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图片开始：由无界 AI用具生成
Overview通过这篇著作你可以了解：
什么是 on-chain AI？
为什么还莫得链上 AI?
AI 上链的能源；
时候旅途；
我知晓的 on-chain AI 价值；
on-chain AI 的应用场景和面孔分析。
一、AI + blockchain =？征战者对基础关节栽植的猖狂执着和多样 rollup 惩处有筹划的更新迭代如实让原来逾期的 web3 贪图才略收尾了窒碍，这也为 AI 上链提供了可能性，但你可能想说与其大费周章地收尾链上 AI，平直在链下运行模子似乎也能餍足大部分需求，而事实上咫尺确凿整个的 AI 模子王人所以黑盒、中心化的模式在运行，而且相同在各个领域创造了无法替代的价值。
1）先回到最基础的问题，什么是 AI 上链？
主流的知晓是通过区块链让 AI 模子 transparent + verifiable
再具体小数，AI 上链意味着东谈主工智能模子的 complete verification，也等于说一个模子需要向全网（用户或考证者）公开以下三点：
德国获得2024年欧洲杯举办权模子架构；
模子参数和权重：公开参数和权重巧合候会对居品安全性产生负面影响，因此，针对特定场景，比如风控模子，可以对 weight 作念狡饰处理以确保安全性；
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模子输入：在 web3 的场景里基本上是链上公开数据。
当餍足以上要求时，整个这个词模子履行的过程是具备详情趣的且不再是黑盒操作，任何东谈主王人可以在链上对模子的输入和完毕进行考证，从而退缩模子领有者或者关连权限东谈主对模子进行把握。
2）AI + blockchain 的能源是什么？
AI 与 blockchain 荟萃的兴趣不在于替代中心化的 Web2 东谈主工智能的运作模式，而是：
在不甩掉去中心化和 trustless 的基础上，为 web3 宇宙创造下一阶段的价值。咫尺的区块链就像是 web2 的早期阶段，还莫得连结更世俗应用或者创造更大价值的才略。而只消在加入 AI 之后，dapp 的想象力才略信得过逾越到下一阶段，这些链上应用才有可能更接近 web2 应用的水平，这种接近并不是从功能上作念的更相似，而是通过理会区块链的价值，从用户体验和可能性上作念出提高。
为 web2 黑盒的 AI 运行模式提供一种透明的、trustless 的惩处有筹划。
香港马会赛马博彩想象一下 web3 的应用场景：
将保举算法加入到 NFT 往来平台，基于用户喜好保举相应 NFT，提高滚动；
在游戏中加入 AI 敌手方，更透明、自制的游戏体验；
……
但是，这些应用王人是通过 AI 对已有的功能在后果或者用户体验上的进一步改善。
- 有价值吗？有。
- 价值大吗？取决于居品和场景。
在娘家待了一个月之后，rose想继续留在娘家陪父母，也为了照顾流产的大嫂，她让丈夫和儿子先回中国，自己再待一段时间。不知道是害怕她不回中国，还是其他原因，在rose丈夫回去之后，rose的合伙人兼老板就独自飞到非洲，来到rose家中。
AI 能创在的价值从来王人不仅是 99 到 100 的优化，信得过让我欢乐的，是从 0 到 1 的全新应用，一些只消通过 transparent + verifiable 的链上模子才略收尾的 use case。不外这些“令东谈主欢乐的”use case 咫尺主要靠想象力，莫得熟谙的应用，先来开几个脑洞：
通过基于 neural network 的决策模子作念 crypto trading：一种居品形态可能更像是 copy trading 的升级版块，致使是一种全新的往来玩法。用户不再需要信任或调研其他 experienced trader，而是对透彻公开透明的模子以过头 performance 下注。本体上 AI 字据对 crypto 明天价钱的瞻望更快更武断地进行往来。可是莫得链上 AI 自带的“trustless autonomy”，这么的下注对象或者尺度根柢是不存在的。用户/投资者可以透明地看到模子决策的原因、过程致使明天高潮/下落的精确概率；
