Am 7. Mai fügte Bithumb koreanische Won-Handelspaare für zwei KI-Projekte, AIOZ und NEAR, hinzu. Während NEAR ein bekanntes L1-Projekt ist, mag AIOZ Network unbekannt erscheinen. AIOZ Network, das sich früher auf Speicher- und Streaming-Medien konzentrierte, nähert sich nun allmählich KI as a Service und gemeinsamer Rechenleistung an und nutzt seine gesammelten Vorteile. Kürzlich hat das Unternehmen das Whitepaper für sein dezentrales KI-Projekt W3AI veröffentlicht.

Welche neuen Strategien können etablierte Projekte in der zunehmend wettbewerbsintensiven KI-Arena bieten, um sich eine Position in einem Markt zu sichern, in dem sowohl Liquidität als auch Aufmerksamkeit knapp sind?

Aufgrund der Komplexität des Whitepapers führte Deep Tide TechFlow gründliche Recherchen zu seinem Inhalt durch, um den Lesern zu helfen, die technischen Merkmale und die Umsetzung des AIOZ W3AI-Projekts schnell zu verstehen.

Unter der Welle, AIOZs Einstieg in den KI-Markt Chancen

AIOZ ist kein neues Projekt, aber der Übergang zu KI scheint logisch.

Zuvor arbeitete AIOZ Network als Layer-1-Netzwerk mit Interoperabilität zwischen Ethereum und Cosmos. Es nutzte die AIOZ DePIN, die von über 120.000 globalen Knoten gesteuert wird, um Rechenressourcen bereitzustellen. Dieses Setup unterstützt KI-Verarbeitungsgeschwindigkeit, schnelle Iteration, Skalierbarkeit und Netzwerksicherheit und dient als Grundlage für den narrativen Wandel des Projekts.

Darüber hinaus steht die Entwicklung von KI im breiteren Kontext vor Herausforderungen mit zentralisierten Cloud-Computing-Lösungen, die Schwierigkeiten haben, große Datenmengen zu verarbeiten. Diese Einschränkung führt zu Skalierbarkeitsproblemen und hohen Nutzungskosten. Darüber hinaus gibt es Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit, wenn die Kontrolle bei zentralisierten Anbietern und nicht bei den Nutzern liegt.

Darüber hinaus kann der Zugang zu erstklassigen KI-Ressourcen schwierig sein, was die Beteiligung kleiner Unternehmen und Einzelpersonen einschränkt und Innovationen behindert. Edge Computing bietet eine Lösung, indem es Near-End-Dienste für Datenquellen bereitstellt. Anwendungen werden am Edge initiiert, was zu schnelleren Antworten auf Netzwerkdienste führt. Da die Datenverarbeitung lokal an Knoten erfolgt und keine Übertragung über große Entfernungen zu zentralen Servern erforderlich ist, reduziert Edge Computing natürlich das Risiko von Datenschutzverletzungen. Mit den global verteilten Edge-Computing-Knoten von AIOZ DePIN gewinnt AIOZ erhebliches Vertrauen in den Einstieg in den KI-Bereich in großem Maßstab.

AIOZ Network betreibt derzeit Knotendaten.

W3AI: DePIN + AI as a Service Dual-Layer-Architektur

Auf dem Weg in die KI-Arena ist der entscheidende Schritt von AIOZ W3AI – eine Dual-Layer-Architektur, die sowohl Infrastruktur als auch Anwendungen umfasst.

Die Dual-Layer-Architektur ist das Herzstück des AIOZ W3AI-Projekts und bietet eine innovative Lösung für grundlegende Probleme der KI-Berechnung, wie Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Schutz der Privatsphäre der Benutzer.

Dieses architektonische Design unterteilt den Betrieb des Netzwerks in zwei Hauptschichten: die Infrastrukturschicht (W3AI Infrastructure) und die Anwendungsschicht (W3AI Application). Jede Schicht hat einzigartige Funktionen und Rollen, die gemeinsam den effizienten Betrieb des gesamten Netzwerks unterstützen.

