LazAI الشبكة الرئيسية أطلقت، تحدثنا مع Metis حول هذه الخطوة

كتبه: إريك، أخبار فوري سايت

في ليلة 22 ديسمبر بتوقيت بكين، أعلنت LazAI، التي تم تطويرها بواسطة Metis، عن الإطلاق الرسمي لشبكة Alpha الرئيسية. كانت المرة الأخيرة التي تركت فيها Metis انطباعاً عميقاً على الكاتب عندما أطلقت أولاً مُرتّباً لامركزياً، في وقت اتجهت فيه العديد من حلول الطبقة الثانية نحو التركيز على المعاملات، لماذا اختارت Metis بثقة التركيز على الذكاء الاصطناعي؟

مع تساؤلات ، تحدثنا مع Metis.

التركيز على “البيانات”، نهج مختلف لمتيس

أفادت فريق Metis للكاتب أن إطلاق LazAI لم يكن مجرد فكرة عابرة تتعلق بموضوع الذكاء الاصطناعي الساخن. حيث حددت Metis في وقت مبكر من هذا العام الاتجاه الاستراتيجي الذي يركز على الذكاء الاصطناعي، وكان LazAI هو المنتج الرئيسي الذي تم إطلاقه بعد ما يقرب من عام من العمل الجاد. LazAI ليس مجرد تطبيق ذكاء اصطناعي بحت، أو مجرد منتج ذكاء اصطناعي تم إصدار عملة له، بل هو شبكة تخدم تدريب واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.

إن إنشاء تطبيق «Web3 + AI» قد لا يكون خيارًا جيدًا. لم تصل درجة تطوير الذكاء الاصطناعي الحالية بعد إلى مستوى يستحق دمج Web3 على مستوى التطبيقات، أو بمعنى آخر، فإن تحديد اتجاه التطبيق ليس مؤكدًا بشكل كبير. والسبب في ذلك هو أن نجاح العملات المستقرة و DeFi جاء بسبب عدم اكتمال البنية التحتية المالية في العديد من البلدان أو المناطق، مما ترك فراغًا في السوق، بينما أعتقد أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأجل القصير لن تستفيد كثيرًا من Web3.

لكن على مستوى غير التطبيقات يختلف الأمر تمامًا، إذا نظرنا إلى العامين الماضيين، فقد دمج مقدمو خدمات السحابة مثل Alibaba Cloud وAWS إلى حد ما أدوات أو منتجات ذات صلة بـ L2 أو Alt L1 بما في ذلك Sui. وبهذه الطريقة، يمكن لمقدمي خدمات السحابة تقديم خيارات أكثر تنوعًا، وغالبًا ما تكون أدوات Web3 أيضًا خيارًا أكثر فعالية من حيث التكلفة.

في رأي الكاتب، فإن Metis استغلت مزاياها في القدرة على التحقق وسرعة التحقق من خلال إطلاق LazAI، وهو خيار صحيح. بالإضافة إلى ذلك، فإن LazAI ليست مجرد تطبيق بسيط لمفهوم Web3، بل ابتكرت مجموعة من الحلول المثلى من حيث الهندسة والتوافق مع السوق.

دعونا نبدأ بالصورة: أكبر ميزة في LazAI هي أنه تم تصميمه مع الأخذ في الاعتبار مجموعة كاملة من الحلول من البيانات والتدريب إلى التطبيق، حيث يمكن إكمال جميع مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي من التدريب إلى الاستخدام ثم إلى التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على LazAI.

لشرح LazAI بوضوح، يجب أولاً توضيح ثلاثة مكونات أساسية: iDAO و DATs وإطار الحساب القابل للتحقق.

iDAO هو الحد الأدنى من الوحدة المشاركة في الشبكة، وأيضًا عقدة الإجماع. يمكن أن يكون في حد ذاته أي دور في دورة حياة الذكاء الاصطناعي، مثل المتخصصين في تقديم البيانات، نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم البيانات للتدريب، الأطراف التي تقدم القدرة الحاسوبية، والفرق التي تطور التطبيقات بناءً على الذكاء الاصطناعي. تقوم LazAI بتفكيك جميع المشاركين في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي، مما يوفر المزيد من القابلية للتجميع للذكاء الاصطناعي بطريقة معيارية.