AI 模子算作裁判：一种居品可能是全新形态的预言机，通过 AI 模子对数据开始的准确性进行瞻望。用户不再需要信任 validator，也不必追到节点积恶，预言机提供方致使不需要想象复杂的节点网罗和赏罚机制来收尾去中心化。相应地，链上 transparent + verifiable 的 AI 如故充足餍足考证链下 data source 置信度的任务。这种全新的居品形态在安全性、后果和成本上有契机酿成碾压，去中心化的对象也由东谈主逾越到“trustless autonomy”的 AI 用具，无疑是更安全的。
基于大模子的组织照管/运作体系：DAO 的治理本体上应该是高效、去中心化、自制的，而咫尺的近况却以火去蛾中，松散且痴肥，贫苦透明和自制性，链上 AI 的加入能提供相称契合的惩处有筹划，将照管模式、后果提高到最高，将照管中系统性和东谈主性的风险无尽拉低。咱们致使可以去想象一种全新的 web3 面孔的发展和运作模式，整个这个词框架及明天发展处所和提案确凿不依赖征战团队或者 DAO 投票的方式来进行决策，相应的，基于大模子更雄壮的数据获得量和远超东谈主的贪图才略去作念决策。但这一切的前提亦然模子上链，莫得 AI 的“trustless autonomy”就不存在去中心化宇宙从东谈主到用具的跃迁。
……
小结一下
基于链上 AI 的新的居品形态基本可以回归为将去中心化和 trustless 的主体从东谈主变为 AI 用具，这也妥当传统宇宙出产力的进化过程，最运转是在东谈主这个主体高下功夫，束缚升级提高东谈主效，到背面通过智能用具替代东谈主，在安全性和后果上颠覆原有的居品想象。
其中最重要的、也所以上一切的前提，是通过区块链收尾 AI 的 transparent + verifiable。
3）Web3 的下一个阶段
区块链算作一个形式级的时候创新，不可能只是停留在原始阶段。流量和经济模子很紧迫，但用户不会一直停留在追捧流量或消耗大王人资源作念 X to earn，web3 也不会因此 onboard 下一波新用户。但有一件事的详情趣是很强的：web3 宇宙出产力和价值的改进一定来自 AI 的加入。
我以为梗概分红底下三个阶段
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发展：不论是 AI 对已有应用的提高照旧基于 AI + blockchain 的全新址品，王人在将整个这个词行业上前推动；
末端：AI + blockchain 的最终走向是什么？
上头的究诘王人是通过 AI 与区块链的荟萃 bottom up 地发掘应用场景，换个念念路 top down 地看待 AI + blockchain，AI 会不会重溯区块链自己？AI + blockchain = 自适当的区块链
一些公链会当先交融链上 AI，从公链的层面转变为一种自适当的，自身发展处所不再依赖面孔基金会决策而是基于雄壮数据进行决策、自动化水平远超传统区块链的形态，从而从现时多链焕发的阵势中脱颖而出。
在 verifiable + transparent 的 AI 加捏下，blockchain 的自退换体咫尺那边，可以参考 modulus lab 提到的几个例子：
链上的往来商场可以去中心化地自动退换，比如基于链上公开数据及时、不需要 trust assumption 地治疗健硕币的 interest rate；
多模态学习可以让链上左券的交互通过生物特征识别完成，提供安全的 KYC，并收尾身份照管的实足去信任；
允许链上应用最大化地拿获链上数据带来的价值，支捏定制化内容保举等职业。
从另一个角度看，zkrollup 束缚迭代优化，但是历久贫苦一个信得过只可在 zk 生态上跑的应用，ZKML 赶巧妥当这小数，而且想象空间也充足大。ZK-rollup 明天很可能算作 AI 参加 web3 的进口从而创造更大价值，两者相互设立。
二、收尾方式和可行性皇冠源码搭建1）Web3 能为 AI 提供什么？
基础关节和 ZK 无疑是 web3 最猖狂内卷的赛谈，多样 ZK 面孔在电路优化和算法升级高下足了功夫，不论是对多层网罗的探索，或者是对模块化区块链以及 data availability layer 的征战，照旧进一步将 rollup 作念成定制化的职业，致使硬件加快……这些尝试王人在将区块链的可扩展性、成本、算力推向下一个阶段。
AI + blockchain 听上去可以，但具体怎么个加法？
一种作念法是通过 ZK proof system。比如针对 machine learning 作念一个定制化的电路，链下电路生成 witness 的过程等于模子履行的过程，对模子瞻望的过程生成 proof（其中包括模子参数和 input），任何东谈主王人可以在链上考证 proof。
