Токен COAI: Пересечение ИИ и распределенных вычислений

Искусственный интеллект сталкивается с децентрализованной инфраструктурой. По мере того, как модели становятся больше, вычислительные мощности становятся дефицитнее, а происхождение данных приобретает все большее значение, криптосети появляются для координации вычислений, хранения и стимулирования в масштабах Интернета. В этом контексте "COAI" можно рассматривать как дизайн токена для совместных вычислений с использованием ИИ: способ вознаграждения поставщиков GPU, обеспечения безопасности заданий посредством стейкинга и слэшинга, оплаты инференса или обучения, а также управления обновлениями протокола. В этой статье рассматривается, как может работать токен типа COAI, какие компоненты являются критически важными, и как пользователи и разработчики могут оценивать проекты на стыке ИИ и криптографии.

Примечание: COAI здесь относится к модели токена на стыке ИИ и совместных вычислений. Несколько действующих сетей уже реализуют аналогичную механику, включая децентрализованные рынки вычислений и экономики данных, хотя каждая с разными компромиссами. Для получения справочной информации о стандартах токенов и расчетах см. обзор ERC-20 на Ethereum.org (ссылка доступна в документации Ethereum Foundation в конце соответствующего абзаца).

Почему совместному ИИ нужны крипто-рельсы

• Координация и ценообразование дефицитных вычислительных мощностей: Глобальное предложение GPU фрагментировано. Открытые сети могут находить рыночные цены для краткосрочных задач обучения или инференса, осуществляя расчеты в сети и сокращая ренту платформ. Для ознакомления с децентрализованными рынками вычислений см. такие проекты, как Akash Network и Render Network (подробнее в конце этого абзаца).
• Верифицируемое выполнение: Когда работа выполняется вне сети, требуется верификация. Крипто-нативные подходы включают доказательства с нулевым разглашением для ML (zkML), доверенные среды выполнения (TEE), избыточность с консенсусом или аттестации, подкрепленные стейком. Практическое руководство по zkML доступно от Modulus Labs, а TEE и внесетевое выполнение все чаще объединяются с оракульными фреймворками, такими как Chainlink Functions (см. связанные руководства в конце абзаца).
• Открытое участие и переносимые стимулы: Токены распределяют ценность между поставщиками вычислений, валидаторами, владельцами данных и разработчиками приложений, согласовывая вклад в рост сети. Для фундаментальной механики токенизации см. стандарт ERC-20 на Ethereum.org (ссылка здесь: руководство ERC-20 Ethereum).

Изучить:

• Akash Network — децентрализованный облачный рынок
• Render Network — распределенный рендеринг GPU и рабочие нагрузки ИИ
• Modulus Labs — руководство по zkML
• Chainlink Functions — внесетевые вычисления и данные для смарт-контрактов
• Ethereum ERC-20 — стандарт токенов и расчеты

Что такое токен COAI?

Токен типа COAI — это криптоактив, который лежит в основе сети совместных вычислений с использованием ИИ. Хотя детали варьируются в зависимости от реализации, типичные роли включают:

• Единица расчета и оплаты: Расчет заданий по инференсу/обучению, хранению, доступу к наборам данных или лицензированию моделей.
• Стейкинг и безопасность: Поставщики и валидаторы делают ставки токенов для участия; злоупотребления могут наказываться слэшингом.
• Репутация и обнаружение: Рейтинг, взвешенный по стейку или производительности, помогает направлять задания надежным узлам.
• Управление: Управление, взвешенное по токенам, или гибридное управление для изменения параметров (графики вознаграждений, распределение комиссий, правила верификации).
• Стимулы для роста: Графики эмиссии или перенаправление комиссий для загрузки предложения (GPU, наборы данных) и спроса (приложения).

Сравнимые реальные архитектуры включают рынок машинного интеллекта Bittensor, рынок разрешений на вычисления Akash и сеть GPU Render (см. соответствующие страницы проектов для более глубокого контекста в конце этого абзаца).