DATs (رموز تثبيت البيانات) هي معيار الرموز شبه المتماثلة التي ابتكرها فريق LazAI، وهي الابتكار الأساسي لـ LazAI. ترمز DAT إلى ثلاثة خصائص رئيسية: “شهادة الملكية” التي تثبت مصدر الأصول وهوية المؤلف، و"الحق في الاستخدام" الذي يحدد حصص الوصول (مثل عدد استدعاءات الاستدلال)، و"مشاركة القيمة" التي يحصل عليها المالكون تلقائيًا بناءً على النسبة. تتيح DAT لمساهمي البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي تحويل مساهماتهم إلى أموال، والاستمرار في جني الإيرادات من استخدام المستخدمين في المستقبل.

إطار الحساب القابل للتحقق مصمم لحل مشكلة “الصندوق الأسود” في حسابات الذكاء الاصطناعي، ويهدف بشكل رئيسي إلى ضمان تأكيد بيانات عملية استدعاء النموذج. تستخدم LazAI بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs)، وإثباتات المعرفة الصفرية (ZKPs)، والإثباتات المتفائلة (OPs) لضمان الحد الأدنى من الثقة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة. توفر TEEs تنفيذًا خاصًا، وتتحقق ZKPs من المخرجات دون تسريب البيانات، بينما تفترض OPs الصلاحية لتحسين السرعة. نظام الإثبات المختلط هذا مشابه لـ ZK Rollup، لكنه مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي، مما يوازن بين الخصوصية والكفاءة والقابلية للتحقق.

بناءً على ذلك، يمكننا توضيح سير العمل العام في شبكة LazAI: يقوم المستخدم بتقديم بيانات مشفرة إلى iDAO، حيث تقوم iDAO بتجميعها في LazAI Flow ثم ترسلها عبر VSC إلى Quorum، حيث يستخدم Quorum TEE/ZKP للتحقق وتثبيت الهاش على LazChain. بعد التحقق على السلسلة، يمكن سك DATs، وتسجيل البيانات الوصفية والحقوق، ثم يقوم المستخدم بنقل DATs لاستدعاء الخدمة، حيث يتم تنفيذ TEE خارج السلسلة، ويتم التحقق من النتيجة عبر ZKP/OP.

في هذه العملية، يمكن فهم VSC (منسق الخدمة القابل للتحقق) كفريق من الخبراء للتحقق من صحة البيانات المتخصصة، بينما يعتبر Quorum آلية إجماع LazChain، حيث تتولى iDAO كعقد إجماع مسؤوليتها وتضمن أيضًا تشغيل الإجماع.

ما الذي يمكننا القيام به مع إطلاق الشبكة الرئيسية Alpha؟

LazAI مصمم لمعالجة هذه المشكلة في مجال الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالحصول على البيانات القابلة للتعلم. المشاريع التي نراها حالياً في Web3+AI، باستثناء x402، تشمل في جوانب أخرى شبكات قوة الحوسبة، ونماذج الحوافز مثل AI Launchpad، بالإضافة إلى المشاريع التي ظهرت مؤخراً والتي تهدف أيضاً إلى تقديم بيانات قابلة للتعلم. من وجهة نظر الكاتب، فإن المشروعين الأولين لا يستهدفان احتياجات حقيقية، بل يستخدمان Web3 كوسيلة أفضل للذكاء الاصطناعي، بينما نطاق المشروع الأخير ضيق جداً.

تم تصميم LazAI خصيصًا لمشاكل معينة، حيث ابتكرت مجموعة من الآليات التي تضمن تحقيق الفوائد المستمرة للمساهمين، وهذه الآليات مكتوبة في منطق الشيفرة بدلاً من إضافتها بشكل مؤقت في كل مرة لضمان حقوق المشاركين.

علم الكاتب من الفريق أن الشبكة الرئيسية Alpha لـ LazAI لن تطلق الرموز على الفور، ولأولئك الذين لديهم معرفة متخصصة يمكنهم المساهمة وكذلك مطوري نماذج ومنتجات الذكاء الاصطناعي، فإنها تمثل فرصة نادرة لعرض الذات، فضلاً عن كونها فرصة لتحويل القدرات الشخصية إلى مكافآت من خلال الإيجابيات. بالإضافة إلى ذلك، ستقدم LazAI برنامج حوافز للمطورين بإجمالي جائزة تبلغ 10,000 METIS للشبكة الرئيسية Alpha، مما يغطي دعم جميع المراحل من النموذج الأولي المبكر إلى التطبيقات الناضجة، وتوفير نظام بيئي متعدد المستويات يتضمن تعزيز عبر قنوات التواصل الاجتماعي وصندوق نمو المستخدمين.