Infrastrukturschicht (W3AI-Infrastruktur) als Netzwerkgrundlage

AIOZ DePIN: Global verteilte künstliche Knoten

Die Grundlage von AIOZ W3AI liegt in seinen riesigen verteilten künstlichen Edge-Computing-Knoten. Diese global verteilten Knoten tragen Rechenressourcen bei, einschließlich Speicher, CPU und GPU, und bilden eine dezentrale Stromquelle. Die Multigraph-Topologie sorgt für effiziente Kommunikationswege zwischen AIOZ DePIN, minimiert die Kommunikationskosten und erhöht die Verarbeitungsgeschwindigkeit. Diese Knoten arbeiten über verteilte Rechenmethoden zusammen, um KI-Modelle gemeinsam zu trainieren und auszuführen. Durch diesen Ansatz nutzt die AIOZ W3AI-Plattform effektiv verteilte Rechenressourcen, um Kosten zu senken, die Effizienz von KI-Anwendungen zu steigern und den Datenschutz zu verbessern. Dieser dezentrale Ansatz reduziert das Risiko von Serverengpässen erheblich und stärkt die Privatsphäre der Benutzer, indem die Kontrolle an einem einzigen Punkt eliminiert wird.

Die dezentrale Recheninfrastruktur von W3AI wird durch das AIOZ-Knotennetzwerk angetrieben. Die violetten Bereiche stellen die Verteilung der Speicherknoten dar, während die blauen Bereiche die Verteilung der Rechenknoten darstellen.

Datenverarbeitung und -speicherung

Durch AIOZ W3S werden Daten sicher auf mehreren global verteilten Knoten gespeichert, was die Datensicherheit erhöht und gleichzeitig die Reaktionsfähigkeit der Datenverarbeitung verbessert.

Die Verwendung von verteilten Dateisystemen wie AIOZ IPFS und Verschlüsselungstechnologien schützt die auf Knoten gespeicherten Daten und verhindert unbefugten Zugriff und Datenlecks.

Flexible Anwendungsschicht (W3AI-Anwendung)

Die Web 3 KI-Plattform bietet KI als Dienstleistung.

AI as a Service (AIaaS) bezieht sich auf das Modell, bei dem KI-Technologie als Online-Dienst für Benutzer bereitgestellt wird, sodass Unternehmen oder Einzelpersonen die Vorteile der KI-Technologie ohne hohe Kosten nutzen können.

Stellen Sie sich einen E-Commerce-Händler vor, der die Kaufhistorie der Benutzer verstehen und das Konsumverhalten der Benutzer analysieren möchte, um personalisierte Einkaufsempfehlungen zu geben. Mit Hilfe von KI-Technologie können Nutzerdaten gesammelt und analysiert werden, um entsprechende Verkaufsstrategien zu generieren. Dies ist die Anwendung von KI als Dienstleistung im E-Commerce.

In Bezug auf die Produktform bietet W3AI einen vereinfachten KI-Trainingsworkflow und eine intuitive UI/UX sowie Benutzeroberflächen und APIs, die Entwicklern unter anderem den einfachen Zugriff auf W3AI-Dienste sowie die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen ermöglichen. Das Design dieser Schicht konzentriert sich auf die Benutzererfahrung und die Zugänglichkeit von Diensten. Darüber hinaus integriert die Plattform verschiedene KI-as-a-Service-Angebote, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze, sodass Benutzer je nach Bedarf verschiedene Dienste und Tools auswählen können.

Modelltraining und Inferenz

Die W3AI-Plattform unterstützt Modelltraining und Inferenz in einer dezentralen Umgebung. Das W3AI-Training (AIOZ W3AI Infrastructure) nutzt dezentrales föderiertes Lernen und homomorphe Verschlüsselungstechnologien, die es zahlreichen Edge-Computing-Knoten (DePINs) ermöglichen, beim Training von KI-Modellen zusammenzuarbeiten, ohne ihre eigenen Daten auszutauschen. Dies verbessert die Leistung des Modelltrainings und gewährleistet gleichzeitig den Datenschutz. Trainierte Modelle können auf Edge-AIOZ-DePINs ausgeführt werden, wodurch die KI näher an die Datenquelle gebracht wird. Unterstützt durch die W3S-Technologie ermöglicht die W3AI-Inferenz (AIOZ W3S Infrastructure) den Benutzern, ihre eigenen Datensätze für das Modelltraining hochzuladen oder vorhandene Modelle auf der Plattform für die Datenanalyse und Vorhersage zu verwenden.

