5月7日，Bithumb為 AIOZ 和 NEAR 兩個 AI 專案添加了韓元交易對。雖然 NEAR 是一個著名的 L1 專案，但 AIOZ Network 可能看起來很陌生。AIOZ Network以前專注於存儲和流媒體，現在正逐步向AI即服務和共用算力融合，利用其積累的優勢。最近，它發佈了其去中心化人工智慧專案W3AI的白皮書。

在競爭日益激烈的人工智慧領域，成熟的專案可以提供哪些新策略來確保在流動性和注意力都稀缺的市場中的地位？

由於白皮書的複雜性，Deep Tide TechFlow 對其內容進行了深入的研究，以幫助讀者快速瞭解 AIOZ W3AI 專案的技術特點和實現。

在浪潮之下，AIOZ進入AI市場的機會

AIOZ不是一個新專案，但它向AI的過渡似乎是合乎邏輯的。

此前，AIOZ Network 作為 Layer-1 網路運行，具有乙太坊和 Cosmos 之間的互操作性。它利用由超過 120,000 個全球節點驅動的 AIOZ DePIN 來提供計算資源。此設置支援 AI 處理速度、快速反覆運算、可擴展性和網路安全，是專案敘事轉變的基礎。

此外，在更廣泛的背景下，人工智慧的發展面臨著集中式雲計算解決方案難以處理大量數據的挑戰。此限制會導致可伸縮性問題和高使用成本。此外，當控制權掌握在集中式供應商而不是使用者手中時，就會出現對數據隱私和安全的擔憂。

此外，獲取頂級人工智慧資源可能很困難，限制了小企業和個人的參與，阻礙了創新。邊緣計算通過為數據源提供近端服務來提供解決方案。應用程式在邊緣啟動，從而加快網路服務回應速度。由於數據處理在節點本地進行，無需遠距離傳輸到中央伺服器，因此邊緣計算自然會降低數據泄露的風險。憑藉AIOZ DePIN遍佈全球的邊緣計算節點，AIOZ對大規模進入AI領域充滿信心。

AIOZ Network目前運營節點數據。

W3AI：DePIN + AI即服務雙層架構

在邁向人工智慧領域的過程中，AIOZ的關鍵一步是W3AI，這是一個包含基礎設施和應用程式的雙層架構。

雙層架構是AIOZ W3AI專案的核心，為AI計算中的基本問題提供了創新的解決方案，如可擴充性、成本效益和使用者隱私保護。

這種架構設計將網路的運行分為兩個主要層：基礎設施層（W3AI 基礎設施）和應用層（W3AI 應用程式）。每一層都有獨特的功能和作用，共同支撐著整個網路的高效運行。

基礎設施層（W3AI 基礎設施）作為網路基礎

AIOZ DePIN：全球分散式人工節點

AIOZ W3AI的基礎在於其龐大的分散式人工邊緣計算節點。這些全球分佈的節點貢獻了計算資源，包括存儲、CPU 和 GPU，形成了一個去中心化的電源。多圖拓撲結構確保了AIOZ DePIN之間的高效通信路由，最大限度地降低了通信成本並提高了處理速度。這些節點通過分散式計算方法進行協作，共同訓練和執行 AI 模型。通過這種方法，AIOZ W3AI平臺有效地利用分散的計算資源來降低成本，提高AI應用的效率，並加強數據隱私保護。這種去中心化的方法通過消除單點控制，大大降低了伺服器瓶頸的風險，並加強了用戶隱私。

W3AI的去中心化計算基礎設施由AIOZ節點網路驅動。紫色區域表示存儲節點的分佈，藍色區域表示計算節點的分佈。

數據處理和存儲

通過AIOZ W3S，數據安全地存儲在多個全球分散的節點上，在增強數據安全性的同時，也提高了數據處理的回應能力。

使用分散式文件系統（如AIOZ IPFS）和加密技術可以保護存儲在節點上的數據，防止未經授權的訪問和數據洩露。

靈活的應用程式（W3AI應用）

Web 3 AI 平臺提供 AI 即服務。

AI即服務（AIaaS）是指將AI技術作為在線服務提供給使用者，讓企業或個人在不高成本的情況下享受AI技術的好處的模式。

想像一下，一個電子商務商家想要瞭解使用者的購買歷史並分析使用者的消費行為，以提供個人化的購物建議。人工智慧技術可用於收集和分析用戶數據，生成相應的銷售策略。這是人工智慧即服務在電子商務中的應用。

在產品形式方面，W3AI 提供簡化的 AI 訓練工作流程和直觀的 UI/UX，提供使用者介面和 API，使開發人員能夠輕鬆訪問 W3AI 服務，並開發和部署 AI 模型等任務。該層的設計側重於用戶體驗和服務可訪問性。此外，該平臺集成了各種人工智慧即服務產品，包括機器學習、深度學習和神經網路，允許用戶根據需要選擇不同的服務和工具。

