Web3助力AI突破发展瓶颈，DePIN或将成为支撑模型推理和边缘智能的新基建
这是我的第306篇专栏文章。
连续两周，我参与主持了由万向区块链实验室主办的直播活动Future 3 Talk，讨论的主题是DePIN（去中心化基础设施网络）。
提到DePIN，相信很多朋友已经不再陌生，它是一种物理基础设施部署和维护的范式创新。DePIN由世界各地的个人和公司以分布式的方式构建，供任何人使用。
在活动中，我与万向区块链实验室负责人杜宇、Arkreen 创始人Leo Lin作为Future3 Campus中DePIN方向的联合发起人，与Future 3 Campus孵化营二期的8支DePIN项目，进行了很多有意思的讨论。
话题中我们讨论了Web3与AI的结合。
随着ChatGPT等大型AI模型的兴起，海量数据和算力成为模型持续演进的必要条件。但这些关键资源目前仅有少数巨头能够获得，阻碍了AI创新。
去中心化物理基础设施网络DePIN提供了一种解决方案。
DePIN利用区块链等技术，可以将全球碎片化的算力和数据高效聚合，构建一个开放共享的基础设施网络。这为AI模型的训练和推理提供了可持续的资源供给。
因此今天我将与你分享，Web3与AI如何彼此助力，以及DePIN在支持大模型推理和边缘智能方面的优势。
DePIN：支撑AI模型训练与推理的去中心化基础设施
随着ChatGPT等大模型的出现，AI产业迎来了春天。
但这些模型需要海量的数据和强大的算力作为支持，否则大模型的长远发展将面临瓶颈。去中心化物理基础设施网络DePIN提供了支撑AI可持续发展的解决方案。
那么DePIN如何支撑AI大模型的训练和推理？
DePIN利用区块链技术，可以将全球碎片化的算力和数据资源串联起来，构建一个开放共享的基础设施网络。用户可以无需授权访问网络资源，实现算力和数据的自由流动。
我们都知道，AI大模型的发展可以分为两个部分：大模型的训练和大模型的使用。
大公司们在模型训练方面趋向于全球化和中心化，因为这可以提高效率。他们也希望模型训练的成本高昂，因为这样可以设置门槛，只有拥有足够资金的公司才能进行模型训练，形成一种“护城河”。
目前，大公司通过购买大量算力设备和爬取互联网数据，垄断了AI模型的训练。以ChatGPT为例，OpenAI曾透露ChatGPT的训练使用了45TB的数据、近1万亿个单词的文本内容，一般小公司无法获取这些算力和数据。
对于昂贵的训练设备，大公司不在乎其价格，因为他们有足够的资金购买。然而，小公司可能无法承受这样的成本。
而在模型推理阶段，天然适合在边缘设备上完成，因此去中心化的推理算力是最容易与经济模型结合的。
因此可以采用开源轻量级模型，配合DePIN的去中心化网络，用户只需部署模型并支付费用，即可享受低成本的AI服务，无需依赖于大公司的中心化云服务器。
同时，我们还需要考虑到，在当前的格局中，拥有大模型算力的一方和拥有海量数据的一方可能会发生博弈。
例如，拥有算力的一方可能阻止拥有数据的一方获取算力资源，反之亦然。为了打破这种博弈，我们需要一个无需许可的去中心化资源网络DePIN来支撑大模型的算力平台。
DePIN的引入有可能向所有参与者开放这些关键资源，包括数据和能源。
数据，是训练大模型的关键资源之一。未来数据的来源可以通过去中心化的方式，由数据的使用者自行决定是否开放给平台进行训练。
随着AIoT时代到来，海量传感器设备产生的数据，将成为持续稳定的模型训练资源。这些实时数据类型更加丰富，必将提升AI模型的准确性和应用场景。
ChatGPT近期宣布，其“知识”数据已进行更新，当前的知识截止日期是2023年4月。此前，多位计算机科学家曾预测，到2026年ChatGPT等大型语言模型的训练就将耗尽互联网上的可用文本数据，届时将没有新的训练数据可供使用。
而物联网涵盖的海量传感器、机器设备的数据，或许也能在一定程度上解决AIGC模型训练所需的数据来源。
能源，尤其是绿色和低成本的能源，是支持大模型持续发展的另一个重要资源。
大模型的计算是一个非常大的能耗场景，未来如果需要大模型能够持续发展，就需要有持续的、可靠的、绿色的、低成本的能源供应。如何得到无需许可（permissionless）的这些能源基础设施，是对于AI来说非常重要的关键底层基础设施。
