AI+Web3プロジェクト「Vana」コア・アーキテクチャDLPのロジックを読み解く記事

著者：陳健 ソース：X, @jason_chen998

現段階では、暗号通貨サークル全体のボーナストラックはAI、TG、Memeの3つだけで、後者2つのVCは入ることすらできず、さらに最後のサイクルの暗号通貨サークルは優秀すぎて儲からない。A16Z、パラダイム、Polychainは投資アウトを待つために全体の多くのお金を溶かすのは簡単なので、今だけAIスクイーズにクレイジーになることができますので、資金調達の消化能力から、大きなパブリックチェーンのAIに加えて、その後、これらの資金がキャッチされるように、そのような前と私たちはサハラについて話しました、Vanaはパラダイム、Coinbaseを取得するために正式に発表されたばかりです、Polychainのポートフォリオです。

AI+Web3プロジェクトは、下から上へ、データ、演算、アプリケーションの3層に分類することができ、産業チェーンの流れから見ると、まずデータがあり→モデルに重ね合わされ→演算で訓練され→最終的にアプリケーションに運ばれるので、データは、産業チェーンの上流として、その希少性は、最高天井板の評価でもあります。天井は皿の最高値である。

しかし、AIの分野でのデータの問題だけでなく、なぜWeb3は、この問題を解決することができます、私たちはすでに耳を傾けていると信じている繭から揉み消され、何度も何度も、悪の恥知らずの大企業は、データへのユーザーの貢献は、カートホイールのお金を販売するために、主なものは、このことは現在、問題は非常に大きいが、されているということです。最も典型的なケースは、Facebookのメタピクセルであり、世界のウェブサイトの30％がこのスクリプトをインストールしている、あなたがFacebookに直接使用するデータを送信し、RedditとGoogleが6000万ドルの契約に達し、直接Googleに訓練、Youtube、Twiterこれらを使用するようにユーザーのデータにブロックチェーンは、このような大きな問題が解決されたAIデータの確証の配当業界で世界で最も装備することができる場合、それは本当に村全体の希望にカジノのバラのラベルを貼られてからであることは言うまでもありませんが、お尻がきれいであってはならない、これは光WeiZhengであり、トラックの大きなお金を融資することができるので、大きなVCのそれらのボードは、投資することを好む。

この数年、データ肯定アクションプロジェクトを解決するために多くの、アイデアも奇妙ですが、体系的な開発は、成熟度の肉眼で見ることができる、右のアクションの完了のためのチェーン上の単純なデータの最初から完璧なワンストッププラットフォームに、次のチャートは、実際には、非常に単純なVanaのアーキテクチャです。2つの層は、データモビリティ層DLPの下層は、データの収集とチェーンの段階を完了するための責任であり、データアプリケーション層DPLの上層は、アプリケーションに使用可能なデータの規則性を提供するために、最もコアでヴァナ全体は、経済モデルであり、最大の1プレートのエアドロップであるDPLです。

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DPLは、特定の種類のデータシナリオに直接対応する、複数の人が貢献できる「データDAO」に相当し、このDAOに誰でもデータを貢献することができます。例えば、TwitterDAO、RedditDAOなどがあり、エクスポートすることでこれらのプラットフォームに自分のデータを置くことができます。あなたは、エクスポート、またはクローラや他のフォームを取得する方法を見つけるために、これらのプラットフォームで自分のデータを置くことができ、その後、お金を稼ぐためにデータを貢献するためにアップロードされ、論理は、これらのプラットフォームは、販売するためにあなたのデータを取るので、私は直接自分のデータの所有者によってアップロードされ、公共データ調達市場を行わない理由ですが、問題は、これらのデータの妥当性と包括性を確保する方法であり、それがランダムにそれに詰め込むだけの人々のプールであれば、それは良いアイデアでしょう。ヴァナは、DPLシステムを構築するための技術と経済モデルガバナンスの2つの方法を介してです。

