Em 7 de maio, Bithumb adicionou pares de negociação won coreanos para dois projetos de IA, AIOZ e NEAR. Embora o NEAR seja um projeto L1 bem conhecido, a AIOZ Network pode parecer desconhecida. Anteriormente focada em armazenamento e streaming de mídia, a AIOZ Network agora está gradualmente convergindo para a IA como um serviço e poder de computação compartilhado, aproveitando suas vantagens acumuladas. Recentemente, lançou o whitepaper para seu projeto de IA descentralizada, W3AI.

Na arena de IA cada vez mais competitiva, que novas estratégias os projetos estabelecidos podem oferecer para garantir uma posição em um mercado onde a liquidez e a atenção são escassas?

Devido à complexidade do whitepaper, o Deep Tide TechFlow realizou uma pesquisa completa sobre seu conteúdo para ajudar os leitores a entender rapidamente os recursos técnicos e a implementação do projeto AIOZ W3AI.

Sob a onda, a entrada da AIOZ nas oportunidades de mercado de IA

AIOZ não é um projeto novo, mas sua transição para IA parece lógica.

Anteriormente, a AIOZ Network operava como uma rede Layer-1 com interoperabilidade entre Ethereum e Cosmos. Utilizou o AIOZ DePIN, impulsionado por mais de 120.000 nós globais, para fornecer recursos computacionais. Essa configuração suporta velocidade de processamento de IA, iteração rápida, escalabilidade e segurança de rede, servindo como base para a mudança narrativa do projeto.

Além disso, no contexto mais amplo, o desenvolvimento da IA enfrenta desafios com soluções centralizadas de computação em nuvem que lutam para lidar com grandes volumes de dados. Essa limitação leva a problemas de escalabilidade e altos custos de uso. Além disso, surgem preocupações em relação à privacidade e segurança dos dados quando o controle recai sobre provedores centralizados e não sobre usuários.

Além disso, o acesso a recursos de IA de alto nível pode ser difícil, limitando a participação de pequenas empresas e indivíduos e impedindo a inovação. A computação de borda oferece uma solução fornecendo serviços near-end para fontes de dados. Os aplicativos são iniciados na borda, resultando em respostas de serviço de rede mais rápidas. Como o processamento de dados ocorre localmente nos nós, eliminando a necessidade de transmissão de longa distância para servidores centrais, a computação de borda reduz naturalmente o risco de violações de dados. Com os nós de computação de borda distribuídos globalmente do AIOZ DePIN, o AIOZ ganha confiança substancial ao entrar no domínio da IA em escala.

A Rede AIOZ opera atualmente dados de nó.

W3AI: DePIN + AI as a Service Arquitetura de camada dupla

Em seu movimento em direção à arena de IA, o passo crucial da AIOZ é o W3AI — uma arquitetura de camada dupla que abrange infraestrutura e aplicativos.

A arquitetura de camada dupla está no centro do projeto AIOZ W3AI, oferecendo uma solução inovadora para questões fundamentais na computação de IA, como escalabilidade, eficiência de custos e proteção da privacidade do usuário.

Este projeto arquitetônico divide a operação da rede em duas camadas principais: a camada de infraestrutura (W3AI Infrastructure) e a camada de aplicação (W3AI Application). Cada camada tem funções e funções únicas, apoiando coletivamente a operação eficiente de toda a rede.

Camada de infraestrutura (infraestrutura W3AI) como a base da rede

AIOZ DePIN: Nós artificiais distribuídos globalmente

A base do AIOZ W3AI está em seus vastos nós de computação de borda artificial distribuídos. Esses nós distribuídos globalmente contribuem com recursos de computação, incluindo armazenamento, CPU e GPU, formando uma fonte de energia descentralizada. A topologia multigráfica garante rotas de comunicação eficientes entre o AIOZ DePIN, minimizando os custos de comunicação e aumentando a velocidade de processamento. Esses nós colaboram por meio de métodos de computação distribuída para treinar e executar modelos de IA coletivamente. Através desta abordagem, a plataforma AIOZ W3AI utiliza efetivamente recursos de computação dispersos para reduzir custos, melhorar a eficiência para aplicações de IA e reforçar a proteção da privacidade de dados. Essa abordagem descentralizada reduz significativamente o risco de gargalos no servidor e fortalece a privacidade do usuário, eliminando o controle de ponto único.

A infraestrutura de computação descentralizada do W3AI, é impulsionada pela rede de nós AIOZ. As áreas roxas representam a distribuição dos nós de armazenamento, enquanto as áreas azuis representam a distribuição dos nós de computação.

