LazAI resmi meluncur di mainnet, kami berbincang dengan Metis tentang langkah ini

Proyek-proyek yang merupakan "anak kandung" L2 selalu menjadi proyek yang tidak boleh dilewatkan.

Penulis: Eric, Foresight News

Pada malam 22 Desember waktu Asia Timur, LazAI, lapisan data dan aplikasi AI yang diinkubasi oleh Metis, secara resmi mengumumkan peluncuran Alpha Mainnet. Tindakan Metis yang terakhir kali sangat mengesankan bagi saya adalah menjadi yang pertama meluncurkan sequencer terdesentralisasi. Di saat L2 lain dalam beberapa tahun terakhir beralih ke arah yang berfokus pada perdagangan, mengapa Metis dengan teguh memilih AI?

Dengan pertanyaan ini, kami berbicara dengan Metis.

Fokus pada "Data", Jalur Unik Metis

Tim Metis mengatakan kepada saya bahwa peluncuran LazAI bukanlah keputusan mendadak karena tren AI. Sejak awal tahun ini, Metis telah menetapkan strategi untuk fokus pada AI, dan LazAI adalah produk andalan yang diluncurkan setelah hampir satu tahun pengembangan mendalam. LazAI bukanlah aplikasi AI murni, atau sekadar produk AI yang menerbitkan token, melainkan jaringan yang melayani pelatihan model AI dan aplikasi.

Membuat aplikasi "Web3+AI" mungkin bukan pilihan yang baik. Saat ini, tingkat pembangunan AI belum mencapai tahap yang layak untuk digabungkan dengan Web3 di tingkat aplikasi, atau bisa dikatakan arah aplikasinya belum pasti. Penyebab utamanya, keberhasilan stablecoin dan DeFi adalah karena infrastruktur keuangan di banyak negara atau wilayah belum sempurna, sehingga menciptakan kekosongan pasar, sedangkan untuk aplikasi AI, menurut saya dalam jangka pendek Web3 tidak akan terlalu diuntungkan.

Namun di luar tingkat aplikasi, situasinya sangat berbeda. Melihat satu-dua tahun terakhir, penyedia layanan cloud seperti Alibaba Cloud dan AWS telah mengintegrasikan alat atau produk terkait L2 atau Alt L1 seperti Sui. Dengan demikian, penyedia layanan cloud dapat menawarkan pilihan yang lebih beragam, dan alat Web3 sering kali juga menjadi pilihan dengan rasio harga/kinerja yang lebih tinggi.

Menurut saya, Metis memanfaatkan keunggulan L2-nya dalam kemampuan dan kecepatan verifikasi untuk meluncurkan LazAI adalah pilihan yang tepat. Selain itu, LazAI bukan sekadar menerapkan konsep Web3 secara sederhana, melainkan menciptakan solusi orisinal yang optimal baik dari segi rekayasa maupun kecocokan pasar.

Kita lihat gambar terlebih dahulu: Ciri terbesar LazAI adalah mempertimbangkan solusi lengkap dari data, pelatihan hingga aplikasi dalam desainnya. Seluruh siklus hidup AI, mulai dari pelatihan hingga penggunaan dan aplikasi berbasis AI, dapat diselesaikan di LazAI.

Untuk menjelaskan LazAI dengan jelas, pertama-tama harus dijelaskan 3 komponen inti: iDAO, DATs, dan kerangka komputasi yang dapat diverifikasi.

iDAO adalah unit partisipasi terkecil dalam jaringan, sekaligus node konsensus. iDAO sendiri dapat berperan sebagai peran apa pun dalam siklus hidup AI, seperti profesional penyedia data, model AI yang menggunakan data untuk pelatihan, entitas penyedia daya komputasi, tim pengembang aplikasi berbasis AI, dan sebagainya. LazAI memisahkan para pelaku dalam ekosistem AI, menyediakan lebih banyak modularitas untuk AI.

DATs (Data Anchoring Tokens, token jangkar data) adalah standar token semi-fungible orisinal dari tim LazAI, dan merupakan inovasi inti LazAI. DAT mengkodekan tiga atribut utama: "sertifikat kepemilikan" yang membuktikan asal dan identitas penulis aset, "hak penggunaan" yang mendefinisikan kuota akses (misalnya jumlah panggilan inferensi), serta "pembagian nilai" di mana pemegang token secara otomatis menerima pendapatan sesuai proporsi. DAT memungkinkan kontributor data dan pengembang AI untuk memonetisasi kontribusi mereka dan terus menerima pendapatan dari penggunaan di masa depan.

Kerangka komputasi yang dapat diverifikasi digunakan untuk mengatasi masalah "kotak hitam" dalam komputasi AI, terutama untuk memastikan konfirmasi proses pemanggilan data dan model. LazAI menggunakan TEE (Trusted Execution Environments), ZKP (Zero-Knowledge Proofs), dan OP (Optimistic Proofs) untuk meminimalkan kepercayaan pada eksekusi AI off-chain. TEE menyediakan eksekusi privat, ZKP memverifikasi output tanpa membocorkan data, OP mengasumsikan validitas untuk mengoptimalkan kecepatan. Sistem pembuktian campuran ini mirip dengan ZK Rollup, tetapi disesuaikan khusus untuk AI, menyeimbangkan privasi, efisiensi, dan verifikasi.

