LazAI запустив основну мережу, ми поспілкувалися з Metis про цей крок

Рідні проекти L2 завжди були тими, які не можна пропускати.

Автор: Eric, Foresight News

Увечері 22 грудня за східноазіатським часом, AI-платформа даних та додатків LazAI, інкубована Metis, офіційно оголосила про запуск Alpha mainnet. Останній раз, коли Metis справила на мене враження, це було, коли вони першими запустили децентралізований sequencer. У той час як більшість L2 останніми роками зосередилися на торгівлі, чому Metis так впевнено обрала напрямок AI?

З цим питанням ми поспілкувалися з Metis.

Фокус на «даних»: альтернативний шлях Metis

Команда Metis повідомила мені, що запуск LazAI не був спонтанною реакцією на хайп навколо AI. Ще на початку цього року Metis визначила стратегію фокусування на AI, а LazAI став флагманським продуктом, який вийшов після майже року глибокої роботи. LazAI — це не просто AI-додаток чи AI-продукт із власним токеном, а мережа, що обслуговує тренування та застосування AI-моделей.

Створення додатку «Web3+AI» може бути не найкращим вибором. На даний момент рівень розвитку AI ще не досяг того, щоб інтеграція з Web3 на рівні додатків була виправданою, або ж напрямки застосування не мають достатньої визначеності. Причина в тому, що успіх стейблкоїнів і DeFi пояснюється тим, що у багатьох країнах чи регіонах фінансова інфраструктура недосконала, залишаючи ринкову нішу, тоді як у сфері AI-додатків, на мою думку, Web3 у короткостроковій перспективі не отримає великої переваги.

Однак на неаплікаційному рівні ситуація зовсім інша. Якщо згадати останні рік-два, такі хмарні провайдери, як Alibaba Cloud, AWS, так чи інакше інтегрували інструменти або продукти L2 чи Alt L1, включаючи Sui. Це дозволяє хмарним сервісам пропонувати більший вибір, а Web3-інструменти часто є більш вигідними за співвідношенням ціна/якість.

На мою думку, використання Metis переваг L2 у валідації та швидкості для запуску LazAI — це правильний вибір. Крім того, LazAI — це не просто копіювання концепції Web3, а оригінальна система, яка оптимально поєднує інженерні та ринкові вимоги.

Погляньмо на схему: головна особливість LazAI — це врахування повного циклу від даних і тренування до застосування, тобто весь життєвий цикл AI — від тренування до використання і створення додатків на основі AI — може бути реалізований на LazAI.

Щоб пояснити LazAI, спочатку потрібно розібратися з трьома ключовими компонентами: iDAO, DATs і верифікованою обчислювальною структурою.

iDAO — це мінімальна одиниця участі в мережі, а також консенсусний вузол. Вона може бути будь-якою роллю в життєвому циклі AI: фахівцем, який надає дані, AI-моделлю, яка тренується на цих даних, суб’єктом, що надає обчислювальні потужності, або командою, яка розробляє додатки на основі AI. LazAI розділяє учасників AI-екосистеми, надаючи їм модульну і гнучку структуру для взаємодії.

DATs (Data Anchoring Tokens, токени прив’язки даних) — це оригінальний стандарт напівфунгібельних токенів від команди LazAI і ключова інновація проекту. DAT кодує три основні властивості: «сертифікат власності», що підтверджує джерело активу та автора; «право користування», яке визначає квоту доступу (наприклад, кількість інференс-запитів); і «розподіл вартості», що дозволяє власникам автоматично отримувати дохід пропорційно. DAT дозволяє як постачальникам даних, так і розробникам AI монетизувати свій внесок і отримувати дохід від використання їхніх ресурсів у майбутньому.

