介紹

传统上，人工智能的发展一直受到严重的集中化影响，存在诸如计算资源成本和少数大型科技公司垄断人工智能能力等进入壁垒。这种集中化限制了创新，部分限制了获取开发和部署人工智能模型所需工具的能力，抑制了这些技术的更广泛采用。

認識到這些限制，Dojo Protocol 的創始人決定創建一個分散式基礎設施，以使高性能資源的訪問民主化。應用區塊鏈技術，Dojo Protocol 旨在在全球網絡中更公平地分配網絡能力和數據，使人工智能開發人員、數據提供者和其他利益相關者能夠在安全且可擴展的環境中進行合作。

該協議旨在解決特定的技術挑戰，例如高效管理人工智能訓練工作負載，確保人工智能模型開發的透明度，並為數據貨幣化創建可持續的經濟模型。

Dojo Protocol 是什麼？

Dojo Protocol是一個區塊鏈網絡，用於人工智能數據貨幣化和GPU培訓，它始於人工智能行業對去中心化解決方案日益增長的需求。該協議的願景是通過創建一個生態系統，使人工智能模型能夠以可伸縮和透明的方式進行開發、培訓和貨幣化，從而改變人工智能領域。

道場(DOJO) 感到未來人工智能的經濟效益將得到廣泛分配，其發展將不再受到技術壟斷的計算資源壟斷的阻礙。

開發團隊和領導力

Dojo Protocol的领导团队由人工智能、区块链和高性能计算领域的专家组成，每个人都为该项目带来了丰富的经验。

John Feng 是 Dojo Protocol 的首席執行官，擁有超過十年人工智慧和區塊鏈行業的專業經驗。他在帶領創新項目方面有著良好的記錄，在 Tars AI 擔任首席運營官的經驗使他能夠推動公司的戰略增長。他的學術背景包括獲得加州大學洛杉磯分校的計算機科學碩士學位，專攻機器學習和分散式系統。

Jane Smith，Dojo Protocol的首席技術官，擁有MIT的人工智慧博士學位，其研究專注於優化AI模型和開發可擴展的AI基礎設施。在加入Dojo之前，Jane曾是Io.net的首席AI架構師，負責開發AI解決方案。

道場協議的發展得到了Tars AI的進一步支持，這是一個在指導該項目發展方面非常有幫助的培育者。Tars AI的CEO Paul Xu提供戰略監督，帶入了他在技術和商業方面的經驗，以幫助引導道場協議的發展方向。他的參與確保了該協議在技術卓越和市場可行性方面具有著重要的發展。

Dojo Protocol 領導團隊的結合專業知識對於克服與整合 AI 和區塊鏈相關的複雜挑戰非常重要，使該協議在分散式 AI 空間中處於領先地位。

技術架構

Dojo Protocol的區塊鏈架構設計為多層系統，以應對人工智能模型訓練和數據交易的需求，確保高吞吐量和數據完整性。

AI任務需要大量的計算資源和高效的數據管理，這在傳統的單層區塊鏈上可能會面臨挑戰。因此，該協議的架構採用多層方法，不同的層面提供專門的功能以維持系統效率。

基礎層主要負責確保數據完整性並處理交易。它使用類似於股權證明（PoS）的共識機制，以確保網絡在不影響速度或安全性的情況下就區塊鏈的狀態達成一致，有助於管理與人工智能工作負載相關的大量交易。

