简介

传统上，人工智能（AI）开发一直高度集中，进入的門檻很高，例如计算资源成本高昂以及少数大型科技公司垄断 AI 能力。这种中心化限制了创新，并且部分限制了开发和部署 AI 模型所需的工具的访问，从而阻碍了这些技术的更广泛采用。

认识到这些限制，Dojo 协议的创始人决定创建一个去中心化的基础设施，使高性能资源的访问民主化。Dojo 协议通过应用区块链技术，旨在将网络能力和数据更公平地分布在全球网络上，使 AI 开发人员、数据提供商和其他利益相关者能够在一个安全且可扩展的环境中协作。

该协议旨在解决特定技术挑战，例如高效管理 AI 训练工作负载、确保 AI 模型开发的透明度以及创建可持续的数据变现经济模型。

Dojo 协议是什么？

Dojo 协议是一个始于 AI 领域对去中心化解决方案日益增长的需求的用于 AI 数据变现和 GPU 训练的区块链网络。该协议的愿景是通过创建一个可扩展且透明的生态系统来改变 AI 格局，使 AI 模型能够以可扩展和透明的方式进行开发、训练和变现。

Dojo 的愿景设想了一个未来 - 未来 AI 的经济效益可以广泛分布，其发展不再受到科技垄断者垄断计算资源的阻碍。

开发团队和领导层

Dojo 协议的领导团队由AI、区块链和高性能计算方面的专家组成，每个人都为该项目带来了丰富的经验。

John Feng 是 Dojo 协议的首席执行官，在 AI 和区块链行业拥有超过 10 年的经验。他拥有出色的领导创新项目实绩，曾担任 Tars AI 的首席运营官，推动了公司的战略增长。他的学术背景包括加州大学洛杉矶分校（UCLA）的计算机科学硕士学位，专攻机器学习和分布式系统。

Jane Smith 担任 Dojo 协议的首席技术官，拥有麻省理工学院的 AI 博士学位，其研究重点是优化 AI 模型和开发可扩展的 AI 基础设施。在加入 Dojo 之前，Jane 是 Io.net 的首席 AI 架构师，负责开发 AI 解决方案。

Dojo 协议的开发得到了 Tars AI 的进一步支持，Tars AI 是一家孵化器，在指导项目开发方面发挥了重要作用。Tars AI的首席执行官 Paul Xu 负责战略监督，凭借他在技术和商业方面的经验，帮助指导Dojo协议的发展方向。他的参与确保了协议的开发能够同时注重技术卓越性和市场可行性。

Dojo 协议领导团队的综合专业知识对克服 AI 与区块链集成的复杂挑战至关重要，这使得该协议在去中心化 AI 领域占据了领先地位。

技术架构

Dojo 协议的区块链架构设计为多层系统，以处理 AI 模型训练和数据交易的严苛要求，确保高吞吐量和数据完整性。

AI 任务需要大量的计算资源和高效的数据管理，这在传统的单层区块链上可能具有挑战性。因此，该协议的架构采用多层方法，其中不同层发挥专门的功能以保持系统效率。

基础层主要负责确保数据完整性和处理交易。它使用类似于权益证明 (PoS, Proof-of-Stake) 的共识机制，以确保网络在不影响速度或安全性的情况下就区块链的状态达成一致，有助于管理与 AI 工作负载相关的大量交易。

为了解决可扩展性问题，它还集成了用于特定任务的侧链，例如 AI 模型训练。这允许主链流动，同时提供灵活性以自定义共识机制和处理规则。

专门的算法和数据结构，负责将 AI 模型整合到 Dojo 的区块链中。为了处理 AI 工作负载的复杂性和规模，Dojo 采用默克尔树 (Merkle Trees) 和有向无环图 (Directed Acyclic Graph, DAG) 等数据结构。

默克尔（Merkle）树形图

默克尔树组织和验证 AI 数据块的完整性，允许在不重复传输或存储整个数据集的情况下高效证明数据完整性。

DAG和区块链的区别

DAG 的结构支持任务的并行处理，有助于管理不同 AI 任务之间的依赖关系，使网络能够更有效地处理复杂的 AI 工作流程。

Dojo 协议中的智能合约

智能合约是 Dojo 协议治理和运营的一部分。它们是存储在区块链上的自执行程序，自动执行之前由网络定义的规则和协议。在 Dojo 中，它们管理重要的功能，例如 GPU 资源的分配、数据交易的执行和代币经济的管理。例如，当用户租用 GPU 功率进行 AI 模型训练时，智能合约可确保交易安全执行，只有在计算任务按协议完成时才会将 DOAI 代币转移。

安全措施和可审计性

Dojo 中的智能合约采用多层安全设计，包括防止未经授权访问和篡改的加密技术。所有合约代码都是公开可访问的，允许社区持续审查，确保可以及时识别和解决潜在漏洞。

通过结合多层区块链设计、先进的 AI 集成机制和智能合约基础设施，Dojo 协议为去中心化的 AI 开发提供了一个可扩展、安全且高效的平台。

GPU 训练层和计算基础设施

该协议的 GPU 训练层旨在促进 AI 模型的高效且可扩展的训练，使从个人用户到大型组织的广泛 GPU 所有者网络能够将其闲置的 GPU 资源贡献给网络。

GPU 训练层旨在将计算任务分布在去中心化网络中，希望参与网络的用户首先注册并验证他们的硬件，确保其符合必要的技术和安全标准。经过验证后，他们可以安装 Dojo GPU 软件，该软件将他们的硬件与区块链集成。这允许 GPU 资源安全地连接到网络，准备接收和执行任务。