总体来说，AI模型的推理和资源需求与DePIN是一个非常强的互相依赖的关系。
AI未来需要基于DePIN模式构建的基础设施，包括能源的基础设施、数据的基础设施、以及连接的基础设施。
边缘智能DePIN：实现AI去中心化的最佳场景
什么是边缘智能？
它指AI模型直接运行在端边设备上，而不是云服务器上，数据处理和决策也在本地完成。
由边缘智能设备构成的网络，作为一种新型的分布式计算架构，是一种典型的DePIN。
第一，从技术上看，边缘智能设备网络具有高度分散化的特点，计算和存储资源下沉到网络边缘，而不是集中在云中心节点，这与DePIN的去中心化理念一致。
第二，从资源调度上看，边缘智能设备网络需要大规模协同，需要一个开放的协调平台进行资源优化，这与DePIN的定位和功能高度契合。
第三，从应用上看，边缘智能设备网络可广泛服务于工业、医疗、能源等领域，这些都属于DePIN的重点服务行业。
第四，从技术特征上看，边缘网络对大规模低成本计算和存储资源需求强烈，这正是DePIN所提供的去中心化基础设施服务。
最后，从商业模式上看，边缘智能设备网络参与方可通过提供资源获取收益，这符合DePIN的区块链激励模式。
边缘智能网络与DePIN有着高度的一致性和契合度，是DePIN框架下的重要实践案例，属于DePIN去中心化物理基础设施的重要组成部分。
采用边缘智能设备网络这种去中心化的构建方式，使AI的应用控制权回到终端用户手中。
近年来，虽然智能助手等应用开始采用边缘计算，但关键模块仍部署在云端，AI核心能力仍被少数巨头掌控。要真正实现AI的去中心化，边缘智能无疑是最佳路径。
目前的主流做法是先用海量数据训练出大型模型，然后封装为API向用户提供服务。
这种中心化模式存在很多问题。首先，用户无法查看模型运作细节，输出不够透明。其次，用户数据很可能被模型训练方利用，隐私权无法保证。最后，AI创新的主导权集中在资源强大的几家公司手里，形成垄断。
边缘智能可实现真正的AI开放与自主。
首先，算力门槛不再限制参与者。普通用户都可以在本地设备上运行开源预训练模型，基于自己的数据进行模型调优。
其次，不需要连接网络，可保障用户数据隐私。
再者，个性化模型可以满足定制需求，大大降低创新门槛。
最后，可以构建区块链激励网络，不同用户共享资源、保护知识产权。
边缘智能让AI回归开放去中心化的本源，其优势不容忽视。它代表了AI发展的大方向，必将解构当前巨头主导的格局，将AI的应用控制权释放到每一个参与者手中。我们有信心，边缘智能将会让AI真正回归开放、普惠的本质。
Web3经济模型：让用户参与AI大模型的共治
在硅谷，一个由人工智能研究人员和活动人士组成的圈子一直发出警告：人工智能系统正变得过于强大，失控的人工智能可能会对人类的生存构成威胁。
最近，从Sam Altman被解雇到重新上任CEO，OpenAI的宫斗也脱离不了一条叙事主线：不同AI意识形态之间的分歧。
前董事会成员、首席科学家Ilya，认为通用人工智能应该和人类的价值观“超级对齐”。AI将带来繁荣的新时代，但首先必须防止它的危害。
因此，如何应对AI的风险与挑战成为业界热议话题，Web3经济模型提供了一个重要思路。
目前，主流AI平台被少数科技巨头所控制，用户无法影响其功能设计和价值导向。这种中心化模式存在隐患。
相比之下，Web3以区块链为基础，其经济激励机制令权力下放到每个用户。
在Web3模式下，不同用户组织可以自主训练AI模型，平台对不同模型进行聚合。
用户通过经济模型参与提供算力、贡献数据，根据贡献获取平台管理权，实现合理治理。用户可以对功能设计进行投票，直接参与决策，而不是被动接受。
这种高度开放和用户自治的模式，有助于规避算法失控风险，让AI的发展方向回归用户需要，确保安全。
Web3经济模型将用户角色从服务接受方转变为主体，用户不再被动地适应AI，而是根据需要主动地调整引导AI。
这种模式非常值得推广，它使AI的发展方向由用户共同决定，人性化地减少了风险，也增强了AI的社会效用。
具体实践方面，不同组织可自主开发模型，平台对各模型进行聚合，形成综合AI能力。
用户可以针对功能设定进行投票，直接决定最终应用方向，而不是被动接受。平台也会根据节点贡献设定相应治理权重。
