多維度解析DePIN如何助力人工智能？_NBS:PIN

過去，初創企業憑借其速度、靈活度和創業文化，擺脫組織慣性桎梏，長期引領著技術創新。然而，這一切被人工智能時代改寫。迄今為止，突破性 AI 產品的締造者都是諸如 Microsoft 的 OpenAI、Nvidia、Google 甚至 Meta 這樣的傳統科技巨頭。

發生了什么？為什么這一次巨頭贏過了初創？初創企業可以寫出優秀代碼，但與科技巨頭相比，它們面臨多種阻礙：

計算成本居高不下

AI 發展存在反向凸角：由于缺少必要的方針，圍繞 AI 社會影響的擔憂和不確定性阻礙了創新

AI 黑盒問題

大型科技公司建立的“數據護城河”形成進入壁壘

那么，為什么需要區塊鏈技術出場？它與人工智能的交集在哪？雖然不能一次性解決所有問題，但Web3中的分布式物理基礎設施網絡（DePIN）為解決上述問題創造了條件。下文將闡述 DePIN 背后的技術如何助力人工智能，主要從四個維度：

降低基礎設施成本

驗證創作者和人格

填補AI 民主和透明度

設置數據貢獻獎勵機制

下文中：

“web3”指下一代互聯網，區塊鏈技術與其他現有技術是其有機組成。

“區塊鏈”指去中心化和分布式賬本技術。

“加密”指利用代幣機制進行激勵和去中心化的做法。

每一波技術創新的引子都是某種昂貴的東西變得廉價到可以浪費。

——社會的技術債務和軟件的古騰堡時刻，來自 SK Ventures

基礎設施的可負擔性有多重要（人工智能的基礎設施指計算、傳輸和存儲數據的硬件成本），Carlota Perez 的技術革命理論有指明，該理論提出技術突破包含兩個階段：

來源：Carlota Perez 的技術革命理論

安裝階段以大量風險投資、基礎設施建設和“推動式”市場推廣（GTM）策略為特征，因為客戶不了解新技術的價值主張。

知情人士：Binance.US退出收購Voyager可能是與CFTC即將達成和解的一部分:金色財經報道，Binance.US 已宣布決定終止與 Voyager Digital 的資產購買協議，理由是“美國充滿敵意和不確定的監管環境”。\u2028該公告引發人們的猜測，Binance.US 退出交易可能是與商品期貨交易委員會（CFTC）即將達成和解的一部分，因為監管機構的專員暗示有可能在正在進行的訴訟中找到前進的道路。

此前消息，美國商品期貨交易委員會 (CFTC) 于 3 月下旬起訴幣安，指控其違反交易和衍生品規則。

\u2028[2023/4/26 14:27:52]

部署階段以基礎設施供應的大量增加為特征，降低拉新門檻，并采用“拉動式”市場推廣（GTM）策略，表明產品市場匹配度高，客戶期待更多尚未成型的產品。

既然 ChatGPT 等嘗試已證明市場契合度和客戶需求，人們可能覺得 AI 已經進入部署階段。然而，AI 還缺少重要一環：過剩的基礎設施供價格敏感的初創企業進行搭建和嘗試。

當前物理基礎設施領域主要由垂直一體化寡頭壟斷，包括 AWS、GCP、Azure、Nvidia、Cloudflare、Akamai 等，行業利潤率高，據估計AWS 在商品化計算硬件上的毛利率為 61% 。所以 AI 領域、尤其是 LLM 領域的新進入者要面對及其高昂的計算成本。

ChatGPT 一次訓練的成本估計在 4 百萬美元，硬件推理運營成本約 70 萬美元/天。

Bloom 第二版可能需要花費 1000 萬美元進行訓練和重新訓練。

如果 ChatGPT 進入 Google 搜索，谷歌營收將減少 360 億美元，巨額利潤將從軟件平臺（Google）向硬件提供商（Nvidia）轉移。

來源：層層分析— LLM 搜索架構與成本

DePIN 網絡如 Filecoin（起源于 2014 年的 DePIN 先驅，專注集合互聯網級硬件，服務于分布式數據存儲）、Bacalhau、Gensyn.ai、Render Network、ExaBits（用于匹配 CPU/GPU 供需的協調層）可以通過以下三個方面節約 75% 至 90% +的基礎設施成本：