Processamento e armazenamento de dados

Através do AIOZ W3S, os dados são armazenados com segurança em vários nós globalmente dispersos, aumentando a segurança dos dados e, ao mesmo tempo, melhorando a capacidade de resposta do processamento de dados.

O uso de sistemas de arquivos distribuídos como AIOZ IPFS e tecnologias de criptografia protege os dados armazenados nos nós, evitando acesso não autorizado e vazamentos de dados.

Camada de aplicação flexível (aplicação W3AI)

A plataforma de IA Web 3 fornece IA como um serviço.

AI as a Service (AIaaS) refere-se ao modelo em que a tecnologia de IA é fornecida como um serviço online aos utilizadores, permitindo que empresas ou indivíduos usufruam dos benefícios da tecnologia de IA sem custos elevados.

Imagine um comerciante de comércio eletrônico querendo entender o histórico de compras do usuário e analisar o comportamento de consumo do usuário para fornecer recomendações de compras personalizadas. A tecnologia de IA pode ser usada para coletar e analisar dados do usuário, gerando estratégias de vendas correspondentes. Trata-se da aplicação da IA como serviço no e-commerce.

Em termos de forma de produto, o W3AI fornece um fluxo de trabalho de treinamento de IA simplificado e UI/UX intuitiva, oferecendo interfaces de usuário e APIs que permitem que os desenvolvedores acessem facilmente os serviços do W3AI e desenvolvam e implantem modelos de IA, entre outras tarefas. O design desta camada se concentra na experiência do usuário e na acessibilidade do serviço. Além disso, a plataforma integra várias ofertas de IA como serviço, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais, permitindo que os usuários escolham diferentes serviços e ferramentas conforme necessário.

Treinamento e inferência de modelos

A plataforma W3AI suporta treinamento de modelo e inferência em um ambiente descentralizado. O treinamento W3AI (AIOZ W3AI Infrastructure) utiliza aprendizagem federada descentralizada e tecnologias de criptografia homomórfica, permitindo que vários nós de computação de borda (DePINs) colaborem no treinamento de modelos de IA sem compartilhar seus próprios dados. Isso melhora o desempenho do treinamento do modelo e, ao mesmo tempo, garante a privacidade dos dados. Modelos treinados podem ser executados em DePINs AIOZ de borda, aproximando a IA da fonte de dados. Suportada pela tecnologia W3S, a inferência W3AI (AIOZ W3S Infrastructure) permite que os usuários carreguem seus próprios conjuntos de dados para treinamento de modelos ou usem modelos existentes na plataforma para análise e previsão de dados.

Mercado descentralizado W3AI e mecanismo de incentivo

A camada de aplicativos também fornece aos usuários mercados descentralizados, como a AIOZ AI dApp Store e o AI Model & Dataset Marketplace. Usuários individuais e organizações empresariais podem contribuir livremente, vender conjuntos de dados e modelos de IA, construir e implantar aplicativos inovadores de IA e converter suas contribuições em recompensas simbólicas.

Arquitetura de duas camadas do AIOZ W3AI

Atravessando a "Arquitetura de camada dupla" com o "Roteamento de Inteligência Artificial".

No meio de uma arquitetura bem estruturada, gerenciar os recursos lógicos e o fluxo de dados de tarefas entre a operação da arquitetura de camada dupla é crucial. Assim, o W3AI introduz o roteamento de inteligência artificial na arquitetura de camada dupla, otimizando dinamicamente cada tarefa para melhorar a eficiência geral do sistema.

Na camada de infraestrutura, o roteamento de inteligência artificial avalia as demandas computacionais e as cargas atuais do nó, alocando dinamicamente tarefas para garantir que cada nó participe de tarefas adequadas com base em suas capacidades e condições de rede em tempo real. Ele também monitora a integridade do nó, detetando e abordando prontamente possíveis falhas de nó ou gargalos de desempenho para evitar que falhas de ponto único afetem a eficiência geral.

Na camada de aplicação, o roteamento inteligente permite uma resposta rápida às solicitações dos usuários, ajustando dinamicamente o fluxo de dados e as estratégias de processamento em tempo real. Além disso, aloca de forma inteligente os nós mais adequados com base em localizações geográficas e requisitos específicos do usuário. Enfrentando tarefas de alta simultaneidade em grande escala, a arquitetura de roteamento de IA otimiza o agendamento de tarefas de forma inteligente, apoiando a camada de aplicativos no tratamento de modelos complexos de IA e análise de big data.

O whitepaper inclui várias fórmulas complexas para ilustrar a implementação específica do roteamento. Os leitores interessados podem consultar o documento do whitepaper para obter mais detalhes.