这种高度开放和用户自治的模式，可以有效降低算法失控风险，保证AI符合社会需求，实现安全共治。业界正积极探索相关做法，这种模式推广具有正面意义。
综上，Web3经济模型可以减轻技术发展可能带来的负面效应，真正实现人本主义导向，令AI造福人类。它代表了区块链思维对传统技术格局的重构和创新。
Future 3 Campus孵化营8支DePIN项目亮相
入选Future 3 Campus孵化营二期的8支DePIN项目，也分别参与了两周的直播活动。
这8个项目均为DePIN典型项目，各自致力于通过区块链、网络通信、信息存储、边缘计算等技术，构建各类开放去中心化的网络基础设施。
他们服务的对象包括数据存储、算力供给、充电设施、通信能力等，并通过激励手段促进参与者形成自治的网络。
这些项目突破中心化机制的局限，探索信任机制和商业模式创新，为多领域提供更高效可靠的基础资源分配，展现出了DePIN框架的广阔应用前景。
在此对他们进行简单介绍。
项目名称介绍
| 项目名称 | 介绍 |
PowerPod | PowerPod是一个全球电动汽车（EV）充电网络，旨在通过去中心化的组织构架、GameFi的玩法、正向收益模型让网络快速形成且保持低的维护成本。该网络由个人和社区拥有，避免了中心化管理带来的各类问题。 |
IPDN | IPDN（星际数据网络）是一个分布式数据即时存取网络。IPDN也是一个免许可、免信任并且开放的数据网络，用户无需登陆一个中心化服务器即可在IPDN网络中管理数据。IPDN关注的重点在于数据可及性和存储的易用性，支持热数据高效存取，使得Web3开发者能够使用IPDN快速构建DApp。 |
EMC | EMC是一个由EVM和多链支持的去中心化GPU算力网络，在AI时代为算力和Web3提供入口。EMC的智能路由算法能够高效分配算力任务和安排空闲算力资源，帮助用户大幅降低算力成本。 |
Ebunker | Ebunker是一家创新的区块链基础设施公司，愿景是让以太坊网络变得更加去中心化。Ebunker为个人和机构客户提供专业的软、硬件以太坊节点解决方案，包括非托管Staking服务和消费级硬件产品。 |
Moveo | Moveo关注驾驶数据和车辆数据，并致力于构建相关生态。通过特制车载硬件，以及软件专利技术，Moveo结合车辆数据和驾驶员数据，对驾驶安全形成深入洞察，并提供创新服务。Moveo让出行更轻松更智能。 |
MetaBlox | MetaBlox旨在构建一个由Web3主导的去中心化全球WiFi漫游网络，与传统移动通信服务相比，MetaBlox为全球用户提供企业级WiFi漫游服务的同时，帮助用户实现对Web3应用和元宇宙的不间断、低成本访问。 |
Network3 | Network3是一种革命性的技术，它构建了一个专门的AI Layer2，通过AI模型算法优化和压缩，联邦学习，边缘计算和隐私计算，为全球范围内的AI开发者提供服务，帮助他们快速、便捷、高效地大规模训练或者验证模型。 |
Ketchup Republic | Ketchup Republic是一个为线下消费场景构建的去中心化雾计算网络，由商家与消费者共建、共享、共赢的“大X点评”。Ketchup Network目标是通过技术创新，为实体经济引入革命性的变革，推动Web3规模应用，帮助实现商家与消费者间的直接、高效、透明交互，同时保护消费者隐私和数据安全。 |
写在最后
这篇文章我们探讨了去中心化物理基础设施网络DePIN在支持AI发展方面的重要作用。主要观点如下:
DePIN可以有效聚合全球碎片化的算力和数据资源，为AI模型提供可持续的训练和推理所需资源。
在模型训练阶段，DePIN打破了数据和算力被少数企业垄断的现状，降低了创新门槛。
在模型推理阶段，DePIN可部署在边缘设备上，大幅降低用户的使用成本。
DePIN对于实现边缘智能，开展在端侧设备上的AI计算具有独特优势。
借助DePIN，Web3经济模型可以推动多方参与AI的开发和治理，减少算法失控风险。
可以说，DePIN通过协调资源，连接并赋能AI的发展。它是支撑大模型训练与推理、实现边缘智能的关键新型基建。随着DePIN的成熟，它必将推动AI向着更开放、普惠的方向发展。
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