資深金融專家張志迪加入Chain Hill Capital擔任合伙人:金色財經報道，專注于加密資產領域的投資公司Chain Hill Capital宣布，資深金融業專家張志迪（Judy Zhang）自2023年1月起正式加入公司，擔任合伙人。張志迪女士在加入Chain Hill Capital之前，曾任華興資本執行董事、中信證券投行委副總裁，并在多家知名律師事務所擔任要職。

據悉，Chain Hill Capital是一家專注于加密資產領域的投資公司，旗下擁有資產管理、風險投資和行業研究三大板塊。[2023/4/19 14:14:15]

1. 推動供應曲線，激發市場競爭

DePIN 為硬件供應商成為服務提供商提供了平等機會。它創建了一個人人可以作為“礦工”加入，用 CPU/GPU 或存儲能力可換取經濟報酬的市場，從而給現有提供商帶來競爭。

雖然像 AWS 這樣的公司無疑在用戶界面、運營和垂直整合方面享有 17 年的先發優勢，但是DePIN 吸引了無法接受中心化供應商客定價的新戶群。就像 Ebay 不直接與 Bloomingdale 競爭，而是提供更經濟的替代品來滿足類似需求，分布式存儲網絡并不取代中心化供應商，而是旨在服務于價格敏感的用戶群體。

2.通過加密經濟設計促進市場經濟平衡

DePIN 創建的補貼機制能引導硬件供應者參與網絡，從而降低最終用戶的成本。究其原理，我們可以看看 AWS 和 Filecoin 在Web2和Web3中存儲提供者的成本和收入。

客戶獲得降價：DePIN 網絡營造了競爭性市場，引入Bertrand 式競爭，從而降低客戶支付費用。相比之下，AWS EC 2 需要約 55% 的利潤率和 31% 的總體利潤率來維持運營。DePIN 網絡提供的Token 激勵/區塊獎勵也是新的收入來源。在 Filecoin 的背景下，存儲提供者托管越多真實數據越能獲得區塊獎勵（代幣）。因此，存儲提供者有動力吸引更多客戶達成交易增加收入。幾個新興計算 DePIN 網絡的代幣結構仍未公開，但很可能遵循類似模式。類似網絡包括：

Binance上的BTC期貨合約空頭平均清算量創1個月高點:金色財經報道，數據顯示，Binance上的BTC期貨合約空頭頭寸的平均清算量創1個月高點。[2023/4/17 14:07:28]

Bacalhau：將計算引入數據存儲位置的協調層，避免移動大量數據。

exaBITS：服務于 AI 和計算密集型應用程序的分布式計算網絡。

Gensyn.ai：深度學習模型計算協議。

3. 降低間接成本：Bacalhau、exaBITS 等 DePIN 網絡以及 IPFS/內容尋址存儲的優勢包括：

釋放潛在數據的可用性：由于傳輸大型數據集的帶寬成本高，目前大量數據未被開發，比如體育場館產生的大量事件數據。DePIN 項目可以現場處理數據并僅傳輸有意義的輸出，發掘潛在數據的可用性。

降低運營成本：通過本地獲取數據來降低數據輸入、傳輸和導入/導出成本。

最小化敏感數據共享中的人工作業：如果醫院 A 和 B 需要將各自患者的敏感數據進行組合分析，它們可以使用 Bacalhau 協調 GPU 算力，直接在本地處理敏感數據，而不必通過繁瑣的行政流程與對方進行個人身份信息（PII）交換。

無需重計算基礎數據集：IPFS/內容尋址存儲自帶去重、溯源和驗證數據的能力。有關 IPFS 的功能和性價比可參考這篇文章。

AI 生成摘要：AI 需要 DePIN 提供的經濟實惠的基礎設施，目前基礎設施市場由垂直一體化的寡頭壟斷。像 Filecoin、Bacalhau、Render Network、ExaBits 這樣的 DePIN 網絡使成為硬件供應商的機會民主化，引入競爭，通過加密經濟設計維護市場經濟平衡，讓成本降低 75% -90% 以上，并降低了間接成本。

一份近期調研顯示，50% 的 AI 學者認為 AI 給人類帶來毀滅性傷害的可能性超過 10% 。

人們需要警醒，A.I.已經引發社會混亂，而且仍缺乏監管或技術規范，這種情況被稱為“反向凸角”。

被FTX收購的LedgerPrime在Clearpool推出單一借貸池:10月26日消息，數字資產投資公司LedgerPrime宣布在Clearpool的DeFi 協議上推出單一借貸池，并僅在 Clearpool Polygon 市場上提供。