Узнать больше:

• Bittensor — открытый рынок машинного интеллекта
• Akash Network — децентрализованные вычисления
• Render Network — распределенный рендеринг GPU и ИИ

Эталонная архитектура: от заданий к верифицируемым результатам

Практический стек COAI часто объединяет несколько уровней:

1. Реестр и расчеты в сети

• Леджер токенов и логика стейкинга, как правило, через ERC-20 или эквивалент
• Смарт-контракты рынка заданий для предложений, эскроу и расчетов
• Типизированные структурированные данные для более безопасных внесетевых заказов и подписей с использованием EIP-712 (ссылка: типизированные данные EIP-712)

2. Слой внесетевого выполнения

• Поставщики вычислений (GPU/CPU) выполняют обучение или инференс
• Поставщики данных предоставляют наборы данных через доступ с токенизированным контролем или NFT данных
• Владельцы моделей регистрируют версии, контрольные точки и условия лицензирования

3. Верификация и доверие

• Доказательства zkML для определенных моделей/задач, где доказательства осуществимы (обзор: zkML от Modulus Labs)
• TEE с удаленной аттестацией и заглушками верификации в сети
• Избыточное выполнение с голосованием, взвешенным по стейку, и слэшингом
• Рестейкинг безопасности от базовых активов через такие системы, как EigenLayer, для дополнительных криптоэкономических гарантий (узнать больше: рестейкинг EigenLayer)

4. Происхождение данных и контроль доступа

• Токены данных и рыночные паттерны, вдохновленные Ocean Protocol
• Распределение хранения и контрольных точек через децентрализованные сети, такие как Filecoin
• Доступность данных для роллапов или обязательств метаданных с модульными слоями DA, такими как Celestia

Изучить:

• EIP-712 — типизированная подпись структурированных данных
• Modulus Labs — руководство по zkML
• EigenLayer — рестейкинг и AVS
• Ocean Protocol — рынки данных
• Filecoin — верифицируемое хранение
• Celestia — модульная доступность данных

Токен-экономика: согласование вычислений, данных и спроса

Надежная экономика COAI балансирует стимулы между ролями:

• Добыча предложения (но полезная): Вознаграждение поставщиков GPU и данных за выполненную работу, верифицированный вклад или кураторство наборов данных вместо пустого хеширования. Эта идея "доказательства полезной работы" основана на дизайне крипто-стимулов, но связывает эмиссию с реальными результатами, как видно в различных нарративах DePIN (контекст: обзор DePIN от a16z).
• Ценообразование, обусловленное спросом: Аукционы заданий, динамическое ценообразование и комиссии за перегрузку помогают эффективно маршрутизировать рабочие нагрузки, одновременно вознаграждая быстрые и надежные узлы.
• Стейкинг, слэшинг и страхование: Стейк обеспечивает "ставку на кон"; слэшинг предотвращает мошенничество; опциональные страховые рынки могут покрывать риски сбоев заданий.
• Поток заданий с учетом MEV: Схемы "commit-reveal" и внесетевые релеи могут уменьшить обобщенный фронтранинг или "снайпинг" заданий. Исследования и инструменты от Flashbots информируют о лучших практиках для рынков с минимизированным MEV.

Дополнительное чтение:

• a16z — Что такое DePIN?
• Flashbots — исследования и инструменты MEV

Основные сценарии использования

• Рынки инференса: Оплата за инференс для LLM или моделей зрения с прозрачными показателями задержки и качества; владельцы моделей получают долю в комиссиях за использование.
• Федеративное обучение и частное обучение: Вознаграждение участников, которые предоставляют градиенты или обновления моделей без обмена необработанными данными, с использованием безопасной агрегации и федеративных протоколов. Для справки см. обзор NIST по федеративному обучению (ссылка в конце этого абзаца). Методы повышения конфиденциальности могут быть усилены TEE или дифференциальной приватностью.
• Рынки моделей и промптов: Токенизация контрольных точек моделей, адаптеров (LoRA) или высокопроизводительных промптов и потоковая передача роялти создателям на основе использования.
• Совместная обработка в сети для dapps: Внесетевые ИИ-агенты извлекают данные, обобщают или оценивают риски, с результатами, возвращаемыми в контракты через оракулы, такие как Chainlink Functions.

Ссылка:

• NIST — обзор федеративного обучения
• Chainlink Functions — подключение внесетевых вычислений к смарт-контрактам

Модель безопасности и верификация

• Доверяй, но проверяй: Используйте доказательства zkML, где это возможно; в противном случае комбинируйте TEE, избыточность и аттестации, подкрепленные стейком.
• Детерминизм и аудиты: Замораживайте версии моделей и флаги детерминизма; публикуйте хеш-обязательства весов, кода и наборов данных.
• Уровни воспроизводимости: Критические задания могут быть повторно выполнены кворумом валидаторов; мелкие задания полагаются на выборочные проверки или вероятностные аудиты.
• Целостность данных: Доступ с токенизированным контролем с подписанными запросами, неизменяемыми журналами и водяными знаками на выводах для смягчения отравления данных.

