيف يمكنك التأكد من أن الاستجابة تأتي من النموذج الذي طلبته؟)، ومشكلات الرقابة المحتملة.

في المقابل، تعمل العقود الذكية في بيئة آمنة للغاية وشفافة وجديرة بالثقة. في بعض الحالات، تحتاج العقود الذكية إلى التفاعل مع خدمات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فمن غير الممكن حسابيًا تشغيل أي عملية ذكاء اصطناعي على السلسلة. ولا يستطيع مقدمو الخدمات السحابية الحاليون أيضًا خدمة العقود الذكية لأن ذلك من شأنه أن يكسر افتراضات الثقة الخاصة بهم.

تعمل Ritual على حل هذه المشكلة من خلال بناء طبقة ذكاء اصطناعي مفتوحة وتعطي الأولوية للخصوصية أولاً ومقاومة للرقابة وقابلة للتحقق لخدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بسلسلة الكتل. منتجهم الأول هو Infernet، والذي يسمح للعقود الذكية بطلب استنتاج نموذج الذكاء الاصطناعي وتقديم دليل على السلامة الحسابية. تتمثل خطط Ritual المستقبلية في التوسع من خلال إنشاء سلسلة سيادية، Ritual Chain، والتي ستوفر إمكانات موسعة مثل الضبط الدقيق وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

سيتم استخدام Ritual Chain باعتباره AVS تم تطويره استنادًا إلى EigenLayer. سيقوم المشغلون الذين لديهم أجهزة طلب متخصصة (مثل وحدات معالجة الرسومات) بتنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي التي تخدمها السلسلة. ستوفر المجموعة اللامركزية من أدوات التحقق درجة عالية من التوافر ومقاومة الرقابة، حيث سيتم خدمة كل مهمة من قبل مشغلين متعددين. بالإضافة إلى ذلك، سيوفر هؤلاء المشغلون الأمان الأساسي لسلسلة Ritual Chain.

4، OpenLedger

ناقشنا منذ بضعة أسابيع تحديات البيانات التي تواجه الذكاء الاصطناعي وكيفية التعامل مع بروتوكولات blockchain مع هذه التحديات. أهم قضية نسلط الضوء عليها هي مركزية بيانات الذكاء الاصطناعي. تعقد المنصات التي تحتوي على بيانات قيمة صفقات بملايين الدولارات وعالية القيمة مع شركات جيدة التمويل، في حين تحد من الوصول إلى الشركات الناشئة وشركات الأبحاث الأصغر حجما.

يهدف OpenLedger إلى توفير الحلول من خلال إنشاء "سلسلة كتل بيانات ذات سيادة للذكاء الاصطناعي". يوفر OpenLedger لفرق الذكاء الاصطناعي ما يلي: بيانات مشروحة عالية الجودة لضمان التدريب الفعال والدقة؛ خدمات التعلم المعزز والتعليقات البشرية (RLHF) لتعزيز النماذج والأدوات اللازمة لتقييم دقة نماذج الذكاء الاصطناعي وموثوقيتها وسلامتها.

تم أيضًا تطوير وبناء OpenLedger كـ AVS على EigenLayer. في حين أن التفاصيل الدقيقة لعملية الطرح لم يتم الكشف عنها بالكامل بعد، إلا أنه يمكننا إجراء بعض التخمينات المدروسة. من أجل بناء طبقة بيانات موزعة ومتاحة للغاية، ستتطلب العقد المتسلسلة كميات كبيرة من الذاكرة السريعة. إن مشغلي EigenLayer مناسبون تمامًا لتوفير هذه الخدمات، بالإضافة إلى خدمات الحوسبة والأمن الأساسية.

5، Sentient

في وقت سابق من هذا الشهر، أعلنت Sentient عن استكمال جولة تمويل أولية بقيمة 85 مليون دولار، مما أدى إلى تأمين بعض أعلى الدعم من مستثمري ومشغلي العملات المشفرة. هدفهم هو إنشاء "منصة مفتوحة لتطوير الذكاء الاصطناعي العام". ماذا يعني ذلك؟

في الوقت الحالي، تعد أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر ويتم التحكم فيها من قبل عدد قليل من المؤسسات القوية. هذا المستوى من التحكم غير صحي بالنسبة لواحدة من أهم التقنيات في عصرنا. لذلك تم الرد على ذلك من خلال حركة متنامية مفتوحة المصدر تدعو إلى إتاحة أوزان النماذج (التكوينات) لأي شخص، مما يسمح للأشخاص بتشغيل النموذج على أجهزتهم الخاصة أو ضبطه ليناسب احتياجاتهم الخاصة.

المشكلة هي أنه على الرغم من أهمية نموذج المصدر المفتوح، إلا أنه من الصعب على منشئي المحتوى كسب المال باستخدام نموذج المصدر المفتوح. بمجرد أن تصبح الأوزان متاحة للعامة، يمكن لأي شخص استضافة الخدمات وتعديلها وتكييفها وإنشاءها بناءً عليها دون مشاركة أي عائدات مع منشئ النموذج الأصلي. هذا الاختلال الأساسي في آلية الحوافز يهدد سرعة تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.

هدف Sentient هو "جلب ملكية تطوير الذكاء الاصطناعي" ويهدف إلى إنشاء تقنية تمكن الباحثين والمطورين من الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الانفتاح والأمن. عندما يستخدم المطورون النماذج التي أنشأها Sentient، يمكنهم التأكد من صلاحيتها تمامًا كما لو كانوا يستضيفون النموذج مفتوح المصدر. ومع ذلك، يتعين عليهم أيضًا تعويض منشئي النماذج عن طريق دفع رسوم الاستدلال.

تم إنشاء Sentient باستخدام تقنية Polygon CDK ويعمل باعتباره AVS قائمًا على EigenLayer. في حين لم يتم الكشف بشكل كامل عن استخدام Sentient الدقيق لـ EigenLayer، يمكننا التكهن بأنه سيكون مشابهًا لنهج Ritual. قد يحتاج المشغلون إلى توفير موارد حاسوبية للاستدلال بالإضافة إلى توفير الأمان للسلسلة.

ذكر فريق EigenLayer في منشور مدونة العام الماضي أن استنتاج الذكاء الاصطناعي كان واحدًا من 15 فكرة محتملة لوحيد القرن يمكن إنشاؤها كـ AVS. من الواضح أن العديد من الفرق تعتقد أن هذه الإمكانية حقيقية. على الرغم من أن مجالات EigenLayer وWeb3 AI لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أن هناك تكاملًا طبيعيًا بينهما. إذا كان الذكاء الاصطناعي يتطلب خدمات سحابية، فإن Web3 AI يتطلب أيضًا خدمات Web3 السحابية.

المشاريع التي ذكرناها أعلاه هي مجرد تجارب أولية، ونتوقع المزيد في المستقبل.