قبل إطلاق الشبكة الرئيسية، حققت LazAI نتائج ملحوظة على الشبكة التجريبية. ووفقًا للفريق، بلغ إجمالي عدد المستخدمين النشطين على الشبكة التجريبية حوالي 140,000، كما حصل رفيق الذكاء الاصطناعي القابل للتطور Lazbubu الذي أطلقه الفريق الرسمي على إعجاب حوالي 15,000 مستخدم.

ثمار شبكة الاختبار لا تقتصر على ذلك، حيث قامت شبكة ROVR بتحويل المركبات اليومية إلى خرائط بيانات فيزيائية ثلاثية الأبعاد ذكية من خلال اعتماد حلول LazAI.

تقوم ROVR من خلال أجهزتها برسم خريطة البيئة المحيطة بها باستمرار وتوليد مجموعة بيانات جغرافية غنية، وتدخل البيانات في نظام LazAI البيئي. في هذه الحالة، تعتبر ROVR “iDAO”، حيث يتم تحويل البيانات التي تم تحميلها إلى DAT، وبالتالي تمتلك LazAI قاعدة بيانات دقيقة للغاية لـ DePIN و RWA، مما يمكن أدوات القيادة الذاتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي من استخدام هذه البيانات لتحسين التعلم الذاتي في المستقبل.

أفاد الفريق للكاتب أن ثقافة فريق LazAI تجعلها ودية للغاية تجاه المطورين، وهو ما يتضح من الحوافز التي تقدمها LazAI للمطورين مع إطلاق الشبكة الرئيسية. هذه الثقافة التي تركز على المطورين قد أكسبت أيضًا Metis تفضيل الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي. في يونيو من هذا العام، انضم الدكتور وانغ زيهوا، عضو رئيسي في مركز أبحاث blockchain في جامعة كولومبيا البريطانية (UBC) وأستاذ مساعد في قسم الهندسة الإلكترونية وعلوم الحاسوب، إلى LazAI كمستشار تقني. ووفقًا للتقارير، فإن الدكتور وانغ زيهوا لديه خبرة طويلة في مجال أنظمة الوكالات المتعددة اللامركزية والتعاون والأمان، حيث يتركز بحثه على دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي و blockchain، وخاصة في مجالات الذكاء الاصطناعي الموثوق به، وأمان blockchain والعقود الذكية، وإثباتات المعرفة الصفرية.

ذكر الكاتب في البداية أن Metis هي أول L2 تقدم ممارسات نظام ترتيب لامركزي، وهذا يعكس بشكل جيد سعيها نحو تطور التكنولوجيا، حيث أن هذا التمسك بالتكنولوجيا والتركيز على المطورين قد أسس قاعدة صلبة للتطور على المدى الطويل.

لماذا تختار الذكاء الاصطناعي؟

قد تبدو هذه المشكلة غبية قليلاً. باعتبارها مفهومًا شائعًا، يبدو أن اختيار الذكاء الاصطناعي هو خيار لا يحتاج إلى تفكير، لكن الحقيقة قد لا تكون بهذه البساطة.

تزداد التحديات التي تواجه Ethereum L2 الشاملة شدة. تختار العديد من المشاريع بناء L1 خاص بها أو تطوير سلاسل تطبيقات استنادًا إلى Rollup ناضج لتحقيق أداء أكثر تخصيصًا. وهذا يجعل L2 مضطرة إلى إعادة تحديد موقعها والبحث عن اتجاهات جديدة بناءً على ميزاتها الخاصة.