為了應對可擴展性問題，它還整合了用於特定任務的側鏈，例如人工智能模型訓練。這使得主鏈可以流動，同時提供了自定義共識機制和處理規則的靈活性。

專門的算法和數據結構管理將AI模型集成到Dojo的區塊鏈中。為了處理AI工作量的複雜性和大小，Dojo採用了Merkle樹和有向無環圖（DAG）等數據結構。

Merkle Tree Diagram_

默克爾樹組織並驗證AI數據塊的完整性，無需重複傳輸或存儲整個數據集，即可有效地證明數據的完整性。

DAG和區塊鏈之間的差異

DAG在管理不同人工智慧任務之間的相依性方面非常有用，使得網路能夠更有效地處理複雜的人工智慧工作流程，因為這種結構支持任務的並行處理。

在道场协议中的智能合约

智能合約是道場協議的治理和運營的一部分。它們是存儲在區塊鏈上的自動執行程序，可以自動執行之前由網絡定義的規則和協議。在道場中，它們管理著重要的功能，例如GPU資源的分配、數據交易的執行和代幣經濟的管理。例如，當用戶租用GPU功率進行AI模型訓練時，智能合約確保交易按照協議安全執行，僅當計算任務按照協議完成時，才會轉移DOAI代幣作為支付。

安全措施和可審計性

Dojo內的智能合約採用多層安全設計，包括防止未經授權訪問和篡改的加密技術。所有合約代碼都是公開可訪問的，允許社區持續審查，確保潛在漏洞能夠及時被發現和解決。

通過結合多層區塊鏈設計、先進的人工智能整合機制和智能合約基礎設施，道場協議為去中心化人工智能開發提供了一個可擴展、安全和高效的平台。

GPU 訓練層和計算基礎設施

該協議的GPU訓練層旨在促進AI模型的高效可擴展訓練，使從個人用戶到大型組織的廣泛GPU所有者能夠將其閒置的GPU資源貢獻給網絡。

GPU Training Layer是為了在去中心化網絡上分發計算任務而建立的，希望參與網絡的用戶首先要註冊並驗證他們的硬件，確保其符合必要的技術和安全標準。一經驗證，他們就可以安裝Dojo GPU軟件，將他們的硬件與區塊鏈集成。這樣就可以安全地將GPU資源連接到網絡，隨時準備接收和執行任務。

網絡內的任務根據考慮到電源可用性、工作負載兼容性和GPU的歷史性能等因素的算法進行分配

性能和可擴展性

道场协议通過實時可擴展功能和支持動態資源分配的架構來應對可擴展性挑戰。

隨著對AI模型訓練的需求增加，由於其任務分配和資源管理協議是Dojo GPU訓練層的一部分，網絡可以通過吸納新參與者的額外GPU而不影響性能來進行擴展。

DojoVPN：安全和隱私基礎設施

DojoVPN確保在分散式環境中進行安全和私密的數據交易。與依靠中央化伺服器路由用戶流量的傳統VPN不同，DojoVPN使用分散式節點網絡來管理數據路由和加密。該架構通過消除單點故障並減少中央化數據洩漏的風險來增強用戶隱私。

DOAI 代幣：代幣經濟學和治理

DOAI代幣在道場協議中有不同的用途，通過一種推動平台運營的經濟模型，並且可用。在平台上的文件。 DOAI的總供應量限制在10億個代幣，並設計了一個戰略分配計劃，以促進增長並確保生態系統的長期可持續發展。

供應機制和分銷模式

DOAI代幣的分發被設計為平衡初始流動性與長期增長。代幣分配包括風險投資、節點銷售、戰略銷售、流動性提供、農場激勵和團隊儲備等類別。

例如，代幣的很大一部分用於農場（43.5%），這鼓勵參與者隨著時間的推移為網絡的安全性和功能做出貢獻。

歸屬時程表旨在防止立即拋售，逐步釋放與網路的增長軌跡保持一致。例如：農業獎勵的歸屬期為48個月，初始懸崖，確保激勵措施與長期參與保持一致。

經濟激勵

DOAI 代幣用於獎勵通過 Dojo GPU 網絡貢獻計算能力的參與者。這有助於維護積極的生態系統，因為它鼓勵 GPU 擁有者分享資源，進而支持平台的 AI 模型訓練能力。

經濟模型包括權益鎖定的機會，參與者可以鎖定他們的DOAI代幣以獲得額外的獎勵並在治理決策中發聲。此機制通過鼓勵積極參與和長期承諾，將代幣持有人的利益與道場協議的長期成功相一致。

