COAI 代幣詳解：人工智能與協同計算的交匯點

人工智能正與去中心化基礎設施產生碰撞。隨著模型日益龐大、運算資源日趨稀缺，以及數據來源的驗證變得前所未有的重要，加密網絡正應運而生，以互聯網規模來協調運算、儲存和激勵機制。在此背景下，「COAI」可被理解為一種協同人工智能運算的代幣設計：它是一種獎勵 GPU 提供者、透過質押與罰沒來確保工作安全、支付推理或訓練費用，以及管理協議升級的方式。本文將深入探討 COAI 風格的代幣如何運作，哪些組成部分至關重要，以及用戶和開發者如何評估人工智能與加密貨幣前沿領域的項目。

請注意：此處的 COAI 指的是人工智能與協同計算交匯點的代幣模型。已有幾個活躍的網絡實施了類似的機制，包括去中心化運算市場和數據經濟，儘管各有不同的權衡。有關代幣標準和結算的背景，請參閱以太坊官網的 ERC-20 概述（參考資料可在相關段落末尾的以太坊基金會文件找到）。

為何協同人工智能需要加密貨幣基礎設施

• 稀缺運算資源的協調與定價：全球 GPU 供應是零散的。開放網絡能夠為短期的訓練或推理任務發現市場清算價格，在鏈上結算付款，並減少平台尋租行為。有關去中心化運算市場的入門介紹，請參閱 Akash Network 和 Render Network 等項目（詳情請參閱本段末尾）。
• 可驗證的執行：當工作在鏈下進行時，您需要驗證。加密原生方法包括機器學習的零知識證明（zkML）、可信執行環境（TEEs）、帶有共識的冗餘，或基於質押的證明。Modulus Labs 提供實用的 zkML 入門介紹，而 TEEs 和鏈下執行則越來越多地透過 Chainlink Functions 等預言機框架進行橋接（詳情請參閱本段末尾的相關介紹）。
• 開放的參與和可攜帶的激勵：代幣將價值分配給運算提供者、驗證者、數據所有者和應用程序開發者，從而使貢獻與網絡增長保持一致。有關代幣化的基礎機制，請參閱以太坊官網的 ERC-20 標準（參考連結：以太坊 ERC-20 指南）。

探索：

• Akash Network — 去中心化雲市場
• Render Network — 分佈式 GPU 渲染和人工智能工作負載
• Modulus Labs — zkML 入門介紹
• Chainlink Functions — 智能合約的鏈下運算和數據
• Ethereum ERC-20 — 代幣標準和結算

什麼是 COAI 代幣？

COAI 風格的代幣是一種支撐協同人工智能運算網絡的加密資產。儘管具體細節因實施而異，但常見的角色包括：

• 計價單位和支付方式：用於結算推理/訓練任務、儲存、數據集訪問或模型授權。
• 質押和安全：提供者和驗證者透過質押代幣來參與；不當行為可能透過罰沒（slashing）受到懲罰。
• 聲譽和發現：基於質押權重或性能權重的排名有助於將任務路由到可靠節點。
• 治理：透過代幣加權或混合治理來決定參數更改（獎勵計劃、費用分配、驗證規則）。
• 增長激勵：透過發行計劃或費用重定向來啟動供應（GPU、數據集）和需求（應用程序）。

可比較的現實世界架構包括 Bittensor 的機器智能市場、Akash 的無許可運算市場，以及 Render 的 GPU 網絡（有關更深入的背景，請參閱本段末尾各自的項目頁面）。

深入了解：

• Bittensor — 機器智能開放市場 -Akash Network — 去中心化運算 -Render Network — 分佈式 GPU 渲染和人工智能

參考架構：從任務到可驗證的結果

實用的 COAI 技術堆棧通常會結合多個層次：

1. 鏈上註冊和結算

• 代幣分類帳和質押邏輯，通常透過 ERC-20 或同等標準實現。
• 任務市場智能合約，用於競標、託管和結算。
• 使用 EIP-712 的類型化結構化數據，用於更安全的鏈下訂單和簽名（參考：EIP-712 類型化數據）。

2. 鏈下執行層

• 運算提供者（GPU/CPU）執行訓練或推理。
• 數據提供者透過代幣門控訪問或數據 NFT 來公開數據集。
• 模型所有者註冊版本、檢查點和授權條款。

3. 驗證和信任

• 在證明可行的情況下，針對特定模型/任務使用 zkML 證明（概述：Modulus Labs 的 zkML）。
• 帶有遠端證明和鏈上驗證存根的可信執行環境（TEEs）。
• 透過基於質押的投票和罰沒進行冗餘執行。
• 透過 EigenLayer 等系統從基礎資產中對質押進行再質押，以獲得額外的加密經濟保證（深入了解：EigenLayer 再質押）。

4. 數據來源和訪問控制

• 受 Ocean Protocol 啟發的數據代幣和市場模式。
• 透過 Filecoin 等去中心化網絡進行儲存和檢查點分發。
• 透過 Celestia 等模組化數據可用性（DA）層，為 Rollups 或元數據承諾提供數據可用性。

探索：

• EIP-712 — 類型化結構化數據簽名
• Modulus Labs — zkML 入門介紹
• EigenLayer — 再質押和 AVSs
• Ocean Protocol — 數據市場
• Filecoin — 可驗證儲存
• Celestia — 模組化數據可用性

