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Web3助力AI突破发展瓶颈,DePIN或将成为支撑模型推理和边缘智能的新基建

彭昭 物联网智库 2023-12-03
作者:彭昭(智次方创始人、云和资本联合创始合伙人)
物联网智库 原创

这是我的第306篇专栏文章。

连续两周,我参与主持了由万向区块链实验室主办的直播活动Future 3 Talk,讨论的主题是DePIN(去中心化基础设施网络)。

提到DePIN,相信很多朋友已经不再陌生,它是一种物理基础设施部署和维护的范式创新。DePIN由世界各地的个人和公司以分布式的方式构建,供任何人使用。

在活动中,我与万向区块链实验室负责人杜宇、Arkreen 创始人Leo Lin作为Future3 Campus中DePIN方向的联合发起人,与Future 3 Campus孵化营二期的8支DePIN项目,进行了很多有意思的讨论。

话题中我们讨论了Web3与AI的结合。

随着ChatGPT等大型AI模型的兴起,海量数据和算力成为模型持续演进的必要条件。但这些关键资源目前仅有少数巨头能够获得,阻碍了AI创新。

去中心化物理基础设施网络DePIN提供了一种解决方案。

DePIN利用区块链等技术,可以将全球碎片化的算力和数据高效聚合,构建一个开放共享的基础设施网络。这为AI模型的训练和推理提供了可持续的资源供给。

因此今天我将与你分享,Web3与AI如何彼此助力,以及DePIN在支持大模型推理和边缘智能方面的优势。

DePIN:支撑AI模型训练与推理的去中心化基础设施

随着ChatGPT等大模型的出现,AI产业迎来了春天。

但这些模型需要海量的数据和强大的算力作为支持,否则大模型的长远发展将面临瓶颈。去中心化物理基础设施网络DePIN提供了支撑AI可持续发展的解决方案。

那么DePIN如何支撑AI大模型的训练和推理?

DePIN利用区块链技术,可以将全球碎片化的算力和数据资源串联起来,构建一个开放共享的基础设施网络。用户可以无需授权访问网络资源,实现算力和数据的自由流动。

我们都知道,AI大模型的发展可以分为两个部分:大模型的训练和大模型的使用。

大公司们在模型训练方面趋向于全球化和中心化,因为这可以提高效率。他们也希望模型训练的成本高昂,因为这样可以设置门槛,只有拥有足够资金的公司才能进行模型训练,形成一种“护城河”。

目前,大公司通过购买大量算力设备和爬取互联网数据,垄断了AI模型的训练。以ChatGPT为例,OpenAI曾透露ChatGPT的训练使用了45TB的数据、近1万亿个单词的文本内容,一般小公司无法获取这些算力和数据。

对于昂贵的训练设备,大公司不在乎其价格,因为他们有足够的资金购买。然而,小公司可能无法承受这样的成本。

而在模型推理阶段,天然适合在边缘设备上完成,因此去中心化的推理算力是最容易与经济模型结合的。

因此可以采用开源轻量级模型,配合DePIN的去中心化网络,用户只需部署模型并支付费用,即可享受低成本的AI服务,无需依赖于大公司的中心化云服务器。

同时,我们还需要考虑到,在当前的格局中,拥有大模型算力的一方和拥有海量数据的一方可能会发生博弈。

例如,拥有算力的一方可能阻止拥有数据的一方获取算力资源,反之亦然。为了打破这种博弈,我们需要一个无需许可的去中心化资源网络DePIN来支撑大模型的算力平台。

DePIN的引入有可能向所有参与者开放这些关键资源,包括数据和能源。

数据,是训练大模型的关键资源之一。未来数据的来源可以通过去中心化的方式,由数据的使用者自行决定是否开放给平台进行训练。

随着AIoT时代到来,海量传感器设备产生的数据,将成为持续稳定的模型训练资源。这些实时数据类型更加丰富,必将提升AI模型的准确性和应用场景。

ChatGPT近期宣布,其“知识”数据已进行更新,当前的知识截止日期是2023年4月。此前,多位计算机科学家曾预测,到2026年ChatGPT等大型语言模型的训练就将耗尽互联网上的可用文本数据,届时将没有新的训练数据可供使用。

而物联网涵盖的海量传感器、机器设备的数据,或许也能在一定程度上解决AIGC模型训练所需的数据来源。

能源,尤其是绿色和低成本的能源,是支持大模型持续发展的另一个重要资源。

大模型的计算是一个非常大的能耗场景,未来如果需要大模型能够持续发展,就需要有持续的、可靠的、绿色的、低成本的能源供应。如何得到无需许可(permissionless)的这些能源基础设施,是对于AI来说非常重要的关键底层基础设施。

总体来说,AI模型的推理和资源需求与DePIN是一个非常强的互相依赖的关系。

AI未来需要基于DePIN模式构建的基础设施,包括能源的基础设施、数据的基础设施、以及连接的基础设施。

边缘智能DePIN:实现AI去中心化的最佳场景

什么是边缘智能?