Dezentraler W3AI-Markt und Anreizmechanismus

Die Anwendungsschicht bietet den Nutzern auch dezentrale Märkte, wie den AIOZ AI dApp Store und den AI Model & Dataset Marketplace. Einzelne Benutzer und Unternehmensorganisationen können frei beitragen, KI-Datensätze und -Modelle verkaufen, innovative KI-Anwendungen erstellen und bereitstellen und ihre Beiträge in Token-Belohnungen umwandeln.

Die zweischichtige Architektur von AIOZ W3AI

Durchlaufen der "Dual-Layer-Architektur" mit "Artificial Intelligence Routing".

Inmitten einer gut strukturierten Architektur ist die Verwaltung der Logikressourcen und des Aufgabendatenflusses zwischen dem Betrieb der Dual-Layer-Architektur von entscheidender Bedeutung. Daher führt W3AI Routing mit künstlicher Intelligenz in die Dual-Layer-Architektur ein und optimiert jede Aufgabe dynamisch, um die Effizienz des Gesamtsystems zu steigern.

Auf Infrastrukturebene bewertet das Routing mit künstlicher Intelligenz den Rechenbedarf und die aktuelle Knotenlast und weist Aufgaben dynamisch zu, um sicherzustellen, dass jeder Knoten basierend auf seinen Fähigkeiten und Echtzeit-Netzwerkbedingungen an geeigneten Aufgaben teilnimmt. Es überwacht auch den Knotenzustand und erkennt und behebt potenzielle Knotenausfälle oder Leistungsengpässe umgehend, um zu verhindern, dass Single-Point-Ausfälle die Gesamteffizienz beeinträchtigen.

Auf Anwendungsebene ermöglicht intelligentes Routing eine schnelle Reaktion auf Benutzeranfragen und passt den Datenfluss und die Verarbeitungsstrategien dynamisch in Echtzeit an. Darüber hinaus weist es auf intelligente Weise die am besten geeigneten Knoten basierend auf benutzerspezifischen geografischen Standorten und Anforderungen zu. Bei umfangreichen Aufgaben mit hoher Parallelität optimiert die KI-Routing-Architektur die Aufgabenplanung intelligent und unterstützt die Anwendungsschicht bei der Verarbeitung komplexer KI-Modelle und Big-Data-Analysen.

Das Whitepaper enthält zahlreiche komplexe Formeln, um die spezifische Implementierung des Routings zu veranschaulichen. Interessierte Leser können sich auf das Whitepaper-Dokument beziehen, um weitere Details zu erhalten.

Routing mit künstlicher Intelligenz weist Aufgabenübertragungspfade für AIOZ DePIN-Knoten zu. Im Diagramm steht Grün für verbundene Knoten, während Blau für Teile steht, die aufgrund geringer Zuverlässigkeit übersprungen wurden.

Workflow: Ein Beispiel für die Implementierung von KI-Aufgaben

Wie entfaltet W3AI mit diesen umfangreichen Infrastrukturarchitekturen seinen Workflow? Von der Dateneingabe bis zur Ergebnisausgabe verkörpert der Workflow von W3AI einen vollständig dezentralisierten Betriebsmodus: Verschlüsselung der Ausgabe → Aufgabensegmentierung und -zuweisung → Ausführung von Rechenaufgaben und Speicherung → Sammeln abgeschlossener Berechnungen in Containern → Benutzer erhalten entschlüsselte Ausgabeergebnisse.