代幣經濟學：協調運算、數據和需求

健全的 COAI 經濟平衡了各個角色的激勵機制：

• 供應挖礦（但有實際用途）：獎勵完成的工作、經過驗證的貢獻或數據集策劃的 GPU 和數據提供者，而非無意義的哈希計算。這種「有用工作證明」（proof-of-useful-work）的理念建立在加密貨幣的激勵設計之上，但將發行與實際產出掛鉤，這在各種 DePIN 的敘事中有所體現（背景：a16z 關於 DePIN 的概述）。
• 需求驅動的定價：任務拍賣、動態定價和擁塞費用有助於高效地路由工作負載，同時獎勵快速可靠的節點。
• 質押、罰沒和保險：質押建立「利益攸關」的關係；罰沒可以阻止欺詐；可選的保險市場可以承保任務失敗的風險。
• 考慮 MEV 的任務流程：提交-揭示（commit-reveal）機制和鏈下中繼器可以減少普遍的前置交易或任務搶奪。Flashbots 的研究和工具為 MEV 最小化的市場提供了最佳實踐。

進一步閱讀：

• a16z — 什麼是 DePIN？
• Flashbots — MEV 研究和工具

核心用例

• 推理市場：為大型語言模型（LLMs）或視覺模型提供按次計費的推理服務，具有透明的延遲和質量基準；模型所有者可從使用量中獲得費用分成。
• 聯邦學習和私密訓練：獎勵那些貢獻梯度或模型更新但無需共享原始數據的參與者，採用安全聚合和聯邦協議。有關背景資料，請參閱 NIST 關於聯邦學習的概述（連結在本段末尾）。透過 TEEs 或差分隱私可以加強隱私增強方法。
• 模型和提示市場：代幣化模型檢查點、適配器（LoRA）或高性能提示，並根據使用量將版稅流向創作者。
• dapps 的鏈上協同處理：鏈下 AI 代理透過預言機（如 Chainlink Functions）獲取數據、進行摘要或評估風險，並將結果提交回智能合約。

參考：

• NIST — 聯邦學習概述
• Chainlink Functions — 將鏈下運算連接到智能合約

安全模型和驗證

• 信任但驗證：在可行時使用 zkML 證明；否則，結合 TEEs、冗餘和基於質押的證明。
• 確定性和審計：凍結模型版本和確定性標誌；發布權重、代碼和數據集的哈希承諾。
• 可重現性級別：關鍵任務可由驗證者委員會重新執行；次要任務依賴於抽查或概率性審計。
• 數據完整性：透過簽名請求進行代幣門控訪問，使用不可變日誌，並對輸出進行水印處理以減少數據中毒。

實際保管：持有和使用 COAI 風格的代幣

如果您作為任務請求者、提供者或委託者參與，您將持有代幣、與合約互動並簽署任務訂單。良好的操作習慣至關重要：

• 偏好使用硬體支援的金鑰管理進行質押、治理和高價值結算。
• 在簽署鏈下任務訂單前，審查並驗證 EIP-712 提示。
• 維護獨立的熱錢包和冷錢包路徑：冷錢包用於金庫和質押，熱錢包用於例行任務互動，並設有詳細的支出限制。

對於偏好使用自託管工作流程、重視強大安全性和透明程式碼的用戶，OneKey 的硬體錢包提供開源軟體、安全元件，以及支援 EVM 和非 EVM 網絡的多鏈功能。這種設置非常適合 COAI 風格的生態系統，您可能需要在其中經常簽署結構化訂單和管理質押頭寸，同時將長期資金離線保管。

如何評估 COAI 類項目

在投入資金或運算資源之前，請提出以下問題：

• 驗證：支援哪些證明或認證方法（zkML、TEEs、冗餘）？爭議如何解決，誰支付驗證費用？
• 經濟可持續性：獎勵是否與實際需求掛鉤，還是發行量在沒有產品市場契合度的情況下補貼了使用量？
• 供應質量：GPU 如何上架和基準測試？是否有對未達 SLA 的處罰？
• 數據治理：對於數據集授權、來源和同意，是否有明確的政策？數據貢獻者是否根據使用量獲得獎勵？
• 可組合性：該網絡是否能與標準代幣流（ERC-20）、類型化簽名（EIP-712）以及用於跨鏈訪問的預言機工具集成？
• 去中心化和路線圖：控制權杖是否已分發？升級是否在鏈上治理？實現可驗證運算和開放參與的里程碑是什麼？

2025 年的格局：模組化、可驗證、市場驅動

• 模組化技術堆棧日趨成熟：Rollups 和 Celestia 等數據可用性層降低了高吞吐量市場的成本，同時將結算保留在已建立的 L1 上。
• 再質押和共享安全：EigenLayer 風格的系統支援可驗證服務（AVSs），用於監控、重新執行或預言機轉接，並以加密經濟保證作為後盾。
• 數據經濟：數據代幣和許可制數據空間應運而生，用於醫療和金融等行業的隱私安全訓練貢獻，透過類 Ocean 風格的模式在鏈上追蹤來源。
• 運算流動性：去中心化網絡匯集了跨地理位置的閒置 GPU，而驗證進展（zkML、TEEs）使得更多工作負載在經濟上可證明。

保持最新：

• Celestia — 模組化區塊鏈的數據可用性
• EigenLayer — 透過再質押實現共享安全
• Ocean Protocol — 數據代幣化和市場

結語

COAI 作為協同人工智能運算的代幣設計，在協調運算、數據和需求之間的激勵機制，同時使結果可審計。成功的實施將結合可驗證的執行、務實的經濟模型和對開發者友好的工具。對於計劃質押、治理或支付任務費用的用戶和組織來說，安全的金鑰管理至關重要。像 OneKey 這樣加固的開源硬體錢包，在您參與新興的人工智能運算經濟時，有助於保護您的金庫、質押頭寸和簽署的任務訂單的安全。