网络中的任务是根据考虑功率可用性、工作负载兼容性和 GPU 历史性能等因素的算法来分配的。

性能和可扩展性

Dojo 协议通过结合实时可扩展性功能和支持动态资源分配的架构来解决可扩展性挑战。

随着对 AI 模型训练的需求增加，网络可以通过整合来自新参与者的额外 GPU 来扩展，而不会影响性能，这得益于 Dojo GPU 训练层的一部分的任务分发和资源管理协议。

DojoVPN：安全和隐私基础设施

DojoVPN 在去中心化环境中确保安全和私密的数据交易。与依赖集中式服务器路由用户流量的传统 VPN 不同，DojoVPN 使用去中心化的节点网络来管理数据路由和加密。这种架构通过消除单点故障和降低集中式数据泄露的风险来增强用户隐私。

DOAI 代币：代币经济学和治理

DOAI 代币在 Dojo 协议中发挥多种功能，推动平台的经济模型运作，并在平台文档中详细说明。DOAI 的总供应量上限为 10 亿个代币，采用战略性分发计划，旨在促进生态系统的增长并确保其长期可持续发展。

供应机制和分发模型

DOAI 代币的分发旨在平衡初始流动性和长期增长。代币分配涵盖多个类别，包括风险投资、节点销售、战略销售、流动性提供、耕作激励和团队储备。

例如，耕作获得了相当大比例的分配（43.5%），以激励参与者长期为网络的安全性和功能性做出贡献。

代币解锁计划旨在防止即时抛售，通过与网络增长轨迹相一致的逐步释放。例如：耕作奖励须遵守 48 个月的锁定期，并设有初始悬崖期（等待期），确保激励措施与长期参与保持一致。

经济激励

DOAI 代币用于奖励通过 Dojo GPU 网络贡献计算能力的参与者。这有助于维持一个活跃的生态系统，因为它鼓励 GPU 所有者共享资源，进而支持平台的 AI 模型训练能力。

经济模型包括质押机会，参与者可以锁定他们的 DOAI 代币以获得额外的奖励并参与治理决策。这种机制通过鼓励积极参与和长期承诺，使代币持有者的利益与 Dojo 协议的长期成功相一致。

治理

Dojo 协议中的治理是民主和去中心化的。其框架旨在确保协议的发展能够反映社区的集体利益。

代币持有者可以通过投票参与影响协议多个方面的提案，例如更新、新功能集成以及经济参数调整。每个参与者的投票权与他们持有的 DOAI 代币数量成正比，确保在网络中拥有更大利益的人对网络的发展方向拥有更大的影响力。

投票过程透明公开，通过智能合约自动执行已批准的提案。这确保了所有决策过程都是公开透明，并可以接受社区的审计。

代币效用

DOAI 代币促进多种活动，推动网络功能和增长。

其主要用途之一，是作为 Dojo 生态系统内的交换媒介。参与者使用 DOAI 在 Dojo GPU 平台上支付 GPU 租赁费用，实现去中心化 AI 模型训练。这确保开发人员和研究人员无需依赖昂贵的集中式基础设施即可获得计算能力。

此外，DOAI 代币用于支付 DojoVPN 的增值服务，为用户提供安全、私密的网络访问，同时保证所有交易透明且不可篡改。

DOAI 代币经济学和治理框架的设计平衡了激励参与、确保长期可持续性和维护去中心化、社区驱动的协议。

数据经济与货币化

Dojo 协议的数据经济应用程序旨在为 AI 数据提供去中心化的市场。它允许用户在安全且透明的区块链环境中购买、出售和交易 AI 数据集，确保所有交易都是不可变且可审计的。

该应用程序使用智能合约来自动执行数据定价、交易和估值的过程。它们被编程为自动执行预定义的条件，确保交易公平且透明地执行。应用程序中的定价算法考虑了数据质量、需求和历史交易表现等多种因素，以确定数据集的价值。这种动态的定价模型有助于创建一个公平且具竞争力的市场，使数据提供者和消费者能够有效地互动。

市场动态

Dojo协议生态系统内的市场动态遵循去中心化原则，所有参与者共同拥有决策权和经济参与权。数据经济应用程序通过实现点对点数据交换，消除中介环节，从而降低成本、提高交易效率，促进市场活力。

Dojo 中的经济模型旨在激励数据提供者和消费者。

• 数据提供者因分享高质量数据集和训练 AI 模型而获得 DOAI 代币奖励。
• 消费者，例如 AI 开发人员和研究人员，可以使用DOAI代币购买这些数据集，从而获取改进 AI 模型所需的数据。

生态系统内数据和资本的持续流动有助于保持流动性,并鼓励所有利益相关者持续参与，但它也伴随着技术和经济上的几个挑战。

其中一项挑战是确保交易数据的安全性和完整性。该协议通过使用区块链技术为所有交易提供不可篡改的记录来解决这一问题，确保数据一旦在市场中列出就无法被篡改。

从经济角度来看，挑战在于创建一个鼓励长期参与的可持续模型。Dojo 通过强大的激励结构来解决这个问题，其中数据提供者不仅因其数据的初始销售而获得奖励，而且因其持续使用和对生态系统的贡献而获得奖励。

结论

Dojo 协议是 AI 和区块链技术交叉领域的一项有趣进展。通过其去中心化架构，Dojo为 AI 模型训练、数据货币化和GPU资源共享提供了一个可扩展且安全的平台。区块链集成确保了其生态系统中的数据完整性、透明度和安全性，同时利用智能合约实现了资源分配、治理和经济交易等流程的自动化。

Dojo 的贡献不仅限于技术创新，还包括创建一个去中心化市场，使高性能计算和 AI 数据的使用更加普及。他们的经济模型由 DOAI 代币支持，为 AI 开发人员和数据提供者提供支持，并建立一个灵活开放的生态系统，助力 AI 和区块链技术的未来发展。