في الفترة الأخيرة، أثارت الهواتف المحمولة المدمجة مع حبوب الفاصوليا التي أطلقتها شركة بايت دانس ضجة كبيرة. كان جوهر هذه الضجة هو أنه من خلال الذكاء الاصطناعي، لم يعد المستخدمون بحاجة للتفاعل مع عدة تطبيقات، بل يكفي أن يخبروا الذكاء الاصطناعي باحتياجاتهم، ليقوم الذكاء الاصطناعي باستدعاء التطبيقات المختلفة لتحقيق أهداف المستخدم. وهذا أدى إلى تغيير جذري في منطق “تجميع الحركة” في عصر الإنترنت، ومن المحتمل أن تصبح منافسة التدفق في المستقبل بين الذكاءات الاصطناعية.

أورد الكاتب هذا المثال ليظهر أنه حتى لو اختار العديد من L2 التداول، وأسواق التنبؤ، وتوكنيزات RWA، إلا أنهم يتجاهلون أن من سيقوم بتشغيل هذه التطبيقات في المستقبل قد لا يكون بشرًا، بل AI يتلقى أوامر من البشر. إذا فقدنا مدخل AI، فإن أي عدد من سلاسل التطبيقات ستتحول إلى مجرد أدوات للـ AI، ومن الواضح أن Metis قد أدركت هذه المشكلة منذ عام.

قال الكاتب سابقًا إن Metis بدأت في تنفيذ استراتيجية قائمة على الذكاء الاصطناعي منذ بداية العام. في مارس من هذا العام، أعلنت Metis في ETHDenver عن استراتيجيتها المزدوجة، حيث تعمل Hyperion، كطبقة ثانية عالية الإنتاجية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، على دعم التنفيذ المتوازي والتغذية الراجعة الفورية. بالإضافة إلى ذلك، تم دمج Hyperion بعمق مع Metis SDK، مما يدعم البناء المعياري لسلاسل التطبيقات، ويستهدف التداول عالي التردد وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي.

إن LazAI هو “المنتج الرائد” المدعوم من هذا، حيث تظهر جميع الترتيبات السابقة قيمتها الحقيقية في هذه اللحظة. جميع L2، بما في ذلك Metis، يدركون شيئًا واحدًا، وهو أن ميزة الكفاءة الخاصة بـ L2 تتآكل ببطء من قبل الشبكة الرئيسية للإيثيريوم، لذا يجب أن يكون هناك منتج قوي قادر على الثبات في مسار واحد على الأقل لضمان استقرار استخدام الشبكة والحفاظ على التشغيل السلس للنظام البيئي. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تشبه أكثر “شيئًا صعبًا، ولكنه صحيح”.

بدأت حلول Web3 لتحسين مشاكل وضع العلامات على بيانات الذكاء الاصطناعي بالظهور فقط في الأشهر القليلة الماضية، وMetis هي واحدة من أعضاء أول دفعة من هؤلاء الرواد، لكن حل Metis هو حل نموذجية تمامًا من حلول Web3 Native، وليس مجرد إدخال بسيط لتأكيدات على السلسلة وإصدار رموز.

بالنسبة لمتيس ، فإن توسيع نظام التطبيقات على السلسلة واستراتيجية اعتبار السلسلة كطبقة تسوية إلى حد ما يتقدمان معًا. يعتقد الكاتب أن سعر العملات الرمزية في المستقبل سيكون مرتبطًا بشكل متزايد بالقيمة الحقيقية ، وأن مدى اعتماد الشبكة وكمية الطلب الحقيقي على رموز الغاز سيحددان قيمة العملات الرمزية والشبكة. التوسع في الذكاء الاصطناعي هو أيضًا رد جميل لقيمة METIS نفسها ، إذا تحقق تنبؤ الكاتب ، كلما ظهرت المزيد من سلاسل التطبيقات غير المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المستندة إلى كومة L2 ، زادت القيمة التي ستوفرها لمتيس.

بدأت المنتجات القائمة على blockchain تتسلل إلى جوانب مختلفة من تطبيقات الإنترنت، وكان أداؤها في مجال الذكاء الاصطناعي أكثر بروزًا. لا يزال الكاتب يعتقد أن “نموذج على السلسلة” أو “منصة إطلاق الذكاء الاصطناعي” لن يكون لها عمر طويل، لكن المنتجات مثل LazAI التي تخدم دورة حياة الذكاء الاصطناعي ليست كذلك. بالنسبة للمطورين والمستخدمين، فإن المنتجات التي تحتل المرتبة الأولى في الاستراتيجية البيئية تستحق دائمًا الاهتمام والمشاركة.