EigenLayer AVS和AI會怎么交叉？有哪些值得關注的項目？
作者：Decentralised.Co，翻譯：金色財經xiaozou
如果人工智能（AI）少不了云服務，那么web3 AI也同樣需要web3云服務。
EigenLayer和人工智能是過去一年里加密領域最熱門的兩大話題。本文，我們將探索二者的交集，了解在此關鍵時刻正在建設的值得關注的項目都有哪些。
1、什么是AVS（主動驗證服務）？
我們首先來了解一下什么是EigenLayer上的主動驗證服務AVS。
對EigenLayer的最佳理解是將其視為一個安全和計算市場。
Blockchain和其他加密協議（如橋接協議）依賴于Decentralization的Node運營商來處理交易。這些Node運營商維護網絡的當前狀態，并單獨處理傳入的交易。對于要驗證的交易，大多數Node運營商必須就其有效性達成一致。因此，Node越多，網絡的安全性就越高。
由于冷啟動問題，新協議通常難以建立強大可靠的Node運營商基礎。運營商通常會受到協議原生Tokens的激勵。然而，在早期階段，如果沒有強大的Node網絡支持，Tokens的價值可能很有限。
為了解決這一問題，團隊可能會提供更多的Tokens來激勵Node運營商。然而，這樣做可能導致高通脹和Tokens價值稀釋問題，這并非理想結果。此外，早期Node數量不多往往會帶來安全隱患和中心化風險。
EigenLayer可以幫助任何Blockchain服務（主動驗證服務或AVS）引導Ethereum支持的安全性，借此來解決這個問題。該協議由專門提供計算和安全的運營商組成。用戶將ETH或流動性質押分配給這些運營商，然后這些運營商驗證一個或多個AVS。
如果運營商充分履行了他們的職責，AVS就會獎勵他們，而他們又會把這些獎勵傳遞給他們的儲戶。如果運營商不能履行他們的職責，他們的質押將被罰沒。
通過一組標準的運營商驗證多個服務（所有服務都由一個標準經濟層管理），EigenLayer簡化了依賴于分布式Node獲取安全保障的項目的啟動。這一優勢吸引了各種各樣的項目，包括數據可用性解決方案、橋接方案、oracle和ZK（零知識證明）處理器。2、人工智能（AI）
在過去的兩年里，人工智能顯然已經成為科技界的焦點，吸引了企業家、投資者和用戶的關注。當然，這種熱情也蔓延到了加密領域。根據Kaito Ai的數據，在過去的12個月里，AI在所有加密領域里占據了最大的敘事份額。
Blockchain運營商本質上無異于計算機。在驗證rollup時，他們接受傳入的交易，并根據當前狀態處理這些交易，然后輸出新狀態。然而，如果運營商能夠提供諸如GPU、SSD和ZK Prover這樣的硬件，這種輸入-處理-輸出范式就可以擴展到任何分布式計算操作。因此，EigenLayer可以被設想為web3分布式云服務提供商。
如今，大多數AI過程都在云端運行——無論是AWS這樣的超大型企業，還是Lambda和Coreweave這樣的專業云服務提供商。這些服務促進了訓練模型和推理。這使得作為web3云的EigenLayer自然也適合web3 AI應用程序。
讓我們來看看其中一些值得關注的項目。3、Ritual
如今，大多數用戶和開發人員通過集中式云提供商提供的API來獲取AI服務。然而，這一現狀有幾個問題，包括缺乏隱私保護、具有非議的計算完整性（你如何確保響應來自于你所請求的模型？）以及潛在的審查問題。
相比之下，智能合約在高度安全、透明和可信的環境中運行。在某些情況下，智能合約需要與AI服務交互。然而，在鏈上運行任何AI過程在計算上是不可行的。現有的云提供商也不能為智能合約提供服務，因為這將打破他們的信任假設。
Ritual正在通過為Blockchain人工智能服務構建一個開放、隱私優先、抗審查和可驗證的AI層來解決這個問題。他們的第一款產品是Infernet，允許智能合約請求AI模型推理，并提供計算完整性證明。Ritual的未來計劃是通過創建一個主權鏈Ritual Chain進行擴展，該鏈將提供諸如微調和訓練AI模型等擴展功能。
Ritual Chain將作為一個基于EigenLayer開發的AVS。擁有專業需求硬件（如GPU）的運營商將執行該鏈所服務的AI任務。Decentralization驗證者集將提供高度的可用性和抗審查性，因為每個任務都將由多個運營商提供服務。此外，這些操作者還將為Ritual Chain提供基本的安全保障。4、OpenLedger
幾周前，我們探討了AI面臨的數據挑戰，以及Blockchain協議是如何應對這些挑戰的。我們強調的最重要的問題是AI數據的集中化。擁有寶貴數據的平臺一邊正在與資金充足的公司達成數百萬美元的高價值合作，一邊限制規模較小的初創公司和研究公司的進入。
OpenLedger旨在通過創建“AI主權數據Blockchain”來提供解決方案。OpenLedger為AI團隊提供：高質量的注釋數據，以確保有效的訓練和準確性；強化學習和人類反饋（RLHF）服務，用以增強模型；評估AI模型的準確性、可靠性和安全性的工具。
OpenLedger也作為EigenLayer上的AVS進行開發建設。雖然部署的確切信息尚未完全披露，但我們可以做出一些有根據的猜測。為了構建一個分布式的、高可用性的數據層，鏈Node將需要大量的快速存儲器。EigenLayer運營商非常適合提供這些，以及基本的計算和安全服務。5、Sentient
本月初，Sentient宣布完成了8500萬美元的種子輪融資，獲得了一些頂級加密投資者和運營商的支持。他們的目標是創建一個“AGI開發開放平臺”。這是什么意思？
目前，最頂尖的AI模型都是閉源的，由少數強大的組織控制。這種程度的控制對于我們這個時代最重要的技術之一來說是不健康的。所以，一個不斷增長的開源運動對此進行了回應，該運動提倡模型權重（配置）對任何人都是可用的，允許人們在自己的硬件上運行模型或對其進行微調以滿足各自的特定需求。
問題在于，盡管開源模式至關重要，但創建者很難通過使用開源模型賺錢。一旦權重公開可用，任何人都可以托管、修改、調整以及基于它們創建服務，而無需與原模型創建者分享任何收入。這種激勵機制的根本性錯位威脅著開源AI的發展速度。
Sentient的目標是“給AI開發帶來所有權”，旨在創建一種技術，使研究人員和開發人員能夠在保持開放性和安全性的同時，從AI模型中獲利。當開發人員使用Sentient創建的模型時，他們可以確保其有效性，就像他們托管開源模型一樣。然而，他們還需要通過支付推理費用對模型創建者進行補償。
Sentient是使用Polygon CDK技術構建的，作為基于EigenLayer的AVS運行。雖然Sentient對EigenLayer的確切用法尚未完全披露，但我們可以推測它將與Ritual的做法類似。運營商可能需要為推理提供計算資源以及為鏈提供安全性。
EigenLayer團隊在去年的一篇博客文章中提到， AI推理是可以作為AVS構建的15個潛在獨角獸想法之一。顯然，許多團隊都相信這種潛力是真實存在的。雖然EigenLayer和Web3 AI領域仍處于早期階段，但它們之間有著天然的融合。如果AI需要云服務，那么Web3 AI也需要Web3云服務。
我們提到的上述項目只是最初的實驗，我們預計還會有更多項目出現。