7 травня Bithumb додав торгові пари з корейською вонею для двох проектів з штучним інтелектом, AIOZ і NEAR. NEAR, який є добре встановленим протоколом рівня L1, не потребує уведення. AIOZ Network, з іншого боку, може бути менш відомий. Колишній акцент був на зберіганні і потоковому відтворенні, AIOZ Network зараз використовує свої накопичені переваги, щоб поступово переходити до штучного інтелекту-як-сервісу та спільної обчислювальної потужності. Недавно була випущена біла книга для його децентралізованого проекту зі штучним інтелектом, W3AI.

При тому, як ландшафт штучного інтелекту стає більш насиченим, які нові стратегії можуть запропонувати встановлені проекти, щоб забезпечити собі позицію на ринку, де рідкість становлять як ліквідність, так і увага?

У зв'язку з складністю білого паперу TechFlow провів ретельний аналіз, щоб допомогти читачам швидко зрозуміти технічні особливості та реалізацію проекту AIOZ W3AI.

Серед Aave, можливість AIOZ увійти на ринок штучного інтелекту

Хоча це не новий проект, перехід AIOZ до штучного інтелекту здається природним кроком. Раніше AIOZ Network працював як мережа 1-го рівня з можливістю взаємодії між Ethereum та Cosmos. Він використовував AIOZ DePIN, який приводив понад 120 000 глобальних вузлів, щоб забезпечити обчислювальні ресурси. Ця інфраструктура підтримує швидкість обробки штучного інтелекту, швидку ітерацію, масштабованість та мережеву безпеку, служачи ключовим ресурсом для переходу проекту.

Крім того, розвиток штучного інтелекту стикається з викликами, оскільки централізовані рішення для хмарного обчислювання мають проблеми з обробкою великих наборів даних, що призводить до обмежень масштабованості та високих витрат. Крім того, виникають питання щодо конфіденційності та безпеки даних, коли контроль над даними знаходиться в руках централізованих постачальників, а не користувачів.

Крім того, високі бар'єри для доступу до ресурсів штучного інтелекту високого класу обмежують участь багатьох малих підприємств та фізичних осіб, гальмуючи інновації. Edge computing пропонує рішення, надаючи послуги поблизу джерел даних. Додатки запускаються з краю, що призводить до швидших відповідей мережевого сервісу. Оскільки дані обробляються локально на вузлах, немає потреби у довготривалому передаванні до центральних серверів, природно зменшуючи ризик витоку даних. За допомогою глобально розподілених вузлів edge computing AIOZ DePIN, AIOZ отримує впевненість у великому входженні в галузь штучного інтелекту.

Поточні дані вузла, яким управляє мережа AIOZ.

W3AI: "Двошарова архітектура" DePIN+AI як сервіс

Поки AIOZ вирушає в область штучного інтелекту, ключовим кроком є введення W3AI—двошарової архітектури, що охоплює інфраструктуру та додатки.

Двошарова архітектура є центральною для проекту AIOZ W3AI, пропонуючи інноваційний підхід до вирішення основних проблем у обчисленні штучного інтелекту, таких як масштабованість, ефективність витрат і захист конфіденційності користувачів.

Ця архітектурна конструкція розділяє функціонування всієї мережі на два основні рівні: рівень інфраструктури (W3AI Infrastructure) та рівень додатків (W3AI Application). Кожен рівень має свої унікальні функції та ролі, які спільно підтримують ефективне функціонування всієї мережі.

Інфраструктурний рівень (інфраструктура W3AI) служить основою мережі.

1. Штучні вузли AIOZ DePIN розташовані по всьому світу

Основою AIOZ W3AI є його великі розподілені вузли штучного краю обчислювання, які вносять свої обчислювальні ресурси, включаючи сховище, ЦП та ГПП, глобально для формування децентралізованого джерела живлення. Мультіграфічна топологія забезпечує ефективні лінії зв'язку між AIOZ DePIN, тим самим мінімізуючи витрати на зв'язок та збільшуючи швидкість обробки. Ці вузли працюють разом за допомогою розподілених методів обчислення для спільного навчання та виконання моделей штучного інтелекту. Таким чином, платформа AIOZ W3AI ефективно використовує розподілені обчислювальні ресурси для зниження витрат та підвищення ефективності для застосувань штучного інтелекту та покращення захисту конфіденційності даних. Цей децентралізований підхід значно зменшує ризик вузьких місць сервера та підвищує конфіденційність користувача, усуваючи одну точку контролю.

Децентралізована обчислювальна інфраструктура W3AI, що працює на мережі вузлів AIOZ.

Фіолетова область показує розподіл сховищових вузлів, тоді як синя область представляє розподіл обчислювальних вузлів.

2. Обробка та зберігання даних

Через AIOZ W3S дані зберігаються безпечно на різних вузлах по всьому світу, що покращує безпеку даних і знижує час реакції обробки даних.