LedgerPrime 是一家多策略數字資產投資公司，在2017年由Ledger Holdings推出，隨后于2021年被FTX US收購。Clearpool是一個面向機構借款人的去中心化資本市場生態系統，使機構能夠安全地訪問數字資產和 DeFi。[2022/10/26 16:39:09]

比如，在這段 Twitter 視頻中，播客主持人 Joe Rogan 與保守評論員 Ben Shapiro 在就電影《料理鼠王》進行著辯論，然而這段視頻是 AI 生成的。

來源：Bloomberg

值得注意的是，A.I.的社會影響力遠不止虛假博客、對話和圖像帶來的問題：

2024 年美國大選期間，AI 生成的 deepfake 競選內容首次達到了以假亂真的效果。

參議員 Elizabeth Warren 的一段視頻經過編輯，讓她“說”出了"共和黨人不應該被允許投票"這樣的話（已辟謠）。

語音合成的拜登的聲音批評跨性別女性。

一群藝術家對 Midjourney 和 Stability AI 提起了集體訴訟 ，指控其未經授權使用藝術家的作品來訓練 AI，侵犯版權并威脅藝術家生計。

AI 生成的由 The Weeknd 和 Drake 合唱的歌曲“Heart on My Sleeve”在流媒體平臺上走紅，但隨后被下架。當新技術在沒有規范的情況下進入主流，就會造成諸多問題，版權侵犯就屬于“反向凸角”問題。

那么我們能否在Web3中加入 AI 的相關規范？

利用加密鏈上來源證明進行人格證明和創作者證明

過去24小時比特幣閃電網絡新通道數量增加2932個，漲幅達到73200%:金色財經報道，據1ml最新數據顯示，比特幣閃電網絡新通道數量出現激增，過去24小時增加了2932個，漲幅達到73200%，當前通道總數量為82912個，節點數量為17186個。此外，當前比特幣閃電網絡容量為4975.87 BTC，約合96,227,573.36美元。[2022/10/19 17:31:40]

讓區塊鏈技術真正發揮作用——作為一個包含不可篡改鏈上歷史記錄的分布式賬本，數字內容的真實性可以通過內容加密證明得到驗證。

數字簽名作為創作者證明和人格證明

要識別 deepfake，可用原始內容創作者獨有的數字簽名生成加密證明，簽名可以使用只有創作者知曉的私鑰創建，并可由對所有人公開的公鑰進行驗證。有了簽名就可以證明內容是由原始創作者創建，不論創建者是人類還是 AI，還可以驗證授權或未授權的對內容的更改。

利用 IPFS 和默克爾樹進行真實性證明

IPFS 是使用內容尋址和默克爾樹引用大型數據集的分布式協議。為了證明文件內容收到、更改，會生成一個默克爾證明，即一串哈希，顯示特定的數據塊在默克爾樹中的位置。每次更改，都會在默克爾樹中增加一個哈希，提供了文件修改的證明。

加密方案的痛點是激勵機制，畢竟，識別出 deepfake 制造者雖然能減少負面社會影響，但不會帶來同等的經濟利益。這份責任很可能落在 Twitter、Meta、Google 等主流媒體分發平臺上，事實也的確如此。那么我們為什么需要區塊鏈？

答案是區塊鏈的加密簽名和真實性證明更加有效、可驗證和確定。目前，檢測 deepfake 的過程主要通過機器學習算法（如 Meta 的“Deepfake Detection Challenge”、Google 的“Asymmetric Numeral Systems” (ANS)和 c 2 pa：https://c 2 pa.org/）來識別視覺內容中的規律和異常，但時常不夠準確，落后于 deepfake 發展速度。一般需要人工審核來確定真實性，低效且昂貴。

如果有一天每條內容都有加密簽名，每個人都能可驗證地證明創作來源，標記篡改或偽造行為，那我們將迎來美麗的世界。

AI 生成摘要：AI 可能對社會構成重大威脅，尤其是 deepfake 和未授權使用內容，而Web3技術，如使用數字簽名的創作者證明和使用 IPFS 和默克爾樹的真實性證明，可以驗證數字內容的真實性，防止未經授權的更改，為 AI 提供規范。