Верифікована обчислювальна структура вирішує проблему «чорної скриньки» AI-обчислень, забезпечуючи підтвердження процесу використання даних і моделей. LazAI використовує TEEs (Trusted Execution Environments), ZKPs (Zero-Knowledge Proofs) і OPs (Optimistic Proofs) для мінімізації довіри до off-chain AI-виконання. TEE забезпечує приватність виконання, ZKP дозволяє верифікувати результат без розкриття даних, а OP оптимізує швидкість, припускаючи валідність. Ця гібридна система доказів схожа на ZK Rollup, але спеціально адаптована для AI, балансуючи між приватністю, ефективністю та верифікованістю.

Відповідно, загальний робочий процес у мережі LazAI виглядає так: користувач шифрує дані та надсилає їх до iDAO, iDAO пакує їх у LazAI Flow і надсилає через VSC до Quorum, Quorum використовує TEE/ZKP для верифікації та закріплення хешу в LazChain. Після верифікації на ланцюгу можна карбувати DATs, записувати метадані та права, користувач передає DATs для виклику сервісу, off-chain TEE виконує обчислення, а результат верифікується через ZKP/OP.

У цьому процесі VSC (Verifiable Service Coordinator) можна розглядати як експертну групу для підтвердження достовірності спеціалізованих даних, а Quorum — це механізм консенсусу LazChain, де iDAO як консенсусний вузол несе відповідальність і забезпечує роботу консенсусу.

Alpha mainnet запущено — що ми можемо зробити?

LazAI розроблено для вирішення проблеми отримання навчальних даних у сфері AI. Серед існуючих Web3+AI проектів, окрім x402, є мережі обчислювальних потужностей, AI Launchpad та інші мережі з мотиваційними моделями, а також нові проекти, що також орієнтовані на надання навчальних даних. На мою думку, перші дві категорії не вирішують реальних потреб, а лише використовують Web3 як кращу платформу для AI, а останні мають занадто вузьке охоплення.

LazAI, розроблений для вирішення конкретної проблеми, створив оригінальний механізм, який дозволяє учасникам постійно отримувати прибуток, і це закладено в коді, а не додається щоразу вручну.

Від команди я дізнався, що Alpha mainnet LazAI не буде одразу запускати токен. Для фахівців, які можуть зробити внесок, а також для розробників AI-моделей і продуктів, це унікальна можливість продемонструвати свої навички та монетизувати їх через airdrop. Крім того, LazAI запускає для Alpha mainnet програму стимулювання розробників із загальним призовим фондом у 10 000 METIS, яка охоплює всі етапи — від ранніх прототипів до зрілих додатків, і надає багаторівневу підтримку екосистеми, включаючи крос-соціальні промоції та пул для зростання користувачів.

До запуску mainnet LazAI вже досягла значних результатів у тестовій мережі. За словами команди, загальна кількість активних користувачів тестнету наблизилася до 140 000, а офіційний еволюційний AI-компаньйон Lazbubu здобув прихильність майже 15 000 користувачів.

Досягнення тестнету цим не обмежуються: ROVR Network, яка перетворює звичайні автомобілі на інтелектуальні 3D-мапери фізичного світу, також використовує рішення LazAI.

ROVR за допомогою своїх пристроїв постійно створює карти навколишнього середовища та генерує багаті геопросторові набори даних, які потім надходять в екосистему LazAI. У цьому випадку ROVR виступає як «iDAO», його дані карбуються у DAT, а LazAI отримує високоточну базу даних DePIN і RWA, яку в майбутньому можуть використовувати AI-інструменти для автопілоту для самонавчання та оптимізації.

Команда повідомила мені, що корпоративна культура LazAI дуже дружня до розробників, що видно з поточних стимулів для них при запуску mainnet. Такий підхід також привернув увагу AI-дослідників. У червні цього року до LazAI приєднався як технічний радник доктор Ван Цзехуа, ключовий член Blockchain Research Center Університету Британської Колумбії (UBC) та доцент кафедри електроніки та комп’ютерної інженерії. За словами команди, доктор Ван довгий час досліджує децентралізовані багатосуб’єктні системи, інтеграцію AI та блокчейну, з особливим акцентом на безпечний edge AI, безпеку блокчейну та смарт-контрактів, zero-knowledge proofs тощо.

