FIL官方：为什么人工智能需要区块链？告诉你Filecoin 去中心化物理基础设施网络值得信赖的理由！
IPFS中文资讯 2023-06-13 10:17
这篇博文由一位客座作家贡献给 Filecoin TL;DR。Catrina是Portal Ventures的投资合伙人。
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直到最近，初创公司还凭借其速度、敏捷性、创业文化和摆脱组织惯性的束缚，在技术创新方面处于领先地位。然而，在人工智能快速发展的时代，情况已不再如此。到目前为止，微软旗下的 OpenAI、英伟达、谷歌甚至 Meta 等大型科技公司已经主导了突破性的 AI 产品。
发生了什么？为什么这一次“歌利亚”战胜了“大卫”？初创公司可以编写出色的代码，但由于面临以下挑战，它们往往无法与大型科技公司竞争：
计算成本仍然高得令人望而却步
人工智能有一个相反的突出问题：由于对社会影响的恐惧和不确定性，缺乏必要的护栏阻碍了创新
人工智能是一个黑匣子
规模化玩家（大型科技公司）的数据“护城河”为新兴竞争对手制造了进入壁垒
那么，这与区块链技术有什么关系，它与人工智能有什么交集呢？虽然不是灵丹妙药，但Web3 中的DePIN （去中心化物理基础设施网络）为解决上述挑战开启了新的可能性。在这篇博文中，我将解释如何使用 DePIN 背后的技术从四个方面增强 AI ：
降低基础设施成本
验证造物主和人性
安装数据贡献激励措施
在本文的上下文中，
“ web3 ” 被定义为下一代互联网，其中区块链技术是不可分割的一部分，连同其他现有技术。
“区块链”是指去中心化、分布式的账本技术
“加密”是指使用代币作为激励和去中心化的机制
1. 降低基础设施成本（计算和存储）
每一次技术创新浪潮都是由一些昂贵的东西变得便宜到可以浪费而引发的— SK Ventures 的社会技术债务和软件古腾堡时刻。
Carlota Perez 的技术革命框架强调了基础设施可负担性（在 AI 的情况下，计算、交付和存储数据的硬件成本）的重要性，该框架提出每项技术突破都伴随两个阶段：
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安装阶段的特点是大量 VC 投资、基础设施设置和“推动”上市(GTM) 方法，因为客户不清楚新技术的价值主张。
部署阶段的特点是基础设施供应激增，降低了新进入者的门槛和“拉动”GTM 方法，这意味着由于客户对更多尚未构建的产品的渴望，产品市场契合度很高。
有了 ChatGPT 产品市场契合度和大量客户需求的明确证据，人们可能会认为人工智能已经进入部署阶段。然而，仍然缺少一个部分 ：基础设施供应过剩，这使得对价格敏感的初创公司可以在此基础上进行建设和试验。
问题
当前物理基础设施领域的市场动态主要是垂直整合的寡头垄断，AWS、GCP、Azure、Nvidia、Cloudflare 和 Akamai 等公司享有高利润。例如，AWS 在商品化计算硬件上的毛利率估计为61% 。
对于 AI 的新进入者来说，计算成本高得令人望而却步，尤其是在 LLM 领域。
ChatGPT 的成本估计为400 万/训练，以及每天约 700,000 美元的硬件推理成本。Bloom 的第二个版本可能会花费1000 万美元来训练和再训练。如果将 ChatGPT 部署到 Google 搜索中，它将导致Google 的营业收入减少 36B 美元，将盈利能力从软件平台 (Google) 大量转移到硬件提供商 (Nvidia)。
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解决方案