治理

Dojo Protocol 內的治理是去中心化和民主的。其框架設計旨在確保協議以反映社區的集體利益的方式進行演進。

代幣持有人可以通過投票參與影響協議多個方面的提案，例如更新、新功能整合以及經濟參數的調整。每位參與者的投票權力與其持有的DOAI代幣數量成正比，確保那些在網絡中擁有更大利益的人對其方向具有更多影響力。

投票過程是透明進行的，使用智能合約自動執行批准的提案。這確保所有決定都是公開進行的，並且可以由社區進行審計。

權杖實用程式

DOAI代幣促進了不同的活動，推動網絡的功能和增長。

DOAI 代幣的主要用途之一是作為道場生態系統內的交易媒介。參與者使用 DOAI 通過道場 GPU 平台支付 GPU 租借費用，從而實珵分散式 AI 模型訓練，確保開發者和研究人員無需集中且昂貴的基礎設施即可獲得計算能力。

DOAI 代幣也可用於支付 DojoVPN 上的增強服務，提供對網絡的安全和私密訪問，同時確保所有交易都是透明和防篡改的。

DOAI代幣經濟模型和治理架構的設計平衡了激勵參與、確保長期可持續性和維持去中心化、社區驅動的協議。

數據經濟和貨幣化

Dojo Protocol的數據經濟應用程式旨在促進人工智能數據的去中心化市場。它允許用戶在安全透明的區塊鏈環境中購買、出售和交易人工智能數據集，確保所有交易不可變且可審計。

此應用程式使用智能合約來自動化數據定價、交易和評估的過程。它們被編程以自動執行預定義的條件，確保交易公平透明地執行。應用程式中的定價算法考慮了數據質量、需求和歷史交易表現等各種因素，以確定數據集的價值。這種動態定價模型有助於創建一個公平競爭的市場，數據提供者和消費者可以高效地互動。

市場動態

道場協議生態系統內的市場動態由分散式原則所主導，決策權和經濟參與權力分散在所有參與者之間。數據經濟應用程序通過實現點對點數據交換而促進這些動態，無需中介，降低成本，提高交易效率。

Dojo內的經濟模型旨在激勵數據提供者和消費者。

• 數據提供者分享高品質的數據集和訓練人工智慧模型，將獲得DOAI代幣的獎勵。
• 消費者，如AI開發人員和研究人員，可以使用DOAI代幣購買這些數據集，使他們能夠獲得改進其AI模型所需的數據。

生態系統中的數據和資本不斷流動，有助於維持流動性，鼓勵所有利益相關者持續參與，但同時也帶來了一些技術和經濟上的挑戰。

確保正在交易的數據的安全和完整性是一個挑戰。該協議通過使用區塊鏈技術來提供所有交易的不可變記錄，確保數據一旦在市場上列出就不能被篡改。

從經濟上來說，挑戰在於創建一個鼓勵長期參與的可持續模式。道場通過強大的激勵結構來解決這個問題，其中數據提供者不僅為其數據的初始銷售而獲得獎勵，而且還為其持續使用和對生態系統的貢獻而獲得獎勵。

結論

道場協議是人工智慧和區塊鏈技術交叉的有趣進展。通過其分散式架構，道場為人工智慧模型訓練、數據貨幣化和GPU資源共享提供了一個可擴展和安全的平台。區塊鏈集成確保了生態系統內的數據完整性、透明度和安全性，同時使用智能合約自動化流程，例如資源分配、治理和經濟交易。

Dojo的貢獻超越技術創新，還包括創建一個去中心化的市場，民主化了對高性能計算和AI數據的訪問。他們的經濟模型由DOAI代幣支持，賦予了AI開發人員和數據提供商權力，並建立了一個堅韌和開放的生態系統，以幫助未來AI和區塊鏈技術的發展。