Як я зазначав на початку, Metis першою впровадила децентралізований sequencer у L2, що добре ілюструє їхню відданість технічним інноваціям. Така увага до технологій і розробників закладає міцний фундамент для довгострокового розвитку.

Чому обрати AI?

Це питання може здатися дивним. Вибір AI як гарячої теми виглядає очевидним, але насправді все не так просто.

Загальні Ethereum L2 стикаються з дедалі більшими викликами. Багато проектів обирають створення власних L1 або розробку додатків на основі зрілих Rollup, щоб досягти більшої кастомізації та продуктивності. Це змушує L2 переосмислювати себе і шукати нові напрямки, що відповідають їхнім унікальним перевагам.

Нещодавно смартфон із вбудованим Doubao від ByteDance викликав фурор. Суть у тому, що завдяки AI користувачам більше не потрібно взаємодіяти з багатьма додатками — достатньо повідомити AI про свої потреби, і він сам виконає необхідні дії через різні додатки. Це докорінно змінює логіку «захоплення трафіку» в епоху інтернету: у майбутньому точкою входу для трафіку, ймовірно, стане конкуренція між AI.

Я навів цей приклад, щоб показати: навіть якщо багато L2 обирають напрямки торгівлі, prediction market чи токенізацію RWA, вони ігнорують той факт, що в майбутньому користувачами цих додатків можуть бути не люди, а AI, які виконують людські інструкції. Якщо втратити точку входу в AI, навіть найбільша кількість додатків стане лише інструментом для AI, і Metis це зрозуміла ще рік тому.

Я вже згадував, що Metis ще з початку року дотримується стратегії зосередження на AI. У березні Metis на ETHDenver оголосила про dual-chain стратегію: окрім Metis, Hyperion — це високопродуктивний L2, оптимізований для AI-додатків, із підтримкою паралельного виконання та миттєвого зворотного зв’язку. Крім того, Hyperion глибоко інтегрований із Metis SDK, підтримує модульну побудову додатків і орієнтований на high-frequency trading та real-time AI-додатки.

LazAI — це «флагманський продукт», створений у рамках цієї стратегії, і всі попередні кроки зараз розкривають свою справжню цінність. Всі L2, включаючи Metis, добре розуміють, що їхня перевага в ефективності поступово зменшується через розвиток Ethereum mainnet, тому їм потрібен сильний продукт, який закріпить хоча б одну нішу, щоб забезпечити стабільне використання ланцюга та підтримку екосистеми. AI-інфраструктура — це «складна, але правильна справа».

Використання Web3-рішень для оптимізації проблеми маркування AI-даних лише нещодавно почало набирати обертів, і Metis — один із перших, хто це робить. Але рішення Metis — це типовий Web3 Native-підхід, а не просто додавання ончейн-підтвердження та випуск токена.

Для Metis розширення екосистеми ончейн-додатків і стратегія використання ланцюга як розрахункового шару йдуть паралельно. Я вірю, що в майбутньому ціна токена буде все більше залежати від реальної цінності, яку приносить мережа: наскільки широко вона використовується, скільки реального попиту на gas-токен — це і визначатиме цінність токена та мережі. Вихід на ринок AI також підвищує цінність самого METIS: якщо моя гіпотеза вірна, то чим більше з’явиться не-AI-додатків на базі L2-стека, тим більше це підтримає цінність METIS.

Блокчейн-продукти вже почали проникати у всі сфери інтернет-додатків, а в AI-сфері це особливо помітно. Я все ще вважаю, що прості «ончейн-моделі» чи «AI Launchpad» не матимуть довгого життя, але продукти на кшталт LazAI, які обслуговують весь життєвий цикл AI, — це інша справа. Для розробників і користувачів продукти, які стоять на першому місці в екосистемній стратегії, завжди варті уваги та участі.