今天的 AI 是由專有數據和專有算法構成的黑盒。大型科技公司 LLM 的封閉性扼殺了我眼中的“AI 民主”，即每個開發者甚至用戶都能為 LLM 模型貢獻算法和數據，并在模型盈利時獲得部分利潤（相關文章）。

AI 民主=可視性（能看到輸入模型的數據和算法）+貢獻（能向模型貢獻數據或算法）。

AI 民主的目的是讓生成式 AI 模型對公眾開放、與公眾相關、為公眾所有。下表對比了 AI 現狀與通過Web3區塊鏈技術能實現的未來。

目前——

對于客戶：

單向接收 LLM 輸出

無法控制個人數據如何被使用

對于開發者：

可組合性低

ETL 數據處理不可追溯，難復現

數據貢獻來源僅限于數據所有機構

閉源模型只能通過 API 付費訪問

分享數據輸出缺乏可驗證性，數據科學家 80% 的時間用于低端數據清洗

結合區塊鏈后——

用戶可提供反饋（比如偏見、內容審核、針對輸出的顆粒度反饋）作為微調依據

用戶可選擇貢獻數據換取模型盈利后的利潤

分布式數據管理層：眾包重復耗時的數據標記等數據準備工作

可視性&組合&微調算法的能力，借助可驗證源（可以看到所有改動的防篡改歷史記錄）

數據主權（通過內容尋址/IPFS 實現）和算法主權（例如 Urbit 實現了數據和算法的點對點組合和可移植性）

加速 LLM 創新，從基礎開源模型的各種變體中加速 LLM 創新。

可復現訓練數據輸出，通過區塊鏈對過去 ETL 操作和查詢的不可變記錄（如 Kamu）實現。

有人說Web2的開源平臺也提供了一種折中方案，但其效果并不理想，相關討論可見 exaBITS 的博文。

AI 生成摘要：大型科技公司封閉的 LLM 扼殺了“AI 民主”，即每個開發者或用戶都能夠為一個 LLM 模型貢獻算法和數據，并在模型盈利時獲得部分利潤。AI 應該對公眾開放，與公眾相關，為公眾所有。借助區塊鏈網絡，用戶能夠提供反饋，為模型貢獻數據換取變現后的利潤，開發者也能獲得可視性和可驗證源，從而組合和微調算法。內容尋址/IPFS 和 Urbit 等Web3創新將實現數據和算法主權。通過區塊鏈對過去 ETL 操作和查詢的不可變記錄，訓練數據輸出的可復現性也將成為可能。

今天，最有價值的消費者數據為大型科技公司的專有資產，構成其核心商業壁壘。科技巨頭沒有動力將這些數據與外部方共享。

那么，為什么我們不能直接從數據創造者或用戶那里獲取數據呢？為什么我們不能把數據變成公共資源，貢獻數據將數據開源化供數據科學家使用？

簡單來說是因為缺乏激勵機制和協調機制。維護數據和執行 ETL（提取、轉換和加載）是一大筆間接成本。事實上，僅數據存儲就將在 2030 年成為價值 7770 億美元的行業，這還不包括計算成本。沒有人會無償承擔數據處理的工作和成本。

不妨看看 OpenAI，最初設定是開源非盈利，但變現困難無法覆蓋成本。2019 年，OpenAI 不得不接受微軟注資，算法不再對公眾的開放。預計到 2024 年，OpenAI 盈利將達 10 億美元。

Web3引入了名為“dataDAO”的新機制，促進了 AI 模型所有者和數據貢獻者之間的收入再分配，為眾包數據貢獻創建了激勵層。由于篇幅限制，此處不會展開，想要了解可閱讀下方兩篇文章：

How DataDAO works/DataDAO 原理，作者是 Protocol Labs 的 HQ Han

How data contribution and monetization works in web3/web3數據貢獻和變現如何運作，我在這篇深入討論了 dataDAO 的機制、欠缺和機遇

總的來說，DePIN 另辟蹊徑，為推動Web3和 AI 創新提供了新的硬件能源。盡管科技巨頭主導了 AI 行業，但新興參與者可以利用區塊鏈技術加入競爭：DePIN 網絡降低準入門檻的方式包括降低計算成本；區塊鏈的可驗證和分布式特性使真正的開放式 AI 成為可能；dataDAO 等創新機制激勵數據貢獻；區塊鏈的不可變性和防篡改特性提供了創造者身份證明，打消人們對 AI 負面社會影響的擔憂。

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