DePIN 网络，如Filecoin（自 2014 年以来 DePIN 的先驱，专注于为分散式数据存储积累互联网规模的硬件）、 Bacalhau、Gensyn.ai、Render Network和ExaBits（协调层，以匹配 CPU/GPU 的需求与供应) 可以通过以下三个杠杆节省75% — 90% 以上的基础设施成本。
1. 推高供给曲线以创造更具竞争力的市场
DePIN 使硬件供应商成为服务提供商的途径民主化。它通过为任何人作为“矿工”加入网络创建市场，为这些现任者引入竞争，贡献他们的 CPU/GPU 或存储能力以换取经济回报。
虽然像 AWS 这样的公司无疑在 UI、卓越运营和垂直整合方面享有 17 年的领先优势，但DePIN 开启了一个新的客户群，而这个客户群以前被集中式供应商定价过高。与 Ebay 不直接与 Bloomingdale 竞争而是引入更实惠的替代品来满足类似需求的方式类似，DePIN 网络不会取代集中式提供商，而是旨在为对价格更敏感的用户群提供服务。
2. 通过加密经济设计平衡这些市场的经济
DePIN 创建了一种补贴机制来引导硬件供应商参与网络，从而降低最终用户的成本。要了解如何，让我们首先使用 AWS 和 Filecoin 比较web2 和 web3 中存储提供商的成本和收入。
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降低客户费用：DePIN 网络创造了竞争性市场，引入了Bertrand 式竞争，从而降低了客户费用。相比之下，AWS EC2 需要50% 左右的利润率和31% 的整体利润率来维持运营，加上
代币激励/区块奖励作为新的收入来源从 DePIN 网络发出。在 Filecoin 的背景下，托管更多真实数据意味着为存储提供商赚取更多区块奖励（代币）。因此，存储提供商有动力吸引更多客户并赢得更多交易以最大化收入。几个新兴计算 DePIN 网络的令牌结构仍处于保密状态，但可能会遵循类似的模式。此类网络的示例包括：
Bacalhau：一个协调层，可以在不移动大量数据的情况下将计算带到数据存储的地方
exaBITS：用于人工智能和计算密集型应用程序的去中心化计算网络
Gensyn.ai：深度学习模型的计算协议
3. 降低间接成本：DePIN 网络（如Bacalhau和exaBITS）以及 IPFS/内容寻址存储的好处包括
从潜在数据中创造可用性：由于传输大型数据集的带宽成本很高，因此有大量未开发的数据。例如，体育场馆会生成大量当前未使用的事件数据。DePIN 项目通过现场处理数据并仅传输有意义的输出来释放此类潜在数据的可用性。
通过在本地摄取数据，降低数据输入、传输和导入/导出等运营成本。尽量减少手动处理以共享敏感数据：例如，如果医院 A 和 B 需要合并各自的敏感患者数据进行分析，他们可以使用Bacalhau协调 GPU 能力直接在本地处理敏感数据，而不是通过繁琐的行政流程处理与交易对手的 PII（个人身份信息）交换。
无需重新计算基础数据集：IPFS/内容寻址存储具有删除重复数据、跟踪沿袭和验证数据的内置属性。这是对 IPFS 带来的功能和成本效率的进一步阅读。
AI 总结：AI 需要 DePIN 来构建负担得起的基础设施，而该基础设施目前由垂直整合的寡头垄断企业主导。Filecoin、Bacalhau、Render Network和ExaBits等 DePIN 网络可以通过民主化对硬件供应商的访问和引入竞争、通过加密经济设计平衡市场经济以及降低管理成本，节省 75%-90% 以上的成本。
2. Creatorship & Humanity 验证
问题
根据最近的一项民意调查，50% 的人工智能科学家认为人工智能至少有 10% 的可能性导致人类灭绝。
这是一个发人深省的想法。人工智能已经造成了社会混乱，我们目前缺乏监管或技术护栏——即所谓的“反向显着性”。
使用 IPFS 和默克尔树的真实性证明