Розподілені файлові системи, такі як AIOZ IPFS, та криптотехнології захищають дані, збережені на вузлах, запобігаючи несанкціонований доступ та порушення даних.

Гнучкий рівень застосування (Додаток W3AI)

1. Платформа штучного інтелекту Web 3 пропонує ШІ у вигляді послуги (ШІ як послуга).

У простих термінах, ШІ як послуга - це модель, де технологія ШІ надається користувачам як онлайн-сервіс, що дозволяє бізнесу або фізичним особам користуватися зручністю технології ШІ без необхідності великих вкладень.

Уявіть, що торговець електронною комерцією хоче зрозуміти історію покупок користувачів та проаналізувати поведінку споживачів для надання персоналізованих рекомендацій щодо покупок. Штучний інтелект як послуга може бути використаний для збору та аналізу даних користувачів, що генерує відповідні стратегії продажу. Це приклад використання штучного інтелекту як послуги в електронній комерції.

Щодо форми продукту, W3AI пропонує спрощений робочий процес навчання AI та інтуїтивний інтерфейс користувача, які надають користувачам інтерфейси та API для легкого доступу до послуг W3AI, розробки та розгортання моделей AI, серед інших функціональних можливостей. Це проектування шару фокусується на досвіді користувача та доступності послуг. Крім того, платформа інтегрує різноманітні пропозиції AI як послуга, включаючи машинне навчання, глибоке навчання та нейронні мережі, дозволяючи користувачам вибирати різні послуги та інструменти згідно з їх потребами.

2. Навчання та висновки моделі

Платформа W3AI підтримує навчання моделей та інференцію в децентралізованому середовищі. Навчання W3AI (Інфраструктура AIOZ W3AI) використовує такі техніки, як децентралізоване федеративне навчання, таке як гомоморфне шифрування, щоб забезпечити співпрацю серед численних вузлів розподіленого обчислювання (DePINs) без необхідності ділитися своїми власними даними, покращуючи продуктивність навчання моделей, а також забезпечуючи конфіденційність даних. Навчені моделі розгортаються на вузлах розподіленого обчислювання AIOZ, наближаючи штучний інтелект до джерела даних. Інференція W3AI, підтримана технологією W3S (Інфраструктура AIOZ W3S), дозволяє користувачам завантажувати власні набори даних для навчання моделей або використовувати існуючі моделі на платформі для аналізу даних та прогнозування.

3. Децентралізований ринок W3AI та стимулюючі механізми

Шар застосування також надає користувачам децентралізовані ринки, такі як магазин AIOZ AI dApp та ринок моделей та наборів даних штучного інтелекту. Фізичні особи та організації можуть вільно вносити внесок, продавати набори даних та моделі штучного інтелекту, створювати та розгортати інноваційні застосунки штучного інтелекту, а також конвертувати свій внесок у токенові винагороди.

Двошарова архітектура AIOZ W3AI

"Маршрутизація на основі штучного інтелекту", яка навігує через "двошарову архітектуру"

Хоча архітектура має добре структуровану, керування логічними ресурсами та даними завдань між операцією двошарової архітектури є важливим. Тому W3AI вводить маршрутизацію на основі штучного інтелекту в двошарову архітектуру для динамічної оптимізації кожного завдання, забезпечуючи вищу загальну ефективність системи.

На рівні інфраструктури маршрутизація на основі штучного інтелекту оцінює обчислювальні вимоги та поточне навантаження вузлів, динамічно розподіляючи завдання, щоб забезпечити можливість кожному вузлу брати участь у відповідних завданнях на основі його можливостей та умов мережі в реальному часі. Вона також контролює стан здоров'я вузлів, негайно виявляючи та вирішуючи потенційні відмови вузлів або проблеми з продуктивністю, щоб уникнути впливу однієї точки відмови на загальну ефективність.

На рівні додатків інтелектуальна маршрутизація дозволяє швидко реагувати на запити користувачів, динамічно налаштовуючи потік даних та стратегії обробки в реальному часі. Вона також інтелектуально розподіляє найбільш підходящі вузли користувачам з урахуванням їх конкретного географічного положення та вимог. Зіткнувшись з завданнями великого масштабу та високої конкурентоспроможності, архітектура маршрутизації штучного інтелекту інтелектуально планує та оптимізує завдання для підтримки рівня додатків у роботі з складними моделями штучного інтелекту та аналізом великих обсягів даних.

У білій книзі також є посилання на численні складні обчислювальні формули для демонстрації конкретної реалізації маршрутизації. Зацікавлені читачі можуть звернутися до документ "Whitepaper"для отримання додаткової інформації.

Маршрутизація на основі штучного інтелекту визначає шлях передачі для розподілу завдань між вузлами AIOZ DePIN. Зелений колір позначає вузли з'єднань, тоді як синій представляє пропущені частини через низьку впевненість.