Berdasarkan ini, kita dapat menguraikan alur kerja keseluruhan di jaringan LazAI: pengguna mengenkripsi data dan mengirimkannya ke iDAO, iDAO mengemasnya menjadi LazAI Flow dan mengirimkannya ke Quorum melalui VSC, Quorum menggunakan TEE/ZKP untuk memverifikasi dan menjangkar hash ke LazChain. Setelah diverifikasi di on-chain, DATs dapat dicetak, metadata dan hak dicatat, pengguna mentransfer DATs untuk memanggil layanan, TEE off-chain mengeksekusi, dan hasilnya diverifikasi melalui ZKP/OP.

Dalam proses ini, VSC (Verifiable Service Coordinator) dapat dipahami sebagai kelompok ahli untuk memverifikasi keaslian data profesional, sedangkan Quorum adalah mekanisme konsensus LazChain, dan iDAO sebagai node konsensus tidak hanya menjalankan tanggung jawabnya sendiri tetapi juga memastikan kelancaran konsensus.

Alpha Mainnet Diluncurkan, Apa yang Bisa Kita Lakukan?

LazAI dirancang untuk mengatasi masalah dalam memperoleh data yang dapat dipelajari di bidang AI. Saat ini, proyek Web3+AI yang kita lihat, selain x402, di bidang lain termasuk jaringan insentif seperti jaringan daya komputasi, AI Launchpad, serta proyek yang baru-baru ini muncul yang juga menyediakan data yang dapat dipelajari. Dari sudut pandang saya, dua yang pertama tidak benar-benar menargetkan kebutuhan nyata, melainkan menggunakan Web3 sebagai wadah yang lebih baik untuk AI, sedangkan yang terakhir terlalu sempit cakupannya.

LazAI, yang dirancang untuk masalah spesifik, menciptakan mekanisme orisinal yang memungkinkan kontributor terus mendapatkan keuntungan, dan mekanisme ini tertulis dalam logika kode, bukan ditambahkan secara ad hoc setiap kali, untuk memastikan kepentingan peserta.

Saya mendapat informasi dari tim bahwa Alpha Mainnet LazAI tidak akan segera meluncurkan token. Bagi mereka yang memiliki keahlian profesional dan dapat berkontribusi serta pengembang model dan produk AI, ini adalah kesempatan langka untuk menunjukkan diri sekaligus peluang untuk memonetisasi kemampuan melalui airdrop. Selain itu, LazAI akan meluncurkan program insentif pengembang dengan total hadiah 10.000 METIS untuk Alpha Mainnet, mencakup dukungan dari prototipe awal hingga aplikasi matang, serta menyediakan pemberdayaan ekosistem multi-level termasuk promosi lintas saluran sosial dan dana pertumbuhan pengguna.

Sebelum peluncuran mainnet, LazAI telah meraih hasil yang baik di testnet. Menurut tim, jumlah pengguna aktif testnet mendekati 140.000, dan AI companion evolusioner resmi Lazbubu juga telah menarik hampir 15.000 pengguna.

Pencapaian testnet tidak berhenti di situ, ROVR Network, yang mengubah kendaraan sehari-hari menjadi pemetaan dunia fisik 3D yang cerdas, juga mengadopsi solusi LazAI.

ROVR secara terus-menerus memetakan lingkungan sekitar melalui perangkatnya dan menghasilkan kumpulan data geospasial yang kaya, lalu memasukkan data tersebut ke dalam ekosistem LazAI. Dalam kasus ini, ROVR adalah "iDAO", data yang diunggah akan dicetak menjadi DAT, dan LazAI pun memiliki database DePIN dan RWA berpresisi tinggi, yang di masa depan dapat digunakan oleh alat AI seperti self-driving untuk pembelajaran dan optimalisasi mandiri.

Tim mengatakan kepada saya bahwa budaya tim LazAI sangat ramah terhadap pengembang, dan insentif yang diberikan LazAI kepada pengembang saat peluncuran mainnet kali ini adalah buktinya. Budaya yang menghargai pengembang ini juga membuat Metis menarik perhatian para akademisi AI. Pada bulan Juni tahun ini, Dr. Wang Zehua, anggota inti Pusat Penelitian Blockchain Universitas British Columbia (UBC), Kanada, dan profesor paruh waktu di Departemen Teknik Elektro dan Komputer, bergabung dengan LazAI sebagai penasihat teknis. Menurut pengenalan, Dr. Wang Zehua telah lama mendalami bidang kolaborasi dan keamanan sistem multi-agen terdesentralisasi, dengan fokus penelitian pada integrasi AI dan teknologi blockchain, khususnya dalam AI edge yang terpercaya, keamanan blockchain dan smart contract, serta zero-knowledge proof.