Практическое хранение: владение и использование токена типа COAI

Если вы участвуете в качестве заказчика заданий, поставщика или делегатора, вы будете владеть токенами, взаимодействовать с контрактами и подписывать заказы на задания. Важна хорошая операционная гигиена:

• Предпочитайте аппаратное управление ключами для стейкинга, управления и высокоценных расчетов.
• Просматривайте и проверяйте запросы EIP-712 перед подписанием внесетевых заказов на задания.
• Поддерживайте отдельные горячие и холодные пути: холодный для казны и стейкинга, горячий для обычных взаимодействий с заданиями с гранулированными лимитами расходов.

Для пользователей, предпочитающих рабочий процесс самостоятельного хранения с высокой безопасностью и прозрачным кодом, аппаратные кошельки OneKey предлагают программное обеспечение с открытым исходным кодом, безопасный элемент и поддержку нескольких блокчейнов для EVM и не-EVM сетей. Такая конфигурация хорошо подходит для экосистем типа COAI, где вы можете регулярно подписывать структурированные заказы и управлять позициями стейкинга, держа долгосрочные средства в автономном режиме.

Как оценивать проекты типа COAI

Задайте себе эти вопросы, прежде чем вкладывать капитал или вычислительные мощности:

• Верификация: Какие методы доказательств или аттестации поддерживаются (zkML, TEE, избыточность)? Как разрешаются споры и кто платит за верификацию?
• Экономическая устойчивость: Привязаны ли вознаграждения к реальному спросу, или эмиссия субсидирует использование без соответствия продукта рынку?
• Качество предложения: Как происходит онбординг и тестирование GPU? Есть ли штрафы за несоблюдение SLA?
• Управление данными: Существует ли четкая политика лицензирования, происхождения и согласия на наборы данных? Вознаграждаются ли поставщики данных за использование?
• Компонуемость: Интегрируется ли сеть со стандартными потоками токенов (ERC-20), типизированными подписями (EIP-712) и оракульскими инструментами для кросс-чейн доступа?
• Децентрализация и дорожная карта: Распределены ли ключи управления? Управляются ли обновления в сети? Каковы этапы к верифицируемым вычислениям и открытому участию?

Ландшафт 2025 года: модульный, верифицируемый и рыночно-ориентированный

• Созревание модульных стеков: Роллапы и уровни доступности данных, такие как Celestia, снижают затраты на высокопроизводительные рынки, сохраняя расчеты на устоявшихся L1.
• Рестейкинг и общая безопасность: Системы типа EigenLayer поддерживают верифицируемые службы (AVS) для мониторинга, повторного выполнения или ретрансляции оракулов, подкрепляя их криптоэкономическими гарантиями.
• Экономика данных: Появляются токены данных и комнаты данных с разрешениями для безопасного с точки зрения конфиденциальности вклада в обучение в таких секторах, как здравоохранение и финансы, с отслеживанием происхождения в сети через паттерны типа Ocean.
• Ликвидность вычислений: Децентрализованные сети агрегируют неиспользуемые GPU по всему миру, в то время как достижения в области верификации (zkML, TEE) делают больше рабочих нагрузок экономически доказуемыми.

Оставайтесь в курсе:

• Celestia — доступность данных для модульных блокчейнов
• EigenLayer — общая безопасность через рестейкинг
• Ocean Protocol — токенизация данных и рынки

Заключительные мысли

COAI, как дизайн токена для совместных вычислений с использованием ИИ, согласует стимулы между вычислениями, данными и спросом, делая результаты проверяемыми. Выигрышные реализации будут сочетать верифицируемое выполнение с практичной экономикой и удобными для разработчиков инструментами. Для пользователей и организаций, планирующих делать ставки, управлять или оплачивать задания, безопасное управление ключами имеет решающее значение. Укрепленный аппаратный кошелек с открытым исходным кодом, такой как OneKey, помогает обеспечить безопасность вашей казны, позиций стейкинга и подписанных заказов на задания, пока вы участвуете в развивающейся экономике вычислений с использованием ИИ.