下の図に示すように、DPLで4つのことを行うことができます、あなたは直接DPLを作成することができます、DPLの作成者として、トークンの対応する40％を共有することができますが、難易度も非常に大きいですだけでなく、単純なテーブルを埋めるだけでなく、DPLのデータソース、タイプ、およびその他の基本的な情報を定義するだけでなく、スマートコントラクトなどの一連の問題を解決する必要があります、データ、データ、DPLのそれぞれので、データの検証方法など。検証方法と一連の問題は、データの種類がそれぞれ異なるため、ユーザーがアップロードしたデータが有効であることを確認する必要があります。そのため、DPLによって検証方法が全く異なります。例えば、TwitterDAO DPLの作成者であるあなたは、データを提供したいユーザーに、自分のTwitterデータを効果的に取り出す方法を伝える方法を見つけなければなりません。次に、より重要なのは、データを提供したいユーザーに、自分のTwitterデータを効果的に取り出す方法を伝える方法を見つけることです！第二に、さらに重要なことは、対応する検証技術を開発することです。つまり、ユーザーがデータをアップロードするたびに、そのデータが最終的にツイッターでないことを検証するだけでなく、データ内容のフォーマットが有効かどうか、ゴミのようなデータから作られた機械かどうかなど、一連の問題を検証する必要があります。したがって、各DLPクリエイターは、データの特定の分野の問題を解決することに特化したプロのスタジオに劣りません。

ですから、直接DPLを作成しに行くのは、一般人にはまだ非常に難しいですが、同じようなバイトにいた場合、アリは社内のスタッフのデータ分析作業を担当したり、どこのプロのビッグデータ会社から来たのか。しかし、もともとバイトやアリのようなデータ分析担当の内部の人間や、どこのプロのビッグデータ会社の人間であれば、DPLを作るのはとても簡単です。

DPLを作成する能力がない場合、上記のノード、つまり誰かがバリデーションメソッドのコードを書き、ノードであるあなたがユーザーによって送信されたデータを検証し、ブロードキャストするコードを実行する責任を負うことで、お金を稼ぐことができます。

DPL に参加することができます。255, 255);">先ほど、DPLには限定16のほかにランキングがあり、ランキングが高いほど多くのお金が分配されると述べましたが、このランキングは誓約されたヴァナコインの数に基づいています。ヴァナ保有者としてコインを誓約して、最も開発が進んでいると思われるDPLに投票することで、DPLのランキングが上がり、ひいてはより多くのインセンティブが得られます。お金が増えれば増えるほど、検証者や貢献者が増え、正のスパイラルが生まれ、誓約者として対応するDPLのインセンティブの20％を得ることができます。

以下のチャートは、現在のテストネットワーク段階におけるDPLのランキングを示したものです。すでに利用可能なものもあります。たとえば、私は自分のChatGPTデータをエクスポートしてアップロードし、DPLの1つに貢献するテストを行ったところです。テストネットワークには最終的に16のDPLが存在し、メインネットワークに入る予定です。もし興味があれば、DPLをアップしてポジションをつかめるかどうか試してみてください。もし興味があるなら、DPLをそこに上げて、ポジションをつかめるかどうか見てみるといい。

しかし、同時に問題は、DPLがデータを漏らさないようにするにはどうすればいいかということです。DPLが互いにデータを盗んだり、第三者がプラットフォームの購入を通じて直接データを取得しない場合はどうなるのでしょうか？まず、VanaはEVM Layer1ですが、データがアップロードされることはなく、ルートデータとプルーフデータのみがアップロードされ、その他のデータはTrusted Execution Environment（TEE）を通じてIntel SGXによって物理的に隔離され、データ漏洩を実現します。これは、以前ご紹介した@puffer_financeが採用しているティアリングプロテクション技術と同じです。

最後に、おそらくコインサークル村の希望にAIが、現在のWeb3 + AIの物語だけでなく、単に物語にとどまるが、本当に設計システムの着陸のこのセットはまだ非常に長期的なプロセスであり、より深刻な課題の外の技術に加えて、それが本当に確立されているかどうか商業的であり、例えば、Googleのモデルを訓練するためにデータを購入したいように、結局それはちょうど過ごすためにお金の大きなスプラッシュです。最終的には、それが直接彼に既製の、定期的なデータのデータベースにRedditを聞かせて6000万を費やすか、維持し、データに貢献するために、ユーザーによって購入するために行くためにプラットフォームを振っている。ロジックの輪の中で自己一貫することができますが、本当にビジネスのROIのための戦いに自己一貫することができるか、道は長いです。