AI 模子照旧在高效的集群上履行，致使搞点硬件加快进一步提高贪图速率，在最大化应用算力的同期确保莫得中心化的东谈主或者机构可以从中篡改或干与模子，也等于确保：
模子瞻望完毕的详情趣 = 可考证的（input + 模子架构 + 参数）
字据以上作念法，可以进一步忖度哪些 infra 对 AI 上链至关紧迫：
ZKP system、rollup：Rollups 彭胀了咱们对区块链贪图才略的想象空间，把一堆 transactions 打包，致使递归地生成 proof of proof 进一步裁汰成本。对于咫尺雄壮的模子来说，提供可能性的第一步等于 proof system 和 rollup；
硬件加快：ZK rollup 提供了 verifiable 的基础，但 proof 的生成速率平直关系到模子的可用性和用户体验，恭候几个小时去生成一个模子的 proof 明白是不 work 的，因此，通过 FPGA 进行硬件加快明白是一个很好的 boost。
密码学：密码学是区块链的基础，而链上模子以及敏锐数据相同需要保证遁藏性。
补充：
大模子的基础是 GPU，莫得高并行的支捏，大模子的后果将会相称低，也就无法运行。因此，对于一个链上的 zk 生态：
GPU 友好 = AI 友好
拿 Starknet 例如，Cario 只可在 CPU 上跑，因此只可部署一些小的决策树模子，历久来看并不利好大模子的部署。
2）挑战：更强劲的 proof system
ZK Proof 的生成速率和内存使用情况至关紧迫，一个关系到用户体验和可行性，一个关系到成本和天花板。
咫尺的 zkp system 够用吗？
够用，但不够好…
皇冠客服飞机：@seo3687Modulus lab 在著作“The Cost of Intelligence: Proving Machine Learning Inference with Zero-Knowledge”相称珍重的分析了模子和算力的具体情况。有空可以读一读这篇 ZKML 届的”零号文件 - paper0“：https://drive.google.com/file/d/1 tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx6 R2 Gv4 IzE/view
以下是 paper0 中提到的不同说明系统
基于以上 zk 算法，modulus lab 分裂从时刻消耗和内存占用两个维度启航进行测试，而且在这两个维度均分裂规则了参数和层数两个中枢变量。以下是 benchmark suites，这么的想象也可以梗概覆盖从 LeNet5 的 60 k 参数目，0.5 MFLOPs，到 ResNet-34 的 22 M 参数目，3.77 GFLOPs。
时刻消耗的测试完毕：
内存占用的测试完毕：
基于以上数据，举座看咫尺的 zk 算法以及具备支捏对大模子生成 proof 的可能性，但相应的成本依旧很高，需要致使 10 倍以上的优化。以 Gloth16 为例，诚然受益于高并发带来的 computation time 的优化，但是算作 tradeoff 内存占用显贵增多。Plonky2 和 zkCNN 在时刻和空间上的理会相同考证了这小数。
那么咫尺问题其实就从 zkp system 是否可以支捏链上 AI 转变为了支捏 AI+Blockchain 付出代价值不值？而且跟着模子参数的指数级上升，对 proof system 的压力也会速即增多。如实，咫尺有 trustless 的神经网罗吗，莫得！等于因为成本算不外来。
因此，打造一个为 AI 定制化的 proof system 至关紧迫。同期，收尾对 AI 这种单次调用贪图十分复杂的逻辑，gas 的消耗模子也需再行想象，一个高性能的 zkvm 至关紧迫，但咫尺咱们如故能看到许多高性能的尝试，比如 OlaVM, polygon Miden 等，这些基础关节的束缚优化极大提高了 onchain-AI 的可行性。
三、应用是否值得期待？体育彩票开奖直播尽管链上 AI 还在很早期阶段，用上头的分层来看可能只处于肇端到发展之间，但 AI 这个处所从不贫苦优秀的团队和创新的认识。
就像上头说的，从 AI + Blockchain 发展阶段看咫尺商场处于肇端到发展的中间阶段，居品味试处所还所以基于现存功能对用户体验优化为主。但最能体现价值的照旧通过 AI 在链上将 trustless 的主体由东谈主变为用具，在安全性和后果上颠覆原有的居品形态。
底下从一些现存的应用尝试启航，分析一下 AI + Blockchain 历久的居品发展处所