Seperti yang saya sebutkan di awal, Metis adalah L2 pertama yang mempraktikkan sequencer terdesentralisasi, yang juga mencerminkan pengejaran Metis terhadap iterasi teknologi, dan dedikasi terhadap teknologi serta perhatian pada pengembang telah meletakkan dasar yang kokoh untuk perkembangan jangka panjang.

Mengapa Memilih AI?

Pertanyaan ini mungkin terdengar agak bodoh. Sebagai konsep yang sedang tren, memilih AI tampaknya adalah pilihan yang tidak perlu dipikirkan, tetapi kenyataannya mungkin tidak sesederhana itu.

Tantangan yang dihadapi L2 Ethereum generik semakin berat. Banyak proyek memilih untuk membangun L1 sendiri atau mengembangkan application chain berbasis Rollup yang sudah matang, demi mengejar kinerja yang lebih disesuaikan. Hal ini memaksa L2 untuk memposisikan ulang dan mencari arah baru berdasarkan keunggulan masing-masing.

Beberapa waktu lalu, ponsel dengan Doubao bawaan yang diluncurkan oleh ByteDance menjadi viral. Inti dari kehebohan tersebut adalah melalui AI, pengguna tidak lagi perlu berinteraksi dengan banyak aplikasi, cukup memberi tahu AI kebutuhannya, dan AI akan memanggil aplikasi yang diperlukan untuk memenuhi tujuan pengguna. Hal ini mengubah secara mendasar logika "mengumpulkan traffic" di era internet, dan di masa depan, pintu masuk traffic kemungkinan besar akan menjadi perebutan antar AI.

Saya mengangkat contoh ini untuk menunjukkan bahwa meskipun banyak L2 memilih perdagangan, pasar prediksi, tokenisasi RWA, mereka mengabaikan bahwa di masa depan, yang mengoperasikan aplikasi-aplikasi ini mungkin bukan lagi manusia, melainkan AI yang menerima instruksi dari manusia. Jika kehilangan pintu masuk AI, sebanyak apa pun application chain akan menjadi "buruh" bagi AI, dan jelas Metis telah menyadari masalah ini setahun yang lalu.

Saya pernah mengatakan sebelumnya, Metis sebenarnya telah mulai menerapkan strategi berfokus pada AI sejak awal tahun. Pada bulan Maret tahun ini, Metis mengumumkan strategi dual-chain di ETHDenver, selain Metis sendiri, Hyperion sebagai L2 throughput tinggi yang dioptimalkan khusus untuk aplikasi AI, mendukung eksekusi paralel dan umpan balik instan. Selain itu, Hyperion terintegrasi secara mendalam dengan Metis SDK, mendukung pembangunan modular application chain, dan diposisikan untuk perdagangan frekuensi tinggi dan aplikasi AI real-time.

LazAI adalah "produk andalan" di bawah strategi ini, dan semua penataan sebelumnya kini menunjukkan nilai sebenarnya. Semua L2, termasuk Metis, sangat memahami satu hal, yaitu keunggulan efisiensi L2 perlahan-lahan terkikis oleh mainnet Ethereum, sehingga harus ada satu produk andalan yang dapat bertahan di setidaknya satu bidang, agar chain dapat mempertahankan tingkat penggunaan yang stabil dan menjaga kelangsungan ekosistem. Infrastruktur AI lebih seperti sesuatu yang "sulit, tetapi benar".

Menggunakan solusi Web3 untuk mengoptimalkan masalah pelabelan data AI baru mulai muncul dalam beberapa bulan terakhir, dan Metis adalah salah satu pelopor utama, tetapi solusi Metis adalah solusi Web3 Native yang sangat khas, bukan sekadar mengintegrasikan konfirmasi on-chain dan menerbitkan token.

Bagi Metis, perluasan ekosistem aplikasi on-chain dan strategi menjadikan chain sebagai lapisan penyelesaian dalam tingkat tertentu berjalan beriringan. Saya percaya di masa depan harga token akan semakin terkait dengan nilai nyata, sejauh mana jaringan dapat diadopsi, dan berapa banyak permintaan nyata untuk token Gas akan menentukan nilai token dan jaringan. Masuk ke AI juga merupakan umpan balik nilai bagi METIS itu sendiri, dan jika prediksi saya benar, semakin banyak application chain non-AI berbasis L2 stack yang muncul, semakin banyak dukungan nilai yang akan diberikan untuk METIS.

Produk berbasis blockchain telah mulai merambah ke berbagai aspek aplikasi internet, dan di bidang AI bahkan lebih menonjol. Saya tetap berpendapat bahwa "model on-chain" atau "AI Launchpad" murni tidak akan memiliki siklus hidup yang panjang, tetapi produk seperti LazAI yang melayani siklus hidup AI tidak demikian. Bagi pengembang dan pengguna, produk yang ditempatkan sebagai inti strategi ekosistem selalu layak untuk diperhatikan dan diikuti.