NEAR的AI之路与11个生态项目解析

24-07-08 16:00
阅读本文需 17 分钟
总结 AI 总结
看总结 收起

可能还有玩家不知道为什么炒 AI 概念的时候要带上 NEAR。一个冷知识,NEAR 一开始是一家 AI 公司。联创一龙哥(Illia Polosukhin)在 AI 领域有近 10 年的经验,也是《Attention is All You Need》这篇划时代论文的八作者之一。



他和另一名联创 Alex Skidanov 在 2017 年创办 NEAR.ai,是想要打造第一个「AI 程序员」。人们可以用自然语言和计算机交流,而计算机则会自动进行编程。鉴于当时 AI 模型能力有限,这个尝试以失败告终。


这个过程中,他们接触到智能合约,觉得它是编程的一个有趣子集,但区块链技术存在太多其他挑战。于是,NEAR 在 2018 年决定战略转型,先构建一个真正有用的去中心化开发平台 NEAR Protocol。原本估计这个转型只需 6 个月,之后就可以回到 AI 技术的研发,但一转眼就是 6 年过去。别的区块链项目现在做 AI 是「战略转型」,而 NEAR 则是终于回到了它的老本行。


NEAR 官网近日公布了其 AI 技术栈,分为三个主要层次:应用层、基础设施与模型层、数据层。



在这三层技术架构下,NEAR 已经聚集起 11 个最新的生态 AI 项目。接下来,BlockBeats 将为你简要梳理一下这 11 个项目,看一下 NEAR 的 AI 生态版图究竟如何了。



应用层:Bitte、Cosmose、Jutsu


Bitte:AI Agent 钱包



AI Agent 是当前比较热门的一个 AI 应用发展方向。普遍的共识是,未来区块链上会有各种各样的 AI Agent 代替人类执行各种交易操作。


Bitte 在相关基础设施还不完善的情况下,试图用已有的技术往前迈进一小步。通过接入 OpenAI 的模型 API,Bitte 让用户可以在一个和 ChatGPT 类似的聊天窗口界面下,用自然语言的 Prompt 命令 Agent 完成各种链上操作。



比如,用户输入「Mint an NFT with AI of a rocket going to the moon」,Bitte 就会调用 DALL-E 3 的 API 生成一张火箭登月的图像并在 NEAR 区块链上进行铸造。除此之外,用户还可以让 Agent 替自己 Swap 和转移代币、创建合约和 NFT 集和等等。


Bitte 钱包由 Mintbase 团队开发,这是一个 2022 年在 NFT 热潮中诞生的项目,详情可阅读《Mintbase:Near 上的 NFT 格子铺 |项目介绍》


Cosmose AI:AI 导购平台



Cosmose AI 是一家用 AI 预测和影响人们线下购物方式的电商公司,去年 4 月获得了 NEAR 基金会的投资。与 NEAR 基金会达成合作后,Cosmose 旗下的电商平台 KaiKai 推出了用于支付、现金返还和奖励的加密货币:Kai-Ching(KAIC)。这是一个在 Near 网络上运行的原生稳定币,1 KAIC 等于 0.01 美元,目前仅能在其应用程序内使用。


Jutsu:AI Agent 市场



这个项目目前还处于白皮书阶段,按照文档中展示的构想,它想要做的类似于 ChatGPT 推出的 GPT Store。开发者可以在上面发布构建好的 AI Agent,用户需要用其平台币 JUT 付费使用这些 Agent。


这是一个去年 ETH Denver 出来的黑客松项目,一开始是一个叫「NEARpad」的开发者开发工具。


基础设施与模型层:Exabits、Hyperbolic、Nevermined、Pond


Exabits/Hyperbolic:GPU 算力租赁平台



Exabits 和 Hyperbolic 这两个都想要做 NEAR 上的 io.net,也都入选了 NEAR Horizon AI 首期孵化计划。


经历了年初到现在各种 GPU 算力土狗项目的狂轰滥炸,再看到做 GPU 算力租赁的项目已经有点审美疲劳了。但一个链想要有打造自己的 AI 生态,必须得有自己链上的 GPU 算力租赁平台。


目前,这两个项目都还没有发布运行节点或提供算力的任务。挖完io.net找不到项目可以挖的朋友,可以关注一下这两个项目。


Nevermined:AI 支付协议



Nevermined 是一个让 AI 开发者可以自行货币化其各种产品的支付平台,包括 AI 模型、 AI 代理和数据集等等。通过创建智能订阅,开发者在其中指定 AI 产品的访问参数,例如价格、时间限制,基本上就是将 Web2 订阅平台的功能用 NFT 的形式搬到了链上。


目前,Nevermined 应用程序部署在 Polygon、Gnosis 和 Arbitrum 网络上,未来应该会扩展到 NEAR 上作为支付类基础设施支撑平台 AI 生态的发展。


Pond:去中心化 GNN 模型



不同于 Transformer 是为处理序列数据(如自然语言)而设计,图神经网络(GNN)是一种专门用于处理和分析图结构数据而设计的神经网络,广泛应用于社交网络分析、化学分子属性预测、知识图谱、推荐系统等领域。相比于 Transformer,GNN 更适合捕捉图的局部结构和节点间的复杂关系。