Послідовність дій: Приклад виконання завдання штучного інтелекту

З такою багатофункціональною інфраструктурою, як W3AI відкривається її робочий процес? Від введення даних до виведення результатів, робочий процес W3AI втілює повний режим децентралізованої роботи: зашифрований вивід → розкладання та розподіл завдань → виконання обчислювальних завдань і зберігання → збір завершених обчислень у контейнерах → користувачі отримують розшифровані результати виведення.

Ми можемо уточнити вищезазначений процес у прості кроки:

1. Спочатку, перед входом на платформу, дані, завантажені користувачем, гомоморфно шифруються для забезпечення безпеки даних протягом усього процесу - Введення даних та шифрування;
2. Зашифровані дані розбиваються на кілька сегментів відповідно до вимог завдання, при цьому кожне завдання призначається найбільш підходящому вузлу для виконання - розкладання та розподіл завдань;
3. Вибрані вузли виконують конкретні обчислювальні завдання, такі як навчання моделей штучного інтелекту або аналіз даних, водночас відповідаючи за пов'язане зберігання даних - Виконання обчислень та зберігання;
4. Після завершення завдання результати повторно шифруються та зберігаються у перетворених контейнерах, чекаючи на витягування кінцевими користувачами - збір результатів та шифрування;
5. Лише авторизовані користувачі можуть отримати доступ до кінцевих результатів, результати розшифровуються гомоморфно перед виведенням - Розшифрування результату та вивід.

Архітектура робочого процесу W3AI

Через цей процес W3AI підвищує ефективність обробки, збалансовуючи гнучкість, масштабованість та безпеку та конфіденційність даних. Воно оптимізує використання ресурсів системи, зменшує ручне втручання та знижує оперативні витрати.

Токеноміка, що оточує весь екосистему

$AIOZ - це важливий елемент у всій екосистемі AIOZ W3AI. З появою штучного інтелекту в якості сервісу та спільної обчислювальної потужності його токен набув більше використання та цінності.

Торгівля даними та стимули для внесення внеску

$AIOZ використовується для винагородження користувачів, які надають обчислювальну потужність та ресурси зберігання, забезпечуючи стабільну роботу мережі. На ринку торгів платформи користувачі можуть використовувати $AIOZ для придбання різних пропозицій штучного інтелекту як послуг або торгувати моделями і наборами даних штучного інтелекту. Крім того, власники токенів можуть приймати участь у керівництві мережею, голосуючи за вирішення наступних кроків екосистеми.

Забезпечення операцій екосистеми

Частина комісійних відрахувань, сплачених у $AIZO, призначається для операцій та фінансового управління мережею AIOZ, що забезпечує безперервне технічне обслуговування та розвиток платформи. Ще одна частина безпосередньо знищується, допомагаючи регулювати обсяг токенів та пом'якшити інфляцію. Цей уважно розроблений цикл обігу токенів стимулює інновації, винагороджує участь та сприяє безперервному розвитку екосистеми AIOZ W3AI.

Token Flow Within the W3AI Ecosystem

Висновок

Як проект, що децентралізує штучний інтелект, AIOZ W3AI має вбудовані переваги в технічних ресурсах та оперативних механізмах. W3AI проявляє значний потенціал у технологіях та концепціях, обіцяючи користувачам безпечні, більш гнучкі та ефективні обчислювальні послуги, а також захоплюючі екологічні враження. Тим не менш, важливо визнати, що W3AI також стикається з викликами, такими як неповне визнання та довіра ринку до централізованих рішень у галузі штучного інтелекту, а також потенційно високі оперативні витрати в умовах високостандартного режиму функціонування системи.

Поточний білопапір нагадує скоріше проектний план, розроблений на ранніх етапах проекту, встановлюючи фундамент для майбутнього, але ще не повністю впроваджений та виконаний. Його можливість використання та будь-які потенційні проблеми безпеки або технічні питання залишаються невипробуваними ринком.

Тим не менш, пристосування до наративу та активний розвиток лишаються розумним підходом для проектів Web3 серед великої актуальності бізнес-ландшафту, де як нові, так і встановлені проекти беруть участь у сагу про штучний інтелект. Час природно покаже, чи можуть криптокористувачі на сцені виправдати свою цінність.

Заява:

1. Цю статтю спочатку називали «AIOZ W3AI пояснено: спільна обчислювальна потужність та штучний інтелект-як-сервіс «двошарова архітектура», Яку нову геймплей перехід принесе у наративну трансформацію?» взято з [ techflow]. Усі права на авторство належать оригінальному автору [Технології DeepTechFlow]. Якщо у вас є будь-яке заперечення стосовно перепублікації, будь ласка, зв'яжіться з Ворота Вивчайтекоманда, команда займеться цим якнайшвидше.

2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, відображають лише особисті погляди автора і не є жодним інвестиційним порадою.

3. Переклади статей на інші мови здійснюються командою від Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонено.