EMC:推动AI技术与区块链融合新动力

进阶10/24/2024, 2:26:40 PM
EMC项目是一项创新性的去中心化AI算力平台,通过整合全球闲置GPU资源,旨在解决算力供需不平衡的问题。该平台提供多种服务,包括EMC Hub、JarvisBot和OmniMuse,促进AI模型的训练和应用。EMC的双通缩经济模型和分布式架构,确保了用户能够以低成本获取高性能算力,同时为开发者创造了更多的参与机会。未来,EMC将继续拓展在医疗、金融和物联网等领域的应用,推动AI技术的普及和发展。

1. 引言

在飞速发展的科技大潮下,人工智能和区块链技术的融合正成为新焦点,而构建基于视觉处理器(Graphics Processing Unit, GPU)的算力 DePin 这一叙事,开始在Web3领域掀起新浪潮。

近年来,AI技术的广泛应用,使众多产业对算力资源的需求日益增长,然而,市场上高性能GPU的垄断使许多中小企业难以获得所需的算力支持。EMC(Edge Matrix Computing)项目的诞生,正是基于这一需求趋势,通过整合全球闲置的显卡资源,意图解决算力摩擦性不足的调配问题。

EMC团队首创了“DeAI”的概念,区别于传统GPU云服务,该项目通过其算力调度平台,提供了一个高效的AI训练模型,致力于使开发者能低成本获得计算资源。这一创新推动了AI与区块链在资源利用、数据共享等方面的整合,既赋能了Web3生态的发展,又创造了现实的应用价值。

2. EMC项目概述

2.1 项目基本情况

EMC (Edge Matrix Computing) 成立于 2022 年,是一个高性能的去中心化 AI 算力应用网络,旨在解决 AI 技术发展与 GPU 算力资源之间摩擦性不足的矛盾。截至2024年10月,已在全球30多个国家和地区建立了算力网络和AI+Web3社区,致力于为创业者和开发者提供更加平等和开放的机会。

作为Web3领域内首个实现GPU算力资产与AI应用无缝连接的平台,EMC的核心产品面向不同的AI和Web3应用场景,构建了分布式高性能的算力DePIN服务。比如,EMC Hub负责去中心化算力调度,提供全球范围的算力资源,助力AI开发者高效完成任务;JarvisBot专注于丰富的AI服务应用,通过深度学习优化用户体验,为各种业务场景提供智能化支持;OmniMuse作为创新平台,旨在推动AI技术的研发与推广。

在这样的背景下,EMC致力于推动去中心化AI生态的构建,不仅为开发者提供低成本、高效率的计算资源,也为各行各业的创新应用开辟了新的可能性。通过整合分布式算力、智能合约及AI服务,EMC期望成为未来AI与区块链融合的重要推动力量,为全球开发者和创业者创造更广阔的发展空间。

2.2 创始团队


EMC项目主要创始人(图源:Edge Matrix Chain (emc.network))

EMC核心团队包括多位行业资深专家,具备广泛的云计算、Ai与市场推广背景:

  • Alex Goh

MC的联合创始人、EMC基金会主席,拥有Macquarie University的MBA学位,在全球市场开发方面有超过20年的经验,此前曾担任Improbable.io大中华区总经理,AWS(亚马逊)全球GM,目前主要负责EMC在新加坡的商业化和全球推广。

  • BK Khur

EMC联合创始人兼CTO,毕业于南洋理工大学(NTU)工程学院,曾是南洋理工大学的研究员。拥有丰富的技术背景,曾在德勤咨询负责数字化转型,是JuzToday和ShopperBoard等公司的联合创始人,具备多个创新项目的管理和技术经验。

  • Allen Foo

EMC基金会董事会成员及产品和技术顾问,UCCVR早期风险投资基金及VooX的创始人兼CEO,曾负责Unity和微软大中华区的业务拓展,在云服务领域的领导经验显著。

  • Terrence Ngu

EMC基金会董事会成员,及全球市场推广策略顾问,Hashmeta创始人,曾任StarNgage首席社区官,并在多家高科技公司担任过要职,专注于全球市场战略和社区建设。

2.3 当前融资状况

截至目前,EMC项目已完成多轮重要融资,显现出其在全球AI和Web3领域的强劲发展潜力。首轮融资完成于2024年1月,主要投资者包括Swiss Bochsler Group、Future3 Campus、1783 Labs、Frontier Research、DMC、VOFO Corp、Exabits.ai、Hashm ta、CEEX Labs等机构和家办。

2024年2月,EMC团队宣布完成第二轮数百万美元的战略融资,由Faculty Group和Flow Capital领投,资金来源涵盖全球Web3社区、DAOs和AI开发者社群,再次加快了EMC算力节点的布局和开发建设。

2024年8月30日,EMC宣布成功完成2000万美元的A轮融资,由Amber Group和P2 Ventures领投,其它参与者还包括One Comma、Kapley Judge and Associated Corporations、Cyberrock Venture Fund等知名投资机构,进一步强化了其作为去中心化算力调度平台与AI创新者的行业地位。

2.4 相关资源

3. 项目优势

3.1 分布式GPU

在高性能GPU市场被英伟达等巨头垄断的背景下,EMC凭借其独特的分布式去中心化算力网络,利用全球范围内闲置的GPU资源,有效解决了算力供需不平衡的问题。尤其是在以太坊合并后,众多矿场的关闭导致了大量GPU设备的闲置,这为EMC提供了机会,以低成本为AI开发者提供所需的算力支持。

目前,EMC网络上已部署了超过100个GPU节点,覆盖全球多个国家和地区,主要型号包括A100、H100、RTX 4090和3090等。这些算力资源由互联网数据中心(IDC)、云服务提供商(CSP)、矿场(Mining farm)以及专为AI开发设计的EMC AI Workstation共同提供。EMC网络采用了结合工作量证明(PoW)和权益证明(PoS)的机制,参与者通过贡献算力和质押获得代币奖励,实现挖矿和质押的双重收益。

使用感上,EMC AI Workstation设计注重即插即用,首批产品配备的高性能硬件(如Intel Core i7 CPU、2TB固态硬盘、32GB DDR5 6400Hz内存和RTX 4090显卡),确保能够满足复杂AI任务所需的计算资源与数据处理能力,为用户提供了一个高效的工作环境,推动整个生态系统的创新与发展。


全球GPU算力分布图示(图源:Geomap

3.2 创新DeAI生态

EMC通过其独特的去中心化AI生态(DeAI),构建了一个从基础设施到应用开发的完整系统,其核心理念是开放、透明和民主化,旨在通过去中心化的模型、数据和算力来解决传统AI中心化的问题。例如,传统AI模型往往由少数公司控制,导致数据和算法的封闭性。而在EMC的DeAI系统中,算法和数据通过分布式网络共享,用户可自主管理数据,极大地丰富了数据生态,增强了用户对AI模型的贡献和控制权。

在牛市来临之际,市场对新技术和创新模式的需求尤为迫切,而AI和Web3的结合是未来市场的重要趋势。EMC通过整合这两大热门领域,创造了新的市场叙事,为投资者带来了新的投资机会,特别是在去中心化AI开发和应用市场中,预期会掀起一波新的投资浪潮。

3.3 双代币+双通缩

EMC采用的是“双代币+双通缩“模型:一个代币用于治理和参与生态系统的决策,另一个代币则作为主要交易媒介。这种设计增强了项目的灵活性,允许代币在不同功能中发挥各自作用。

此外,EMC的双通缩机制通过特定的经济设计,减少代币的流通量,确保其稀缺性。具体来说,这包括定期回购代币以减少市场流通量,并通过销毁部分代币(如在交易中收取的手续费)来进一步降低流通量。这种机制不仅维护了代币的稀缺性,还提升了其长期价值。

在EMC社区里,用户可以通过充值代币、参与真实世界资产(RWA)交易以及出售AI模型等多种方式积极融入EMC生态,从而促进代币的流通与使用。总之,这种”双代币+双通缩“的模型为EMC奠定了坚实的经济基础,并凭借多样化的收益模式,激励了更多开发者和用户参与到EMC生态系统中。


EMC经济模型设计(图源:Edge Matrix Chain (emc.network)

3.4 低技术门槛

EMC通过推出EMC Hub工具,极大降低了AI DApp开发的技术门槛。开发者可以利用其丰富的SDK和工具集,轻松创建和部署AI应用程序。这种开放、易用的开发平台不仅能够吸引更多开发者加入EMC生态,还促进了AI技术在Web3生态中的普及,为智能AI技术的快速应用铺平了道路。

4. EMC生态介绍

作为结合了人工智能与Web3技术的项目,EMC整个生态体系分为四层,分别是 Protocol Layer 协议层、Network Layer 网络层、Application Layer 应用层和 Asset Layer 资产层,技术上,通过独特的网络拓扑结构、边缘算力调度和多层次的节点设计,为用户提供高效的AI算力解决方案。

EMC生态构成(图源:Edge Matrix Chain (emc.network)

4.1 EMC Protocol

EMC Protocol 是一种基于EVM生态的分布式 AI 算力调度方案,借助Arbitrum One主链的高性能基础架构,实现状态机的提交和验证,致力于调度全球闲置的算力资源,满足AI训练任务的高计算需求。

如下图所示,EMC的网络拓扑结构可分为四类节点:计算节点 Computing Nodes、中继节点 Router Nodes、验证节点 Validator Nodes, 及事务存储层 Transaction Storage—— 这些负责不同功能的节点被统一调度,传递执行交易的提交和确认,协同完成AI模型训练和推理任务;最终,所有的交易状态、计算任务的结果会被存储在Arbitrum One的事务存储层中,确保数据的长期可用性。


EMC网络拓扑结构(图源:https://cryptoviet.info/edge-matrix-chain-la-gi

EMC Protocol 的核心技术实现依赖其高效的提交与确认机制,这使其在算力调度和验证节点管理方面具有独特优势。首先,提交机制通过将状态机打包为承诺结构发送到 Arbitrum 主链上进行记录,称为“提交”。用户在此阶段可以立即执行下一步操作,而不必等待实际确认的完成。交易一旦被提交到智能合约中,便视为已完成,整个过程异步进行,虽然需要一些时间,但用户体验上的延迟感知被大大减弱。

在 Pos 机制下,验证节点通过质押 EMC 代币来履行其职责,确保公平和可靠。一旦验证失败,质押物可能被没收,进一步强化了系统的安全性。激励机制与质押的 EMC 数量挂钩,质押最多的节点优先成为验证者,智能路由同样依赖质押来保障任务的优先分配与稳定性。计算节点则有两种选择:质押 EMC 以获取更高的奖励,或选择执行不需要长时间算力的任务,增加运营弹性和利润,尤其适合较小的节点。

同时,EMC Protocol 还通过边缘算力调度大幅提升了算力利用效率。相比传统的中心化数据中心,EMC 网络调用全球范围内的闲置 GPU 资源,优化计算能力的分配。通过与 EMC 合作伙伴网络(EPN)的协作,EMC 实现了全球化的去中心化算力支持,确保了在大规模并发情况下系统的稳定性与可扩展性。这种设计使 EMC Protocol 能够有效应对当今复杂计算环境的挑战,为 AI 和实时应用提供了坚实的基础。

4.2 EMC Hub

EMC HUB 平台通过将 AI 模型库与计算资源整合,将开发与部署变得更加高效。 对开发者来说,他们可以将 AI 模型打包成 Docker 容器,并上传至平台,附带示例代码和参数说明,以此获得平台奖励。这一机制大大减少了开发者在模型发布和分发上的负担。,因此对于用户来说,只需订阅计算节点,便可通过一键部署的方式运行这些模型的 Docker 容器,快速启动完整的 AI 实例,系统也会自动配置相应的 API。


EMC Hub官网介绍(图源:EMCHub

在算力调度上,EMC Hub 依托智能路由和节点的协同工作:前者优化路径和数据传输,后者执行计算任务,通过动态调度计算池中的GPU资源,然后根据任务负载和优先级智能分配。与传统方式相比,这种模式避免了繁琐的云服务购买、模型选择及环境部署过程,帮助开发者集中更多精力于创新。

在安全与效率方面,EMC Hub 采用 PoS+PoW 混合共识算法,整个网络中共有3F+1个验证节点来共同维护机制,并通过拜占庭容错(IBFT)算法完成以2/3确认的方式完成验证,而PoS 保证了节点的安全性,防止恶意攻击,而 PoW 则负责验证计算任务的完成度。这种混合机制不仅提升了平台的安全性,还缩短了 AI 训练周期。据统计,这种方式的成本仅为传统方法的30%,工作量能锐减到数小时之内。


EMC多层级框架与应用分布图(图源:EMCprotocol (EMC) · GitHub

4.2.1 JarvisBot

EMC 人工智能助手 Jarvis 是一个革命性的 AI 开发平台,依托 EMC 网络与去中心化的架构,结合了深度学习算法,使其不仅仅是一个 AI 聊天机器人,还能通过深度学习算法提高算力分配的精准度,在保留强大对话能力的同时,自动化处理复杂的计算任务与模型训练,优化 AI 部署流程。

在功能上,JarvisBot 实现了多种 AI 应用,包括生成文案、图片、翻译和文章改写等。同时,用户可以创建定制化机器人,用于客户支持、潜在客户生成、订单更新和个性化推荐等场景。通过结合 Web3 经济模型,用户在享受 AI 服务的同时还能通过贡献资源获得收益,这种设定,使得JarvisBot有别于传统AI应用只能用户订阅使用的模式,真正将AI的开发和创造做到共享,这种模式使其在市场上备受关注。

此外,JarvisBot 从设计上极大地简化了 AI 模型的部署流程,通过 JarvisBot 提供的 Web3 工具,开发者可以轻松调用其功能,将 AI 模型快速上线,无需繁琐的手动配置,不仅提升了模型训练的效率,还为 AI 和 DeAI 开发领域带来了更加高效、经济的解决方案,使其成为去中心化版本的 “ChatGPT”。


Jarvis Bot 使用页面(图源:https://docs.jarvisbot.ai/

4.2.2 OmniMuse

OmniMuse 是一个创新的平台,旨在通过去中心化人工智能(DeAI)促进AI技术的发展。该平台提供了一系列功能,包括可定制的智能合约模板和框架,专为模型铸造、交易和数据共享设计,显著加快AI应用的开发进程。同时,OmniMuse 集成了流行的区块链开发工具,简化了去中心化应用程序的创建。

OmniMuse 利用IPFS等去中心化存储解决方案,以确保数据资产的永久性和不可篡改性,实现在重视数据隐私的同时,促进安全的数据共享和交易。由于OmniMuse前沿的隐私和安全功能得益于先进的加密工具,如同态加密、安全多方计算和可验证计算,又进一步增强了平台的安全性。

此外,OmniMuse 正在开发的 DeAI Store 将成为一个汇聚去中心化AI应用的创新平台,帮助用户发现并获取最新的智能技术应用。DeAI Store 提供去中心化的AI数据存储、智能合约模板和开发框架,同时集成加密工具以确保用户隐私安全。该平台旨在创建一个没有技术“边界”、人人共享的合作环境,以释放AI的巨大潜力,并吸引众多AI开发者、创作者和使用者加入,共同推动AI技术的创新与发展。


OmniMuse主页面(图源:OmniMuse

4.3 Openverse Framework

在EMC Hub的基础上,Openverse进一步扩展功能,集成多个开发者工具和SDK,增强了开发者在去中心化环境下的应用能力,并促进与EMC Hub的无缝对接,使开发者能够快速部署AI应用。

从功能来说,Openverse是一个为Web3开发者集成多种SDK工具的平台,包括EMC SDK、Web3 SDK、3D Scene SDK和 DID SDK,这些工具可以支持核心Web3功能,比如3D Scene SDK能够快速构建虚拟3D世界,而DID SDK提供区块链级别的身份验证,保障数据隐私安全。

开发者不仅可以将AI模型上传至平台,还能通过Openverse的一键部署功能轻松启动和管理AI实例,简化开发流程。这种集成化平台显著降低了Web3开发的门槛,使开发者能够专注于应用创新和业务增长。


Openverse主要使用步骤(图源:EMCprotocol (EMC) · GitHub

5. 相关代币概述

5.1 代币分配

$EMC 是一种基于Arbitrum One公链发行的代币,总供应量达到10亿个。这些代币的分配涵盖多个用途,包括社区奖励、发展基金及流动性等,其设计理念在于为开发者和用户提供参与去中心化计算生态的机会,激励用户积极参与生态系统的建设,实现算力的高效利用与经济流通。


EMC代币初始分配模型(图源:代币分配 | EMC白皮书

5.2 收益通缩模式

EMC引入了双代币经济模型,除了基础的$EMC代币,还推出了稳定币Credits,作为EMC市场中交易的媒介。该机制的核心在于用户需要使用$EMC购买Credits,而在这一过程中,$EMC将被完全销毁,进而提高其稀缺性和价值。这种设计不仅有助于保持$EMC的价格稳定增长,也吸引了更多用户加入EMC生态。

EMC的收益通缩模式,包含具体收益通缩和算力消耗通缩两种,用于保持代币供需平衡。

  1. 在收益通缩机制中,交易使用稳定币或其他代币,然后算力集群通过算力协议进行租赁。RWA平台的交易手续费将被转化为$EMC并销毁,其中80%的租金收入归出租方,20%则被销毁。同时,交易双方还将获得$EMC作为奖励,进一步推动代币的使用和销毁。
  2. 在算力消耗通缩机制下,EMC Hub提供了丰富的算力和应用订阅服务,用户需要通过质押其他加密货币来获取这些服务。这种情况下,质押的资产将被转化为$EMC,存入消费账户的$EMC不能提取,而是在服务使用后被销毁,从而增加了$EMC的消耗量并提升其价值。

5.3 释放模型

EMC代币的首次代币生成活动(TGE)于2023年11月9日启动,整个代币释放计划将持续24至48个月,涵盖投资者和项目团队。代币分配中,生态系统奖励(包括治理代币)占总供应量的47%。此外,EMC经济体系中内置了通缩机制和销毁计划,旨在借由这些措施运维生态系统,提升代币的长线价值。


$EMC代币36个月流通变化趋势图(图源:代币获取 | EMC白皮书

6. 未来价值分析

EMC项目是传统Web2与Web3的结合体。与Web2项目相比,其优势在于利用分布式的GPU节点,可以有效聚合分散的算力资源,缓解传统中心化系统造成的供需失衡;较于其他Web3项目,EMC通过将AI与DePIN深度结合,为AI模型训练提供了具有成本效益的解决方案,建立了一个知识、数据和计算资产共享的市场,加之独特的Credits机制能够加速经济循环,为投资者提供了新的收益流和机会。

在未来应用方面,EMC使高性能计算变得可及且经济,也为更多行业的AI应用打开了大门。

比如,医疗领域,EMC可以利用其强大的算力支持,处理大规模医疗数据,推动个性化医疗和精准诊断的实现,通过分析患者的历史数据和基因信息,AI模型也可以更有效地制定治疗方案;在金融行业,EMC的算力可以用于处理复杂的金融交易和风险评估,降低成本的同时确保数据的安全性和透明度。

最有潜力的应用集中于智能城市和物联网 IoT 方面,EMC的分布式架构能够支持大量设备的实时数据处理,促进智能交通、能源管理等系统的优化,从而提高城市的运营效率和可持续性。

目前,大模型的工程化技术相对成熟,但算力的稳定性与代码的封装可靠性仍需密切关注和不断优化。考虑到EMC项目处于DePIIN的热门赛道,因而初步具备CX(客户体验)的可行性。另一方面, 从已披露信息来看,项目的华人背景明显,未来的市场拓展可能需要多元化战略,以增强全球影响力。


参考

  1. https://docs.emc.network/whitepaper
  2. https://docs.jarvisbot.ai/
  3. https://twitter.com/EMCprotocol
  4. https://linktr.ee/emcnetwork
  5. https://emchub.ai/#/home
  6. https://coinmarketcap.com/currencies/edge-matrix-computing/
作者: Smarci
译者: Viper
审校: Edward、Piccolo、Elisa
译文审校: Ashely、Joyce
* 投资有风险,入市须谨慎。本文不作为Gate.io提供的投资理财建议或其他任何类型的建议。
* 在未提及Gate.io的情况下,复制、传播或抄袭本文将违反《版权法》,Gate.io有权追究其法律责任。

EMC:推动AI技术与区块链融合新动力

进阶10/24/2024, 2:26:40 PM
EMC项目是一项创新性的去中心化AI算力平台,通过整合全球闲置GPU资源,旨在解决算力供需不平衡的问题。该平台提供多种服务,包括EMC Hub、JarvisBot和OmniMuse,促进AI模型的训练和应用。EMC的双通缩经济模型和分布式架构,确保了用户能够以低成本获取高性能算力,同时为开发者创造了更多的参与机会。未来,EMC将继续拓展在医疗、金融和物联网等领域的应用,推动AI技术的普及和发展。

1. 引言

在飞速发展的科技大潮下,人工智能和区块链技术的融合正成为新焦点,而构建基于视觉处理器(Graphics Processing Unit, GPU)的算力 DePin 这一叙事,开始在Web3领域掀起新浪潮。

近年来,AI技术的广泛应用,使众多产业对算力资源的需求日益增长,然而,市场上高性能GPU的垄断使许多中小企业难以获得所需的算力支持。EMC(Edge Matrix Computing)项目的诞生,正是基于这一需求趋势,通过整合全球闲置的显卡资源,意图解决算力摩擦性不足的调配问题。

EMC团队首创了“DeAI”的概念,区别于传统GPU云服务,该项目通过其算力调度平台,提供了一个高效的AI训练模型,致力于使开发者能低成本获得计算资源。这一创新推动了AI与区块链在资源利用、数据共享等方面的整合,既赋能了Web3生态的发展,又创造了现实的应用价值。

2. EMC项目概述

2.1 项目基本情况

EMC (Edge Matrix Computing) 成立于 2022 年,是一个高性能的去中心化 AI 算力应用网络,旨在解决 AI 技术发展与 GPU 算力资源之间摩擦性不足的矛盾。截至2024年10月,已在全球30多个国家和地区建立了算力网络和AI+Web3社区,致力于为创业者和开发者提供更加平等和开放的机会。

作为Web3领域内首个实现GPU算力资产与AI应用无缝连接的平台,EMC的核心产品面向不同的AI和Web3应用场景,构建了分布式高性能的算力DePIN服务。比如,EMC Hub负责去中心化算力调度,提供全球范围的算力资源,助力AI开发者高效完成任务;JarvisBot专注于丰富的AI服务应用,通过深度学习优化用户体验,为各种业务场景提供智能化支持;OmniMuse作为创新平台,旨在推动AI技术的研发与推广。

在这样的背景下,EMC致力于推动去中心化AI生态的构建,不仅为开发者提供低成本、高效率的计算资源,也为各行各业的创新应用开辟了新的可能性。通过整合分布式算力、智能合约及AI服务,EMC期望成为未来AI与区块链融合的重要推动力量,为全球开发者和创业者创造更广阔的发展空间。

2.2 创始团队


EMC项目主要创始人(图源:Edge Matrix Chain (emc.network))

EMC核心团队包括多位行业资深专家,具备广泛的云计算、Ai与市场推广背景:

  • Alex Goh

MC的联合创始人、EMC基金会主席,拥有Macquarie University的MBA学位,在全球市场开发方面有超过20年的经验,此前曾担任Improbable.io大中华区总经理,AWS(亚马逊)全球GM,目前主要负责EMC在新加坡的商业化和全球推广。

  • BK Khur

EMC联合创始人兼CTO,毕业于南洋理工大学(NTU)工程学院,曾是南洋理工大学的研究员。拥有丰富的技术背景,曾在德勤咨询负责数字化转型,是JuzToday和ShopperBoard等公司的联合创始人,具备多个创新项目的管理和技术经验。

  • Allen Foo

EMC基金会董事会成员及产品和技术顾问,UCCVR早期风险投资基金及VooX的创始人兼CEO,曾负责Unity和微软大中华区的业务拓展,在云服务领域的领导经验显著。

  • Terrence Ngu

EMC基金会董事会成员,及全球市场推广策略顾问,Hashmeta创始人,曾任StarNgage首席社区官,并在多家高科技公司担任过要职,专注于全球市场战略和社区建设。

2.3 当前融资状况

截至目前,EMC项目已完成多轮重要融资,显现出其在全球AI和Web3领域的强劲发展潜力。首轮融资完成于2024年1月,主要投资者包括Swiss Bochsler Group、Future3 Campus、1783 Labs、Frontier Research、DMC、VOFO Corp、Exabits.ai、Hashm ta、CEEX Labs等机构和家办。

2024年2月,EMC团队宣布完成第二轮数百万美元的战略融资,由Faculty Group和Flow Capital领投,资金来源涵盖全球Web3社区、DAOs和AI开发者社群,再次加快了EMC算力节点的布局和开发建设。

2024年8月30日,EMC宣布成功完成2000万美元的A轮融资,由Amber Group和P2 Ventures领投,其它参与者还包括One Comma、Kapley Judge and Associated Corporations、Cyberrock Venture Fund等知名投资机构,进一步强化了其作为去中心化算力调度平台与AI创新者的行业地位。

2.4 相关资源

3. 项目优势

3.1 分布式GPU

在高性能GPU市场被英伟达等巨头垄断的背景下,EMC凭借其独特的分布式去中心化算力网络,利用全球范围内闲置的GPU资源,有效解决了算力供需不平衡的问题。尤其是在以太坊合并后,众多矿场的关闭导致了大量GPU设备的闲置,这为EMC提供了机会,以低成本为AI开发者提供所需的算力支持。

目前,EMC网络上已部署了超过100个GPU节点,覆盖全球多个国家和地区,主要型号包括A100、H100、RTX 4090和3090等。这些算力资源由互联网数据中心(IDC)、云服务提供商(CSP)、矿场(Mining farm)以及专为AI开发设计的EMC AI Workstation共同提供。EMC网络采用了结合工作量证明(PoW)和权益证明(PoS)的机制,参与者通过贡献算力和质押获得代币奖励,实现挖矿和质押的双重收益。

使用感上,EMC AI Workstation设计注重即插即用,首批产品配备的高性能硬件(如Intel Core i7 CPU、2TB固态硬盘、32GB DDR5 6400Hz内存和RTX 4090显卡),确保能够满足复杂AI任务所需的计算资源与数据处理能力,为用户提供了一个高效的工作环境,推动整个生态系统的创新与发展。


全球GPU算力分布图示(图源:Geomap

3.2 创新DeAI生态

EMC通过其独特的去中心化AI生态(DeAI),构建了一个从基础设施到应用开发的完整系统,其核心理念是开放、透明和民主化,旨在通过去中心化的模型、数据和算力来解决传统AI中心化的问题。例如,传统AI模型往往由少数公司控制,导致数据和算法的封闭性。而在EMC的DeAI系统中,算法和数据通过分布式网络共享,用户可自主管理数据,极大地丰富了数据生态,增强了用户对AI模型的贡献和控制权。

在牛市来临之际,市场对新技术和创新模式的需求尤为迫切,而AI和Web3的结合是未来市场的重要趋势。EMC通过整合这两大热门领域,创造了新的市场叙事,为投资者带来了新的投资机会,特别是在去中心化AI开发和应用市场中,预期会掀起一波新的投资浪潮。

3.3 双代币+双通缩

EMC采用的是“双代币+双通缩“模型:一个代币用于治理和参与生态系统的决策,另一个代币则作为主要交易媒介。这种设计增强了项目的灵活性,允许代币在不同功能中发挥各自作用。

此外,EMC的双通缩机制通过特定的经济设计,减少代币的流通量,确保其稀缺性。具体来说,这包括定期回购代币以减少市场流通量,并通过销毁部分代币(如在交易中收取的手续费)来进一步降低流通量。这种机制不仅维护了代币的稀缺性,还提升了其长期价值。

在EMC社区里,用户可以通过充值代币、参与真实世界资产(RWA)交易以及出售AI模型等多种方式积极融入EMC生态,从而促进代币的流通与使用。总之,这种”双代币+双通缩“的模型为EMC奠定了坚实的经济基础,并凭借多样化的收益模式,激励了更多开发者和用户参与到EMC生态系统中。


EMC经济模型设计(图源:Edge Matrix Chain (emc.network)

3.4 低技术门槛

EMC通过推出EMC Hub工具,极大降低了AI DApp开发的技术门槛。开发者可以利用其丰富的SDK和工具集,轻松创建和部署AI应用程序。这种开放、易用的开发平台不仅能够吸引更多开发者加入EMC生态,还促进了AI技术在Web3生态中的普及,为智能AI技术的快速应用铺平了道路。

4. EMC生态介绍

作为结合了人工智能与Web3技术的项目,EMC整个生态体系分为四层,分别是 Protocol Layer 协议层、Network Layer 网络层、Application Layer 应用层和 Asset Layer 资产层,技术上,通过独特的网络拓扑结构、边缘算力调度和多层次的节点设计,为用户提供高效的AI算力解决方案。

EMC生态构成(图源:Edge Matrix Chain (emc.network)

4.1 EMC Protocol

EMC Protocol 是一种基于EVM生态的分布式 AI 算力调度方案,借助Arbitrum One主链的高性能基础架构,实现状态机的提交和验证,致力于调度全球闲置的算力资源,满足AI训练任务的高计算需求。

如下图所示,EMC的网络拓扑结构可分为四类节点:计算节点 Computing Nodes、中继节点 Router Nodes、验证节点 Validator Nodes, 及事务存储层 Transaction Storage—— 这些负责不同功能的节点被统一调度,传递执行交易的提交和确认,协同完成AI模型训练和推理任务;最终,所有的交易状态、计算任务的结果会被存储在Arbitrum One的事务存储层中,确保数据的长期可用性。


EMC网络拓扑结构(图源:https://cryptoviet.info/edge-matrix-chain-la-gi

EMC Protocol 的核心技术实现依赖其高效的提交与确认机制,这使其在算力调度和验证节点管理方面具有独特优势。首先,提交机制通过将状态机打包为承诺结构发送到 Arbitrum 主链上进行记录,称为“提交”。用户在此阶段可以立即执行下一步操作,而不必等待实际确认的完成。交易一旦被提交到智能合约中,便视为已完成,整个过程异步进行,虽然需要一些时间,但用户体验上的延迟感知被大大减弱。

在 Pos 机制下,验证节点通过质押 EMC 代币来履行其职责,确保公平和可靠。一旦验证失败,质押物可能被没收,进一步强化了系统的安全性。激励机制与质押的 EMC 数量挂钩,质押最多的节点优先成为验证者,智能路由同样依赖质押来保障任务的优先分配与稳定性。计算节点则有两种选择:质押 EMC 以获取更高的奖励,或选择执行不需要长时间算力的任务,增加运营弹性和利润,尤其适合较小的节点。

同时,EMC Protocol 还通过边缘算力调度大幅提升了算力利用效率。相比传统的中心化数据中心,EMC 网络调用全球范围内的闲置 GPU 资源,优化计算能力的分配。通过与 EMC 合作伙伴网络(EPN)的协作,EMC 实现了全球化的去中心化算力支持,确保了在大规模并发情况下系统的稳定性与可扩展性。这种设计使 EMC Protocol 能够有效应对当今复杂计算环境的挑战,为 AI 和实时应用提供了坚实的基础。

4.2 EMC Hub

EMC HUB 平台通过将 AI 模型库与计算资源整合,将开发与部署变得更加高效。 对开发者来说,他们可以将 AI 模型打包成 Docker 容器,并上传至平台,附带示例代码和参数说明,以此获得平台奖励。这一机制大大减少了开发者在模型发布和分发上的负担。,因此对于用户来说,只需订阅计算节点,便可通过一键部署的方式运行这些模型的 Docker 容器,快速启动完整的 AI 实例,系统也会自动配置相应的 API。


EMC Hub官网介绍(图源:EMCHub

在算力调度上,EMC Hub 依托智能路由和节点的协同工作:前者优化路径和数据传输,后者执行计算任务,通过动态调度计算池中的GPU资源,然后根据任务负载和优先级智能分配。与传统方式相比,这种模式避免了繁琐的云服务购买、模型选择及环境部署过程,帮助开发者集中更多精力于创新。

在安全与效率方面,EMC Hub 采用 PoS+PoW 混合共识算法,整个网络中共有3F+1个验证节点来共同维护机制,并通过拜占庭容错(IBFT)算法完成以2/3确认的方式完成验证,而PoS 保证了节点的安全性,防止恶意攻击,而 PoW 则负责验证计算任务的完成度。这种混合机制不仅提升了平台的安全性,还缩短了 AI 训练周期。据统计,这种方式的成本仅为传统方法的30%,工作量能锐减到数小时之内。


EMC多层级框架与应用分布图(图源:EMCprotocol (EMC) · GitHub

4.2.1 JarvisBot

EMC 人工智能助手 Jarvis 是一个革命性的 AI 开发平台,依托 EMC 网络与去中心化的架构,结合了深度学习算法,使其不仅仅是一个 AI 聊天机器人,还能通过深度学习算法提高算力分配的精准度,在保留强大对话能力的同时,自动化处理复杂的计算任务与模型训练,优化 AI 部署流程。

在功能上,JarvisBot 实现了多种 AI 应用,包括生成文案、图片、翻译和文章改写等。同时,用户可以创建定制化机器人,用于客户支持、潜在客户生成、订单更新和个性化推荐等场景。通过结合 Web3 经济模型,用户在享受 AI 服务的同时还能通过贡献资源获得收益,这种设定,使得JarvisBot有别于传统AI应用只能用户订阅使用的模式,真正将AI的开发和创造做到共享,这种模式使其在市场上备受关注。

此外,JarvisBot 从设计上极大地简化了 AI 模型的部署流程,通过 JarvisBot 提供的 Web3 工具,开发者可以轻松调用其功能,将 AI 模型快速上线,无需繁琐的手动配置,不仅提升了模型训练的效率,还为 AI 和 DeAI 开发领域带来了更加高效、经济的解决方案,使其成为去中心化版本的 “ChatGPT”。


Jarvis Bot 使用页面(图源:https://docs.jarvisbot.ai/

4.2.2 OmniMuse

OmniMuse 是一个创新的平台,旨在通过去中心化人工智能(DeAI)促进AI技术的发展。该平台提供了一系列功能,包括可定制的智能合约模板和框架,专为模型铸造、交易和数据共享设计,显著加快AI应用的开发进程。同时,OmniMuse 集成了流行的区块链开发工具,简化了去中心化应用程序的创建。

OmniMuse 利用IPFS等去中心化存储解决方案,以确保数据资产的永久性和不可篡改性,实现在重视数据隐私的同时,促进安全的数据共享和交易。由于OmniMuse前沿的隐私和安全功能得益于先进的加密工具,如同态加密、安全多方计算和可验证计算,又进一步增强了平台的安全性。

此外,OmniMuse 正在开发的 DeAI Store 将成为一个汇聚去中心化AI应用的创新平台,帮助用户发现并获取最新的智能技术应用。DeAI Store 提供去中心化的AI数据存储、智能合约模板和开发框架,同时集成加密工具以确保用户隐私安全。该平台旨在创建一个没有技术“边界”、人人共享的合作环境,以释放AI的巨大潜力,并吸引众多AI开发者、创作者和使用者加入,共同推动AI技术的创新与发展。


OmniMuse主页面(图源:OmniMuse

4.3 Openverse Framework

在EMC Hub的基础上,Openverse进一步扩展功能,集成多个开发者工具和SDK,增强了开发者在去中心化环境下的应用能力,并促进与EMC Hub的无缝对接,使开发者能够快速部署AI应用。

从功能来说,Openverse是一个为Web3开发者集成多种SDK工具的平台,包括EMC SDK、Web3 SDK、3D Scene SDK和 DID SDK,这些工具可以支持核心Web3功能,比如3D Scene SDK能够快速构建虚拟3D世界,而DID SDK提供区块链级别的身份验证,保障数据隐私安全。

开发者不仅可以将AI模型上传至平台,还能通过Openverse的一键部署功能轻松启动和管理AI实例,简化开发流程。这种集成化平台显著降低了Web3开发的门槛,使开发者能够专注于应用创新和业务增长。


Openverse主要使用步骤(图源:EMCprotocol (EMC) · GitHub

5. 相关代币概述

5.1 代币分配

$EMC 是一种基于Arbitrum One公链发行的代币,总供应量达到10亿个。这些代币的分配涵盖多个用途,包括社区奖励、发展基金及流动性等,其设计理念在于为开发者和用户提供参与去中心化计算生态的机会,激励用户积极参与生态系统的建设,实现算力的高效利用与经济流通。


EMC代币初始分配模型(图源:代币分配 | EMC白皮书

5.2 收益通缩模式

EMC引入了双代币经济模型,除了基础的$EMC代币,还推出了稳定币Credits,作为EMC市场中交易的媒介。该机制的核心在于用户需要使用$EMC购买Credits,而在这一过程中,$EMC将被完全销毁,进而提高其稀缺性和价值。这种设计不仅有助于保持$EMC的价格稳定增长,也吸引了更多用户加入EMC生态。

EMC的收益通缩模式,包含具体收益通缩和算力消耗通缩两种,用于保持代币供需平衡。

  1. 在收益通缩机制中,交易使用稳定币或其他代币,然后算力集群通过算力协议进行租赁。RWA平台的交易手续费将被转化为$EMC并销毁,其中80%的租金收入归出租方,20%则被销毁。同时,交易双方还将获得$EMC作为奖励,进一步推动代币的使用和销毁。
  2. 在算力消耗通缩机制下,EMC Hub提供了丰富的算力和应用订阅服务,用户需要通过质押其他加密货币来获取这些服务。这种情况下,质押的资产将被转化为$EMC,存入消费账户的$EMC不能提取,而是在服务使用后被销毁,从而增加了$EMC的消耗量并提升其价值。

5.3 释放模型

EMC代币的首次代币生成活动(TGE)于2023年11月9日启动,整个代币释放计划将持续24至48个月,涵盖投资者和项目团队。代币分配中,生态系统奖励(包括治理代币)占总供应量的47%。此外,EMC经济体系中内置了通缩机制和销毁计划,旨在借由这些措施运维生态系统,提升代币的长线价值。


$EMC代币36个月流通变化趋势图(图源:代币获取 | EMC白皮书

6. 未来价值分析

EMC项目是传统Web2与Web3的结合体。与Web2项目相比,其优势在于利用分布式的GPU节点,可以有效聚合分散的算力资源,缓解传统中心化系统造成的供需失衡;较于其他Web3项目,EMC通过将AI与DePIN深度结合,为AI模型训练提供了具有成本效益的解决方案,建立了一个知识、数据和计算资产共享的市场,加之独特的Credits机制能够加速经济循环,为投资者提供了新的收益流和机会。

在未来应用方面,EMC使高性能计算变得可及且经济,也为更多行业的AI应用打开了大门。

比如,医疗领域,EMC可以利用其强大的算力支持,处理大规模医疗数据,推动个性化医疗和精准诊断的实现,通过分析患者的历史数据和基因信息,AI模型也可以更有效地制定治疗方案;在金融行业,EMC的算力可以用于处理复杂的金融交易和风险评估,降低成本的同时确保数据的安全性和透明度。

最有潜力的应用集中于智能城市和物联网 IoT 方面,EMC的分布式架构能够支持大量设备的实时数据处理,促进智能交通、能源管理等系统的优化,从而提高城市的运营效率和可持续性。

目前,大模型的工程化技术相对成熟,但算力的稳定性与代码的封装可靠性仍需密切关注和不断优化。考虑到EMC项目处于DePIIN的热门赛道,因而初步具备CX(客户体验)的可行性。另一方面, 从已披露信息来看,项目的华人背景明显,未来的市场拓展可能需要多元化战略,以增强全球影响力。


参考

  1. https://docs.emc.network/whitepaper
  2. https://docs.jarvisbot.ai/
  3. https://twitter.com/EMCprotocol
  4. https://linktr.ee/emcnetwork
  5. https://emchub.ai/#/home
  6. https://coinmarketcap.com/currencies/edge-matrix-computing/
作者: Smarci
译者: Viper
审校: Edward、Piccolo、Elisa
译文审校: Ashely、Joyce
* 投资有风险,入市须谨慎。本文不作为Gate.io提供的投资理财建议或其他任何类型的建议。
* 在未提及Gate.io的情况下,复制、传播或抄袭本文将违反《版权法》,Gate.io有权追究其法律责任。
即刻开始交易
注册并交易即可获得
$100
和价值
$5500
理财体验金奖励!