Pond 说它正在构建首个去中心化的图神经网络(GNN)模型,试图从区块链的数据中学习到用户和合约的互动模式,并基于学习到的链上行为模式预测用户未来的行为。乍一听似乎很牛逼,但说实话 GNN 在 Transformer 出来之前就已经发展很成熟了,也早就有一些将它用在区块链数据分析中的研究和尝试了,但局限于洗钱和钓鱼交易检测。这个新的模型到底能不能青胜于蓝,还得看它实际做出来是啥效果。


数据层:Masa、MIZU、Nillion、Ringfence


Masa Network:去中心化数据市场



Masa 是 Avalanche 上的一个子网,允许用户通过运行工作节点来贡献数据和计算资源来获取代币奖励。这些工作节点会对 Twitter、Discord 和播客等大量数据源,进行抓取、结构化、转换、注释和矢量化。开发者(Oracle 节点)通过访问这些数据和 LLM 服务来构建人工智能应用程序。


不过这并不是这个项目最大的噱头。除了上面的「Node to Earn」,Masa 之前一直在宣传「Surf to Earn」。转型 AI 之前,Masa 本来做的是一个基于 SBT(灵魂绑定代币)的去中心化信用评分协议。后来创新性地提出了 zkSBT(零知识灵魂绑定代币)的概念。不同于传统的网站 Cookie,用户通过 zkSBT 可以完全匿名地共享其网站浏览数据用于数据分析和模型训练,从而获取代币奖励。为此,Masa 计划推出一个 Chrome 扩展程序,但这个 Chrome 扩展程序似乎比想象中更难推出。


MIZU:去中心化合成数据生成网络



不知道为什么,每个项目都喜欢强调自己是各种各样的第一。Mizu 说它是第一个也是最大的去中心化开放数据网络,其实也就是一个去中心化的合成数据生成网络。在用户贡献的数据集基础上,网络激励社区构建提示词去生成大量合成数据,经过验证后提交到数据存储库中,从而弥补现实世界数据的不足,并提供更具针对性的训练数据。路线图上说 8 月份会上线测试网,感兴趣的可以关注一下。数据应该会成为继算力之后,去中心化 AI 又一个新的重点基建赛道。


Nillion:去中心化安全计算网络



Nillion 是一个去中心化的公共网络,旨在处理安全计算和数据存储,而无需依赖区块链技术。它引入了一种新型的密码学原语,称为 Nil Message Compute (NMC),使网络中的节点能够以安全和私密的方式处理数据,无需相互通信或维护像传统区块链那样的不可变账本。NMC 是 Nillion 背后的核心技术。它使网络能够将数据分割并分布在各个节点上,在不需要解密的情况下对数据进行安全计算,从而在保护隐私的同时实现接近中心化服务器的处理速度。


总的来说,Nillion 提出了一种新的密码学原语,在私密 AI 模型推理和训练等方面具有非常大的应用潜力。


Ringfence:数据资货币化平台



AI 公司抓取用户数据进行模型训练,一直是个比较有争议的事情。创作者的权益在这种模式下很难得到保障,Ringfence 对此提出了一个有创意的解决方案——rNFT。用户上传到平台上的数据都会变成 NFT 资产,以 NFT 的形式进行授权使用。


传统 NFT 通常代表对单一物品的所有权,而 rNFT 则类似一个文件夹或集合,包含了多个子 NFT(称为 cNFT)。通过智能合约,rNFT 的所有者可以方便地将整个 rNFT 或其中特定组件进行商业授权。


Ringfence 平台允许用户贡献 rNFT 用于神经网络训练,并获得奖励,其长期目标是构建第一个 100% 由授权内容训练的神经网络。


总结


通篇梳理下来,可以发现原生于 NEAR 生态的 AI 项目还并不多,很多都是以合作的名义强行纳进其 AI 生态版图的。这些项目绝大多数仍停留在概念验证的阶段,离正式上线还需要很多努力。


可以说,比起 Arweave 用新项目 AO 一举证明其转型 AI 的决心和实力,NEAR 在 AI 上的回归要明显低调得多。很多人对 NEAR 的认识还停留在「一个高性能公链」上,在他们眼里 NEAR 和 AI 的关联好像就剩下 Illia 这个创始人。但其实 NEAR 一直在以着眼全局的方式去持续做好 AI 的基础设施建设,比如其大力提倡的链抽象(Chain Abstraction)就对于未来 Agent 全面引入链上十分关键。


可以说 NEAR 做 AI 不缺招牌,不缺技术,也不缺资金。但如何去打响自己的 AI 名片,培育一个完整有活力的 AI 生态,是 NEAR 在咣咣砸 AI 基建之外需要认真对待的一个难题。


欢迎加入律动 BlockBeats 官方社群:

Telegram 订阅群:https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流群:https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 官方账号:https://twitter.com/BlockBeatsAsia

举报 纠错/举报
本平台现已全面集成Farcaster协议, 如果您已有Farcaster账户, 可以登录 后发表评论
选择文库
新增文库
取消
完成
新增文库
仅自己可见
公开
保存
纠错/举报
提交