Wir können den obigen Prozess in einfache Schritte verfeinern:

Erstens werden die vom Benutzer hochgeladenen Daten vor der Dateneingabe und -verschlüsselung einer homomorphen Verschlüsselung unterzogen, um die Datensicherheit während des gesamten Verarbeitungsprozesses zu gewährleisten – Dateneingabe und Verschlüsselung;

Die verschlüsselten Daten werden dann basierend auf den Aufgabenanforderungen in mehrere kleine Segmente segmentiert, wobei jede Aufgabe dem am besten geeigneten Knoten für die Ausführung zugewiesen wird – Aufgabensegmentierung und -zuweisung;

Ausgewählte Knoten führen bestimmte Rechenaufgaben aus, wie z. B. das Training von KI-Modellen oder die Datenanalyse, und sind gleichzeitig für die relevante Datenspeicherung verantwortlich – Rechen- und Speicherausführung;

Nach Abschluss der Aufgabe werden die Ergebnisse erneut verschlüsselt und in transformierten Containern gespeichert, wo sie auf den Abruf durch Endbenutzer warten – Ergebniserfassung und Verschlüsselung;

Nur autorisierte Benutzer können auf die Endergebnisse zugreifen, die vor der Ausgabe homomorph entschlüsselt werden – Ergebnisentschlüsselung und Ausgabe.

Workflow-Architektur von W3AI

Durch den oben genannten Prozess verbessert W3AI die Verarbeitungseffizienz und bringt gleichzeitig flexible und skalierbare Eigenschaften mit Datensicherheit und Datenschutz in Einklang. Es optimiert die Auslastung der Systemressourcen, reduziert manuelle Eingriffe und senkt die Betriebskosten.

Token-Ökonomie rund um das gesamte Ökosystem

$AIOZ spielt eine entscheidende Rolle bei der Verknüpfung des gesamten AIOZ W3AI-Ökosystems. Mit dem Aufkommen von AI-as-a-Service- und Shared-Computing-Power-Unternehmen hat sein Token mehr Nutzungsszenarien und Werterfassung gewonnen.

Datenhandel und Beitragsanreize

$AIOZ wird verwendet, um Benutzer zu belohnen, die Rechenleistung und Speicherressourcen bereitstellen und den stabilen Betrieb des Netzwerks gewährleisten. Auf dem Handelsmarkt der Plattform können Benutzer $AIOZ verwenden, um verschiedene KI-Dienste zu erwerben oder KI-Modelle und -Datensätze zu kaufen und zu verkaufen. Darüber hinaus können Token-Inhaber an der Netzwerk-Governance teilnehmen, indem sie über die nächsten Schritte des Ökosystems abstimmen.

Wartung des Ökosystems

Ein Teil der in $AIZO gezahlten Transaktionsgebühren wird für den Betrieb des AIOZ-Netzwerks und das Finanzmanagement verwendet, um die laufende Wartung und Entwicklung der Plattform sicherzustellen. Ein weiterer Teil wird direkt verbrannt, um das Token-Angebot zu regulieren und die Inflation abzuschwächen. Dieser sorgfältig gestaltete Token-Flow-Zyklus schafft Anreize für Innovationen, belohnt die Teilnahme und treibt die kontinuierliche Entwicklung des AIOZ W3AI-Ökosystems voran.

Token-Fluss innerhalb des W3AI-Ökosystems

Schlussfolgerung

Als dezentrales Projekt, das auf KI umgestellt wird, verfügt AIOZ W3AI über natürliche Vorteile in Bezug auf technologische Ressourcen und Betriebsmechanismen. In Bezug auf Technologie und Konzepte zeigt W3AI ein erhebliches Potenzial, Benutzern sicherere, flexiblere und effizientere Computerdienste und ein ansprechendes Ökosystemerlebnis zu bieten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass W3AI auch vor Herausforderungen steht, wie z. B. der Marktreife beim Erkennen und Vertrauen in dezentrale KI-Lösungen und den potenziell hohen Betriebskosten unter einem System mit strengen Standards.

Das aktuelle Whitepaper ähnelt eher einer Blaupause, die in den frühen Phasen des Projekts entworfen wurde, sich auf die Zukunft vorbereitet, aber noch implementiert und ausgeführt werden muss. Es bleibt die Frage, wie viele Menschen es nutzen werden und ob es andere Sicherheits- und technische Probleme gibt, die alle auf eine Marktvalidierung warten.

Dennoch bleibt ein positiver narrativer Übergang eine korrekte Haltung für Web3-Projekte, wenn die Geschäftsrelevanz hoch ist. Sowohl neue als auch etablierte Projekte inszenieren das KI-Drama mit Begeisterung, und nur die Zeit wird zeigen, ob die kryptografischen Akteure abseits der Bühne auf ihre Kosten kommen werden.

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