O roteamento de inteligência artificial aloca caminhos de transmissão de tarefas para nós AIOZ DePIN. No diagrama, o verde representa os nós conectados, enquanto o azul representa as partes ignoradas devido à baixa confiança.

Fluxo de trabalho: um exemplo de implementação de tarefas de IA

Com essas arquiteturas de infraestrutura avançadas, como o W3AI desdobra seu fluxo de trabalho? Da entrada de dados à saída de resultados, o fluxo de trabalho da W3AI incorpora um modo operacional descentralizado completo: criptografia de saída → segmentação e alocação de tarefas → execução de tarefas de computação e armazenamento → coleta de cálculos concluídos em contêineres → os usuários obtenham resultados de saída descriptografados.

Podemos refinar o processo acima em etapas simples:

Em primeiro lugar, antes da introdução e encriptação de dados, os dados carregados pelo utilizador são sujeitos a encriptação homomórfica para garantir a segurança dos dados ao longo de todo o processo de processamento — introdução e encriptação de dados;

Os dados criptografados são então segmentados em vários pequenos segmentos com base nos requisitos da tarefa, com cada tarefa atribuída ao nó mais adequado para execução — segmentação e alocação de tarefas;

Os nós selecionados executam tarefas de computação específicas, como treinamento de modelos de IA ou análise de dados, ao mesmo tempo em que são responsáveis pelo armazenamento de dados relevantes — computação e execução de armazenamento;

Após a conclusão da tarefa, os resultados são novamente criptografados e armazenados em contêineres transformados, aguardando recuperação pelos usuários finais — coleta e criptografia de resultados;

Somente usuários autorizados podem acessar os resultados finais, que passam por descriptografia homomórfica antes da saída — descriptografia e saída de resultados.

Arquitetura de fluxo de trabalho do W3AI

Através do processo acima, o W3AI melhora a eficiência de processamento enquanto também equilibra características flexíveis e escaláveis com segurança e privacidade de dados. Ele otimiza a utilização de recursos do sistema, reduz a intervenção manual e reduz os custos operacionais.

Economia de tokens em torno de todo o ecossistema

$AIOZ desempenha um papel crucial na ligação de todo o ecossistema AIOZ W3AI. Com o surgimento de negócios de IA como serviço e poder de computação compartilhado, seu token ganhou mais cenários de uso e captura de valor.

Incentivos de Contribuição e Negociação de Dados

$AIOZ é usado para recompensar os usuários que fornecem poder de computação e recursos de armazenamento, garantindo o funcionamento estável da rede. No mercado de negociação da plataforma, os usuários podem usar $AIOZ para comprar vários serviços de IA ou comprar e vender modelos e conjuntos de dados de IA. Além disso, os detentores de tokens podem participar da governança da rede votando para decidir os próximos passos do ecossistema.

Manutenção de Ecossistemas

Uma parte das taxas de transação pagas em $AIZO é usada para a operação da rede AIOZ e gestão financeira, garantindo a manutenção e desenvolvimento contínuos da plataforma. Outra parte é queimada diretamente para ajudar a regular o fornecimento de tokens e mitigar a inflação. Este ciclo de fluxo de token cuidadosamente projetado incentiva a inovação, recompensa a participação e impulsiona o desenvolvimento contínuo do ecossistema AIOZ W3AI.

Fluxo de tokens dentro do ecossistema W3AI

Conclusão

Como um projeto descentralizado em transição para IA, o AIOZ W3AI possui vantagens naturais em recursos tecnológicos e mecanismos operacionais. Em termos de tecnologia e conceitos, o W3AI demonstra um potencial significativo para fornecer aos usuários serviços de computação mais seguros, flexíveis e eficientes e uma experiência de ecossistema envolvente. No entanto, é essencial notar que a W3AI também enfrenta desafios como a maturidade do mercado em reconhecer e confiar em soluções de IA descentralizadas e os potenciais altos custos operacionais sob um sistema com padrões rigorosos.

O whitepaper atual se assemelha mais a um plano elaborado nos estágios iniciais do projeto, preparando para o futuro, mas ainda a ser implementado e executado. Restam dúvidas sobre quantas pessoas irão usá-lo e se há outros problemas técnicos e de segurança, todos os quais aguardam validação no mercado.

No entanto, abraçar uma transição narrativa positiva continua sendo uma postura correta para projetos Web3 quando a relevância do negócio é alta. Projetos novos e estabelecidos estão encenando entusiasticamente o drama da IA, e só o tempo dirá se os jogadores criptográficos fora do palco receberão o valor de seu dinheiro.

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