多維度解析DePIN如何助力人工智能？_DEPI

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。

華納兄弟的NFT部門為電影《閃電俠》推出新的Web3體驗:金色財經報道，華納電影《閃電俠》進入Web3。華納兄弟的NFT部門為最近上映的DC漫畫超級英雄電影《閃電俠》推出了新的Web3體驗。根據華納兄弟數字收藏品公司（Warner Bros. Digital Collectibles）的公告，《閃電俠》Web3電影體驗將于7月18日推出，包括NFT收藏品、AR體驗、幕后內容訪問和4K超高清全片等。[2023/7/15 10:57:08]

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：

Bitfinex上線WhiteBIT Token（WBT），6月1日開放交易:5月31日消息，據官方公告，Bitfinex宣布將上線WhiteBIT交易所原生代幣WBT。Bitfinex計劃于UTC時間5月30日中午12點左右開放WhiteBIT Token（WBT）充值。WBT交易將于UTC時間6月1日10點左右開放，提供USD和USDT交易對。[2023/5/31 11:50:18]

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：

主流NFT借貸協議貸款發放總量突破6.57億美元:2月5日消息，據Dune Analytics數據顯示，NFT借貸協議貸款發放總量已突破6.57億美元，其中NFTfi累積發放3.38億美元貸款、BendDAO累積發放2.27億美元貸款，分別位列第一第二大NFT借貸協議。[2023/2/5 11:48:46]

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% 。

幣安將移除ALPHA/BNB、ASTR/ETH等14個現貨交易對:據官方公告，幣安將于1月6日移除14個現貨交易對并停止交易。具體安排如下，1月6日11:00將移除并停止交易ALPHA/BNB、 ASTR/ETH、 CELR/ETH、 DAR/ETH、 DOT/BIDR、 FTM/BIDR、 SAND/BIDR、 SLP/BIDR共計8個交易對，并于1月6日15:00將移除并停止交易APE/GBP、 BLZ/ETH、 CAKE/GBP、 ICX/ETH、 SHIB/GBP、 ZEN/BNB共計6個交易對。

公告稱，強烈建議用戶在以上現貨交易對策略交易停止之前調整和/或終止策略，以避免任何潛在的損失。[2023/1/4 9:51:30]

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”。

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。

GameStop選擇0x協議API為其數字資產錢包中的DEX交易提供支持:7月10日消息，電子游戲及相關產品零售商GameStop為在其自托管錢包中支持DEX交易，使用0x協議API訪問多鏈流動性，為其用戶提供無縫的交易體驗。[2022/7/10 2:03:05]

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

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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