IPFS 是一种去中心化协议，它使用内容寻址和 Merkle 树来引用大型数据集。为了证明对文件内容的更改，会生成 Merkle 证明，这是一个哈希列表，显示特定数据块在 Merkle 树中。每一次更改，都会在 Merkle 树中生成并更新一个新的哈希值，提供文件修改的证据。
对这种加密解决方案的抵制可能是激励调整：毕竟，捕获深度伪造生成器并不会产生尽可能多的经济收益，因为它减少了负面的社会外部性。责任可能会落在主要的媒体分发平台，如 Twitter、Meta、Google 等，他们已经在这样做了。那么为什么我们需要区块链呢？
答案是这些加密签名和真实性证明更加有效、可验证和确定。如今，检测深度造假的过程主要是通过机器学习算法（例如Meta 的“Deepfake Detection Challenge” 、谷歌的“Asymmetric Numeral Systems”（ANS）和c2pa）来识别视觉内容中的模式和异常，这不仅有时不准确，而且落后于日益复杂的深度造假。通常，需要人工审阅者干预来评估真实性，这不仅效率低下而且成本高昂。
想象一个世界，其中每条内容都有其加密签名，这样每个人都能够可验证地证明创作的来源和标记操纵或伪造——一个勇敢的新世界。
人工智能总结：人工智能对社会构成重大威胁，深度造假和未经授权使用内容是主要问题。Web3 技术，例如使用数字签名的创作证明和使用 IPFS 和 Merkle Tree 的真实性证明，可以通过验证数字内容的真实性和防止未经授权的更改来为 AI 提供护栏。
设置数据贡献激励
问题
如今，最有价值的消费者数据已成为大型科技平台的专有资产，成为不可或缺的商业护城河。科技巨头几乎没有动力与外部各方共享这些数据。
直接从数据创建者/用户那里获取此类数据怎么样？为什么我们不能通过贡献我们的数据并将其开源供有才华的数据科学家使用来使数据成为公共产品？
简而言之，没有激励或协调机制。维护数据和执行 ETL（提取、转换和加载）的任务会产生大量间接费用。事实上，到 2030 年，仅数据存储一项就将成为一个价值 7770 亿美元的产业，这甚至还不包括计算成本。为什么有人会无偿承担数据管道工作和成本？
举个例子，OpenAI 最初是作为开源和非营利组织开始的，但在货币化以支付其成本方面苦苦挣扎。最终，在 2019 年，它不得不接受微软的注资，并对公众关闭其算法。到 2024 年，OpenAI 预计将产生10 亿美元的收入。
解决方案
Web3 引入了一种称为 dataDAO 的新机制，该机制有助于将收入从 AI 模型所有者重新分配给数据贡献者，从而为众包数据贡献创建激励层。由于篇幅限制，我不会进一步详细说明，但下面是两个相关的部分。
DataDAO 是如何工作的，作者：协议实验室的 HQ Han
web3 中的数据贡献和货币化是如何工作的，我深入研究了 dataDAOs 中的机制、缺失的部分和不可避免的新兴机会。
总之， DePIN 是一个令人兴奋的新类别，它提供了一种硬件替代燃料来推动当今 web3 和 AI 创新的复兴。尽管大型科技公司主导了 AI 行业，但新兴参与者仍有可能通过利用区块链技术参与竞争：DePIN 网络降低了计算成本的进入门槛；区块链的可验证和分散属性使真正的开放 IA 成为可能；创新机制，如 dataDAOs，激励数据贡献；区块链的不可篡改和防篡改属性提供了创作证明，以解决对人工智能负面社会影响的担忧。
DePIN 深入研究的一些好资源
加密经济实验室
机构研究所
exaBITS 博客的为什么去中心化计算
感谢以下 SME 和朋友提供意见和/或审阅我的草稿：Protocol Labs 的Jonathan Victor和HQ Han 、 exaBITS的Zackary B、沃顿商学院的Daniel Rock 教授、 Portal Ventures的Evan Fisher、Bacalhau的David Aronchick、乌尔比特等
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