1）The Rockefeller Bot：宇宙上第一个 on-chain AI
Rockefeller 是 modulus lab 团队推出的第一个链上 AI 的居品，有很强的“挂牵价值”。这个模子本体上是一个 trading bot，具体来说，rockefeller 的考试数据是大王人链上公开的 WEth-USDC 的 price/exchange rate，其自己是一个三层前馈经网罗模子，瞻望筹划是明天 WEth 价钱涨跌。
以下是当 trading bot 决策要进行往来时的过程：
Rockefeller 在 ZK-rollup 上对瞻望完毕生成 ZKP；
ZKP 在 L1 上被考证（资金由 L1 的合约守护），并履行操作；
可以看出 trading bot 的瞻望、资金操作实足是去中心化且 trustless 的，就像上头提到的，从更高维度看 rockefeller 更像是一种全新的 Defi 玩法。比拟于信任其他 trader，这种模式下其实用户赌的是 transparent + verifiable + autonomous 的模子。用户可以不需要信任中心化的机构确保模子决策过程的正当性。同期，AI 也能最猛进程上的摈弃东谈主性的影响，更武断地进行往来。
你可能如故想给 Rockefeller 注点资金玩一玩了，但这果然能赢利吗？
欧博会员并弗成，按照 modulus 团队的说法，与其说 rockefeller 是一个应用，他更像是 on-chain AI 的 POC，由于成本、后果、说明系统等多方面的完毕，rockefeller 的主要目标是算作一个 demo 让 web3 宇宙看到 on-chain AI 的可行性。（Rockefeller 如故完成任务下线 T T）
2）Leela：宇宙上第一个 on-chain AI game
最近发布的 Leela v.s. the world 相同是出自 modulus lab。游戏机制很毛糙，东谈主类玩家构成阵营对战 AI。游戏中玩家可以质押下注，最终谁会赢得对局，每次 match 收尾后 loser’s pool 会字据质押代币的数目相应地分拨给 winner。
说到 on-chain AI，此次 modulus lab 部署了一个更大的 deep neural network (Parameter 数目 > 3,700,000)。诚然在模子界限和居品内容上 Leela 王人超越了 rockefeller，但归根结底这照旧一次大型的 on-chain AI experiment。Leela 的背后的机制和运行模式才是需要矜恤的，这能帮咱们更好地知晓链上 AI 的运行模式和改善空间，以下是官方给出的逻辑图：
Leela 的每一次 move，也等于每次瞻望，王人会生成 ZKP，而且只消在经过合约考证之后才会在游戏内收效。也等于说，受益于 trustless autonomous AI，用户下注的资金和自制性实足受到密码学的保护还不需要信任游戏征战者。
Leela 接受的是 Halo2 算法，主要原因是它的用具和想象的纯真性可以匡助想象更高效的说明体系，具体 performance 情况可以参考上头的测试数据。但同期在 Leela 的运行中 modulus 团队也发现了 Halo2 的流毒，比如生成说明的速率较慢，对 one-shot proving 不友好等。因此，也愈加印证了之前基于测试数据得出的论断：要是需要将更大的模子带入 web3，咱们需要征战更强劲的 proof system。
不外 Leela 的价值在于给咱们带来了 AI + Web3 game 更大的想象空间，王者荣耀玩家此刻应该无比但愿王者匹配算法 fully on-chain:) Gamefi 需要更优质的内容撑捏和更自制的游戏体系，而 on-chain AI 赶巧提供了这小数。打个譬如，在游戏中加入 AI-driven 的游戏场景或者 NPC，不论是玩家的游戏体验照旧经济体系的玩法王人提供了巨大的想象空间。
3）Worldcoin：AI + KYC
Worldcoin 是一个链上身份体系（Privacy-Preserving Proof-of-Personhood Protocol)，通过生物识别建立身份体系并收尾支付等繁衍功能，惩处的问题是招架女巫裂缝，咫尺的注册用户高出了 1.4 m。
用户通过一个叫 Orb 的硬件扫描虹膜，将个东谈主信息添加到数据库中，Worldcoin 通过 Orb 硬件中的贪图环境运行 CNN 模子压缩并确认用户虹膜数据的灵验性。听上去很强，但要是需要作念到身份考证的信得畴昔中心化，worldcoin 团队正在探索通过 ZKP 考证模子的输出。
挑战
值得一提的是，worldcoin 的 CNN 模子的 size：参数 = 1.8 million，层数 = 50。基于上头展示的测试数据，现存的 proof system 在时刻上实足可以胜任，但内存消耗对于消费级的硬件来说是不可能完成的。
4）其他面孔
Pragma：Pargma 是从 starkware 生态上发展起来的 ZK oracle。同期团队也在探索怎么通过链上 AI 惩处去中心化链下数据考证的问题。用户不再需要信任 validator，而是通过充足精确且可考证的链上 AI 完成考证链下 data source 的责任，比如对于执行财富或者身份的考证可以平直让 AI 去读取相印的物理信息算作输入并作念出决策。
博彩连衣裙Lyra finance：Lyra finance 是一个 option AMM，提供繁衍品往来商场。为了提高成本应用率，Lyra 团队和 modulus lab 正在合营征战基于可考证 AI 模子的 AMM。基于可考证的、自制的 AI 模子，Lyra finance 有契机成为 AI + Blockchain 的一次大界限落地实验，为 web3 用户初度带来自制的 matchmaking，通过 AI 对链上商场进行优化，提供更高的求教。
Giza：ZKML 平台，将模子平直部署在链上而不是进行链下考证，Nice try，but…由于算力以及 Cairo 不支捏 CUDA-based 的说明生成的问题，Giza 只可支捏一些小模子的部署。这亦然最致命的问题，从历久来看，能对 web3 产生颠覆性影响的一定是大模子，而这种界限的模子必须有强劲的硬件支捏，比如 GPU。
怎样签约银河酷娱Zama-ai：模子的同态加密。同态加密是一种加密体式，毛糙示意为：f [E (x)] = E [f (x)]，其中 f 是运算操作，E 代表同态加密算法，x 是变量，比如：E (a) + E (b) = E (a + b)。允许对密文进行特定体式的代数运算得到仍然是加密的完毕，将其解密所得到的完毕与对明文进行相同的运算完毕一样。模子的遁藏性一直是 AI + Blockchain 处所的热门和瓶颈，诚然 zk 对遁藏友好，但 zk 不等于 privacy。zama 尽力于确保模子履行的 privacy-preserving。
ML-as-a-service：这咫尺还只是一个念念考处所，莫得具体的落地应用，但目标是通过 ZKP 惩处中心化 ML 职业提供者积恶以及用户信任的问题。Daniel Kang 在著作“Trustless Verification of Machine Learning”中有珍重的姿色（参考文中的一张图）
四、对于 AI + Blockchain 的回归举座来说，在 web3 宇宙里的 AI 处于相称早期的阶段，但是无须置疑的是 onchain-AI 的熟谙和普及一定会把 web3 的价值带到另一个高度。从时候上看，区块链能给 AI 提供私有的基础关节，AI 亦然改变 web3 出产关系的紧迫用具，两者的荟萃可以碰撞出许多可能性，这亦然值得欢乐和怒放想象力的地方。
从 AI 上链的能源看，一方面，transparent + verifiable 的链上 AI 将去中心化和 trustless 的主体从东谈主变为 AI 用具，极大提高了后果、安全性，而且为创造全新的居品形态提供了可能性；另一方面，区块链的基础关节束缚迭代，web3 信得过需要一个能让这些基础关节理会最大价值的杀手级应用，ZKML 赶巧妥当这小数，比如 ZK-rollup 明天很可能算作 AI 参加 web3 的进口。
从可行性上看，咫尺的基础关节能一定进程上支捏一定例模的模子，但还有许多概略情身分。通过 ZKP 作念可考证模子咫尺看是 AI 上链的必经之路，可能亦然详情趣最强的将 AI 带入的 web3 应用的时候旅途。但是永久来看咫尺的 proof system 需要再进行指数级的提高才略充足支捏日渐雄壮的模子。
www.enfbu.com从应用场景看，AI 确凿可以齐全地参与到任何一个 web3 的处所，不论是 game、Defi、DID、tooling……诚然咫尺已有的面孔相称匮乏而且贫苦历久价值葡京娱乐现金网，还莫得从一种提高后果的用具转变为改变出产关系的应用。但值得欢乐的是有东谈主迈出了第一步，咱们可以看到 AI + blockchain 的最早期的格式和之后的可能性。