模型訓練和推理

W3AI平臺支援在去中心化環境中進行模型訓練和推理。W3AI 訓練（AIOZ W3AI 基礎設施）利用去中心化的聯邦學習和同態加密技術，使眾多邊緣計算節點 （DePIN） 能夠在不共用自己的數據的情況下協作訓練 AI 模型。這提高了模型訓練性能，同時也確保了數據隱私。經過訓練的模型可以在邊緣 AIOZ DePIN 上運行，使 AI 更接近數據源。在W3S技術的支援下，W3AI推理（AIOZ W3S Infrastructure）允許使用者上傳自己的數據集進行模型訓練，或使用平臺上的現有模型進行數據分析和預測。

去中心化的W3AI市場及激勵機制

應用層還為使用者提供去中心化市場，如AIOZ AI dApp Store和AI Model & Dataset Marketplace。個人使用者和商業組織可以自由貢獻、出售 AI 數據集和模型、構建和部署創新的 AI 應用程式，並將他們的貢獻轉化為代幣獎勵。

AIOZ W3AI的雙層架構

用「人工智慧路由」穿越「雙層架構」。

在結構良好的架構中，在雙層架構的運行之間管理邏輯資源和任務數據流至關重要。因此，W3AI將人工智慧路由引入到雙層架構中，動態優化每個任務，以提高整個系統的效率。

在基礎設施層，人工智慧路由評估計算需求和當前節點負載，動態分配任務，確保每個節點根據其能力和即時網路狀況參與合適的任務。它還監控節點運行狀況，及時檢測和解決潛在的節點故障或性能瓶頸，以防止單點故障影響整體效率。

在應用層，智慧路由能夠快速回應使用者請求，即時動態調整數據流和處理策略。此外，它還會根據使用者特定的地理位置和要求智慧地分配最合適的節點。面對大規模高併發任務，AI路由架構智慧優化任務調度，支援應用層處理複雜的AI模型和大數據分析。

白皮書包括許多複雜的公式來說明路由的具體實現。有興趣的讀者可以參考白皮書文檔瞭解更多詳情。

人工智慧路由為AIOZ DePIN節點分配任務傳輸路徑。在圖中，綠色表示連接的節點，而藍色表示由於置信度低而跳過的部分。

工作流：AI 任務實現範例

借助這些豐富的基礎設施架構，W3AI 如何展開其工作流程？從數據輸入到結果輸出，W3AI的工作流程體現了完整的去中心化運營模式：對輸出進行加密，→任務分割和分配→計算任務的執行和存儲→將完成的計算收集到容器中→用戶獲得解密的輸出結果。

我們可以將上述過程細化為簡單的步驟：

首先，在數據輸入和加密之前，用戶上傳的數據經過同態加密，以保證整個處理過程中的數據安全——數據輸入和加密;

然後根據任務要求將加密數據分割成多個小段，每個任務分配給最適合執行的節點——任務分段和分配;

選定的節點執行特定的計算任務，例如 AI 模型訓練或數據分析，同時還負責相關數據存儲——計算和存儲執行;

任務完成後，結果被重新加密並存儲在轉換后的容器中，等待最終使用者檢索——結果收集和加密;

只有授權使用者才能訪問最終結果，這些結果在輸出之前會經過同態解密，即結果解密和輸出。

W3AI的工作流程架構

通過上述過程，W3AI提高了處理效率，同時也平衡了靈活和可擴展的特性與數據安全和隱私。它優化了系統資源利用率，減少了人工干預，並降低了運營成本。

圍繞整個生態系統的代幣經濟

$AIOZ在連接整個AIOZ W3AI生態系統方面發揮著至關重要的作用。隨著AI即服務和共用算力業務的出現，其代幣獲得了更多的使用場景和價值獲取。

數據交易和貢獻獎勵

$AIOZ用於獎勵提供算力和存儲資源的使用者，保證網路的穩定運行。在平臺的交易市場中，使用者可以使用$AIOZ購買各種AI服務或買賣AI模型和數據集。此外，代幣持有者可以通過投票來決定生態系統的下一步行動，從而參與網路治理。

生態系統維護

$AIZO支付的交易費用的一部分用於AIOZ網路運營和財務管理，確保平臺的持續維護和開發。另一部分被直接銷毀，以幫助調節代幣供應並緩解通貨膨脹。這種精心設計的代幣流週期激勵創新，獎勵參與，並推動AIOZ W3AI生態系統的持續發展。

W3AI生態系統內的代幣流動

結論

作為一個向AI過渡的去中心化專案，AIOZ W3AI在技術資源和運營機制上具有天然優勢。在技術和概念方面，W3AI在為使用者提供更安全、更靈活、更高效的計算服務和引人入勝的生態系統體驗方面表現出巨大的潛力。然而，必須注意的是，W3AI也面臨著一些挑戰，例如在識別和信任去中心化人工智慧解決方案方面的市場成熟度，以及在具有嚴格標準的系統下潛在的高運營成本。

目前的白皮書更像是在專案早期階段起草的藍圖，為未來做準備，但尚未實施和執行。關於有多少人會使用它以及是否存在其他安全和技術問題的問題仍然存在，所有這些都在等待市場驗證。

儘管如此，當業務相關性很高時，擁抱積極的敘事轉變仍然是 Web3 專案的正確姿態。無論是新項目還是老專案，都在熱情地上演著這場人工智慧大戲，只有時間才能證明台下的加密玩家是否會物有所值。

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