Em 7 de maio, a Bithumb adicionou pares de negociação de won sul-coreano para dois projetos de IA, AIOZ e NEAR. NEAR, sendo um protocolo L1 bem estabelecido, não precisa de apresentações. A AIOZ Network, por outro lado, pode ser menos familiar. Anteriormente focada em armazenamento e streaming, a AIOZ Network está agora alavancando suas vantagens acumuladas para avançar gradualmente em direção a IA como um serviço e poder computacional compartilhado. Recentemente, lançou o whitepaper para seu projeto descentralizado de IA, W3AI.

À medida que o panorama da IA se torna mais concorrido, que novas estratégias podem os projetos estabelecidos oferecer para garantir uma posição num mercado onde a liquidez e a atenção são escassas?

Devido à complexidade do whitepaper, a TechFlow realizou uma análise minuciosa para ajudar os leitores a compreender rapidamente as características técnicas e a implementação do projeto AIOZ W3AI.

No meio do Aave, oportunidade da AIOZ de entrar no mercado de IA

Embora não seja um projeto novo, a transição da AIOZ para a IA parece ser uma progressão natural. Anteriormente, a AIOZ Network operava como uma rede de Camada 1 com interoperabilidade entre Ethereum e Cosmos. Utilizava o AIOZ DePIN, impulsionado por mais de 120.000 nós globais, para fornecer recursos de computação. Esta infraestrutura suporta a velocidade de processamento de IA, iteração rápida, escalabilidade e segurança de rede, servindo como um recurso crucial para a transição narrativa do projeto.

Além disso, o desenvolvimento da IA enfrenta desafios com soluções centralizadas de computação em nuvem que lutam para lidar com grandes conjuntos de dados, levando a limitações de escalabilidade e altos custos. Além disso, surgem preocupações com a privacidade e segurança dos dados quando o controle dos dados fica com fornecedores centralizados em vez dos utilizadores.

Além disso, as barreiras elevadas para acessar recursos de IA de primeira linha limitam a participação de muitas pequenas empresas e indivíduos, prejudicando a inovação. A computação de borda oferece uma solução ao fornecer serviços quase no final para fontes de dados. As aplicações são iniciadas a partir da borda, resultando em respostas de serviço de rede mais rápidas. Como os dados são processados localmente nos nós, não há necessidade de transmissão de longa distância para servidores centrais, reduzindo naturalmente o risco de vazamento de dados. Com os nós de computação de borda distribuídos globalmente da AIOZ DePIN, a AIOZ ganha confiança para fazer uma entrada em grande escala no domínio da IA.

Dados do nó atual operados pela Rede AIOZ.

W3AI: Arquitetura de dupla camada de DePIN+AI como um serviço

Ao entrar na arena da IA, a AIOZ faz uma jogada chave com a introdução do W3AI - uma arquitetura de dupla camada que abrange infraestrutura e aplicações.

A arquitetura de dupla camada é central para o projeto AIOZ W3AI, oferecendo uma abordagem inovadora para resolver questões fundamentais na computação de IA, como escalabilidade, eficiência de custos e proteção da privacidade do usuário.

Este design arquitetônico divide a operação de toda a rede em duas camadas principais: a camada de infraestrutura (Infraestrutura W3AI) e a camada de aplicação (Aplicação W3AI). Cada camada tem suas funções e papéis únicos, apoiando coletivamente a operação eficiente de toda a rede.

A camada de infraestrutura (Infraestrutura W3AI) serve como base da rede.

1. Nós artificiais DePIN da AIOZ espalhados por todo o mundo

A base do AIOZ W3AI reside nos seus enormes nós de computação de borda artificial distribuídos, que contribuem com os seus recursos de computação, incluindo armazenamento, CPU e GPU, a nível global para formar uma fonte de energia descentralizada. A topologia Multigraph garante linhas de comunicação eficientes entre o AIOZ DePIN, minimizando assim os custos de comunicação e aumentando a velocidade de processamento. Estes nós trabalham em conjunto através de métodos de computação distribuída para treinar e executar modelos de IA em conjunto. Desta forma, a plataforma AIOZ W3AI utiliza eficazmente os recursos de computação distribuída para reduzir custos e aumentar a eficiência das aplicações de IA e melhorar a proteção da privacidade dos dados. Esta abordagem descentralizada reduz significativamente o risco de gargalos de servidores e melhora a privacidade do utilizador ao eliminar um único ponto de controlo.

A infraestrutura de computação descentralizada da W3AI, impulsionada pela rede de nós AIOZ.

A área roxa indica a distribuição dos nós de armazenamento, enquanto a área azul representa a distribuição dos nós de computação.

2. Processamento e armazenamento de dados

Através do AIOZ W3S, os dados são armazenados de forma segura em vários nós dispersos globalmente, melhorando a segurança dos dados e os tempos de resposta no processamento de dados.

Sistemas de arquivos distribuídos como AIOZ IPFS e tecnologias criptográficas protegem os dados armazenados nos nós, impedindo acesso não autorizado e violações de dados.

Camada de aplicação flexível (Aplicação W3AI)

1.A plataforma Web 3 oferece AI como um Serviço (AIaaS).

Em termos simples, a IA como um Serviço é um modelo em que a tecnologia de IA é disponibilizada aos utilizadores como um serviço online, permitindo que empresas ou indivíduos desfrutem da conveniência da tecnologia de IA sem a necessidade de investimentos dispendiosos.

Imagine um comerciante de e-commerce que deseja entender o histórico de compras do usuário e analisar o comportamento do consumidor para fornecer recomendações de compras personalizadas. IA como um Serviço pode ser usada para coletar e analisar os dados do usuário, gerando estratégias de vendas correspondentes. Este é um exemplo de IA como um Serviço aplicada no e-commerce.

Em termos de forma do produto, o W3AI oferece um fluxo de trabalho de treinamento de IA simplificado e uma IU/UX intuitiva, fornecendo aos usuários interfaces e APIs para fácil acesso aos serviços, desenvolvimento e implementação de modelos de IA, entre outras funcionalidades. Este design de camada se concentra na experiência do usuário e na acessibilidade do serviço. Além disso, a plataforma integra várias ofertas de IA como um Serviço, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais, permitindo que os usuários escolham diferentes serviços e ferramentas de acordo com suas necessidades.

2. Treinamento de Modelo e Inferência

A plataforma W3AI suporta treino de modelos e inferência num ambiente descentralizado. O treino W3AI (Infraestrutura AIOZ W3AI) utiliza técnicas como Aprendizagem Federada Descentralizada, como a encriptação homomórfica, para permitir a colaboração entre numerosos nós de computação de borda (DePINs) sem a necessidade de partilhar os seus próprios dados, melhorando o desempenho do treino do modelo e garantindo a privacidade dos dados. Os modelos treinados são implementados nos DePINs AIOZ de borda, aproximando a IA da fonte de dados. A inferência W3AI suportada pela tecnologia W3S (Infraestrutura AIOZ W3S) permite aos utilizadores carregar os seus próprios conjuntos de dados para o treino do modelo ou utilizar modelos existentes na plataforma para análise e previsão de dados.

3. Mercado W3AI descentralizado e mecanismos de incentivo

A camada de aplicação também fornece aos utilizadores mercados descentralizados, como a Loja dApp de IA AIOZ e o Mercado de Modelos e Conjuntos de Dados de IA. Indivíduos e organizações podem contribuir livremente, vender conjuntos de dados e modelos de inteligência artificial, construir e implementar aplicações inovadoras de IA e converter as suas contribuições em recompensas em tokens.

A arquitetura de duas camadas do AIOZ W3AI

"Encaminhamento alimentado por IA" que navega através da "Arquitetura de duas camadas"

Embora a arquitetura seja bem estruturada, gerir os recursos lógicos e os dados de tarefa entre a operação da arquitetura de dupla camada é essencial. Por isso, a W3AI introduz o encaminhamento alimentado por IA na arquitetura de dupla camada para otimizar dinamicamente cada tarefa, garantindo uma eficiência geral do sistema mais elevada.

Na camada de infraestrutura, o encaminhamento alimentado por IA avalia as demandas computacionais e a carga de trabalho atual dos nós, alocando dinamicamente tarefas para garantir que cada nó possa participar em tarefas adequadas com base em suas capacidades e condições de rede em tempo real. Também monitoriza o estado de saúde dos nós, identificando e resolvendo rapidamente falhas potenciais ou gargalos de desempenho para evitar falhas pontuais que afetem a eficiência geral.

Na camada de aplicação, o encaminhamento inteligente permite uma resposta rápida às solicitações do utilizador, ajustando dinamicamente o fluxo de dados e as estratégias de processamento em tempo real. Também pode alocar de forma inteligente os nós mais adequados aos utilizadores com base nas suas localizações geográficas específicas e requisitos. Enfrentando tarefas de grande escala e alta concorrência, a arquitetura de encaminhamento de IA agenda e otimiza de forma inteligente as tarefas para apoiar a camada de aplicação no tratamento de modelos de IA complexos e análise de big data.

O whitepaper também faz referência a inúmeras cálculos de fórmulas complexas para demonstrar a implementação específica de roteamento. Os leitores interessados podem consultar o documento whitepaperpara mais detalhes.

O Encaminhamento alimentado por IA determina o caminho de transmissão para alocar tarefas entre os nós AIOZ DePIN. O verde indica nós com conexões, enquanto o azul representa partes ignoradas devido à baixa confiança.

Fluxo de trabalho: Exemplo de Execução de Tarefa de IA

Com esta infraestrutura rica, como é que a W3AI desdobra o seu fluxo de trabalho? Desde a entrada de dados até à saída de resultados, o fluxo de trabalho da W3AI incorpora um modo de operação descentralizado completo: saída criptografada → decomposição e alocação de tarefas → execução de tarefas de computação e armazenamento → recolha de cálculos concluídos em contentores → os utilizadores obtêm resultados de saída descriptografados.

Podemos refinar o processo acima em passos simples:

1. Em primeiro lugar, antes de entrar na plataforma, os dados carregados pelo utilizador são encriptados de forma homomórfica para garantir a segurança dos dados durante todo o processamento - introdução de dados e encriptação;
2. Os dados criptografados são então divididos em vários segmentos com base nos requisitos da tarefa, sendo cada tarefa atribuída ao nó mais adequado para a execução - Decomposição e alocação de tarefas;
3. Os nós selecionados executam tarefas de computação específicas, como treino de modelos de IA ou análise de dados, sendo também responsáveis pelo armazenamento de dados relacionados - Execução de computação e armazenamento;
4. Após a conclusão da tarefa, os resultados são reencriptados e armazenados em contentores transformados, aguardando a recuperação pelos utilizadores finais - Coleção e encriptação de resultados;
5. Apenas os utilizadores autorizados podem aceder aos resultados finais, com os resultados descifrados de forma homomórfica antes de serem produzidos - Descifragem e produção de resultados.

Arquitetura de fluxo de trabalho do W3AI

Através deste processo, a W3AI melhora a eficiência de processamento, equilibrando características flexíveis e escaláveis e segurança e privacidade de dados. Otimiza a utilização de recursos do sistema, reduz a intervenção manual e diminui os custos operacionais.

Economia de token em torno de todo o ecossistema

$AIOZ é um elemento crucial em todo o ecossistema AIOZ W3AI. Com o surgimento da IA como um Serviço e do poder de computação partilhado, o seu token ganhou mais casos de uso e captura de valor.

Negociação de Dados e Incentivos à Contribuição

$AIOZ é usado para recompensar os usuários que fornecem poder de computação e recursos de armazenamento, garantindo a operação estável da rede. No mercado de negociação da plataforma, os usuários podem usar $AIOZ para comprar várias ofertas de IA como serviço ou negociar modelos de IA e conjuntos de dados. Além disso, os detentores de tokens podem participar na governança da rede votando para decidir os próximos passos do ecossistema.

Sustentação das Operações do Ecossistema

Uma parte das taxas de transação pagas em $AIZO é alocada para as operações de rede e gestão financeira da rede AIOZ, garantindo a manutenção contínua e o desenvolvimento da plataforma. Outra parte é queimada diretamente, ajudando a regular o fornecimento de tokens e mitigar a inflação. Este ciclo de circulação de tokens cuidadosamente projetado incentiva a inovação e recompensa a participação, impulsionando o desenvolvimento contínuo do ecossistema AIOZ W3AI.

Fluxo de Token Dentro do Ecossistema W3AI

Conclusão

Como um projeto descentralizado que revoluciona a IA, o AIOZ W3AI possui vantagens inerentes em recursos técnicos e mecanismos operacionais. O W3AI tem mostrado um potencial significativo em tecnologia e conceitos, prometendo aos usuários serviços de computação mais seguros, flexíveis e eficientes, juntamente com experiências ecológicas intrigantes. No entanto, é importante reconhecer que o W3AI também enfrenta desafios, como o reconhecimento e confiança incompletos do mercado em soluções de IA centralizadas e os potenciais altos custos operacionais sob o modo de operação de alto padrão do sistema.

O whitepaper atual assemelha-se mais a um projeto esboçado nas fases iniciais do projeto, estabelecendo as bases para o futuro, mas ainda por implementar e executar completamente. A sua usabilidade e quaisquer problemas de segurança ou técnicos permanecem não testados pelo mercado.

No entanto, adaptar-se à narrativa e evoluir ativamente continua a ser uma abordagem prudente para os projetos Web3 em meio à alta relevância do cenário empresarial, onde tanto novos quanto projetos estabelecidos estão envolvidos em uma saga de IA. O tempo revelará naturalmente se os usuários de criptomoedas no palco podem justificar seu valor.

Declaração:

1. Este artigo originalmente intitulado “AIOZ W3AI Explicado: Poder de Computação Compartilhado e IA como um Serviço “Arquitetura de Dupla Camada,” Que Novo Jogabilidade a Narrativa de Transição Irá Trazer?” é reproduzido de [ techflow]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [Tecnologia TechFlow da DeepSea]. Se tiver alguma objeção à reimpressão, por favor contacte o Gate Learnequipa, a equipa tratará disso o mais rapidamente possível.

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