它指AI模型直接运行在端边设备上,而不是云服务器上,数据处理和决策也在本地完成。

由边缘智能设备构成的网络,作为一种新型的分布式计算架构,是一种典型的DePIN。

第一,从技术上看,边缘智能设备网络具有高度分散化的特点,计算和存储资源下沉到网络边缘,而不是集中在云中心节点,这与DePIN的去中心化理念一致。

第二,从资源调度上看,边缘智能设备网络需要大规模协同,需要一个开放的协调平台进行资源优化,这与DePIN的定位和功能高度契合。

第三,从应用上看,边缘智能设备网络可广泛服务于工业、医疗、能源等领域,这些都属于DePIN的重点服务行业。

第四,从技术特征上看,边缘网络对大规模低成本计算和存储资源需求强烈,这正是DePIN所提供的去中心化基础设施服务。

最后,从商业模式上看,边缘智能设备网络参与方可通过提供资源获取收益,这符合DePIN的区块链激励模式。

边缘智能网络与DePIN有着高度的一致性和契合度,是DePIN框架下的重要实践案例,属于DePIN去中心化物理基础设施的重要组成部分。

采用边缘智能设备网络这种去中心化的构建方式,使AI的应用控制权回到终端用户手中。

近年来,虽然智能助手等应用开始采用边缘计算,但关键模块仍部署在云端,AI核心能力仍被少数巨头掌控。要真正实现AI的去中心化,边缘智能无疑是最佳路径。

目前的主流做法是先用海量数据训练出大型模型,然后封装为API向用户提供服务。

这种中心化模式存在很多问题。首先,用户无法查看模型运作细节,输出不够透明。其次,用户数据很可能被模型训练方利用,隐私权无法保证。最后,AI创新的主导权集中在资源强大的几家公司手里,形成垄断。

边缘智能可实现真正的AI开放与自主。

  • 首先,算力门槛不再限制参与者。普通用户都可以在本地设备上运行开源预训练模型,基于自己的数据进行模型调优。

  • 其次,不需要连接网络,可保障用户数据隐私。

  • 再者,个性化模型可以满足定制需求,大大降低创新门槛。

  • 最后,可以构建区块链激励网络,不同用户共享资源、保护知识产权。

边缘智能让AI回归开放去中心化的本源,其优势不容忽视。它代表了AI发展的大方向,必将解构当前巨头主导的格局,将AI的应用控制权释放到每一个参与者手中。我们有信心,边缘智能将会让AI真正回归开放、普惠的本质。

Web3经济模型:让用户参与AI大模型的共治

在硅谷,一个由人工智能研究人员和活动人士组成的圈子一直发出警告:人工智能系统正变得过于强大,失控的人工智能可能会对人类的生存构成威胁。

最近,从Sam Altman被解雇到重新上任CEO,OpenAI的宫斗也脱离不了一条叙事主线:不同AI意识形态之间的分歧。

前董事会成员、首席科学家Ilya,认为通用人工智能应该和人类的价值观“超级对齐”。AI将带来繁荣的新时代,但首先必须防止它的危害。

因此,如何应对AI的风险与挑战成为业界热议话题,Web3经济模型提供了一个重要思路。

目前,主流AI平台被少数科技巨头所控制,用户无法影响其功能设计和价值导向。这种中心化模式存在隐患。

相比之下,Web3以区块链为基础,其经济激励机制令权力下放到每个用户。

在Web3模式下,不同用户组织可以自主训练AI模型,平台对不同模型进行聚合。

用户通过经济模型参与提供算力、贡献数据,根据贡献获取平台管理权,实现合理治理。用户可以对功能设计进行投票,直接参与决策,而不是被动接受。

这种高度开放和用户自治的模式,有助于规避算法失控风险,让AI的发展方向回归用户需要,确保安全。

Web3经济模型将用户角色从服务接受方转变为主体,用户不再被动地适应AI,而是根据需要主动地调整引导AI。

这种模式非常值得推广,它使AI的发展方向由用户共同决定,人性化地减少了风险,也增强了AI的社会效用。

具体实践方面,不同组织可自主开发模型,平台对各模型进行聚合,形成综合AI能力。

用户可以针对功能设定进行投票,直接决定最终应用方向,而不是被动接受。平台也会根据节点贡献设定相应治理权重。

这种高度开放和用户自治的模式,可以有效降低算法失控风险,保证AI符合社会需求,实现安全共治。业界正积极探索相关做法,这种模式推广具有正面意义。

综上,Web3经济模型可以减轻技术发展可能带来的负面效应,真正实现人本主义导向,令AI造福人类。它代表了区块链思维对传统技术格局的重构和创新。

Future 3 Campus孵化营8支DePIN项目亮相

入选Future 3 Campus孵化营二期的8支DePIN项目,也分别参与了两周的直播活动。

这8个项目均为DePIN典型项目,各自致力于通过区块链、网络通信、信息存储、边缘计算等技术,构建各类开放去中心化的网络基础设施。

他们服务的对象包括数据存储、算力供给、充电设施、通信能力等,并通过激励手段促进参与者形成自治的网络。

这些项目突破中心化机制的局限,探索信任机制和商业模式创新,为多领域提供更高效可靠的基础资源分配,展现出了DePIN框架的广阔应用前景。

在此对他们进行简单介绍。

项目名称介绍

项目名称介绍


PowerPod

PowerPod是一个全球电动汽车(EV)充电网络,旨在通过去中心化的组织构架、GameFi的玩法、正向收益模型让网络快速形成且保持低的维护成本。该网络由个人和社区拥有,避免了中心化管理带来的各类问题。



IPDN

IPDN(星际数据网络)是一个分布式数据即时存取网络。IPDN也是一个免许可、免信任并且开放的数据网络,用户无需登陆一个中心化服务器即可在IPDN网络中管理数据。IPDN关注的重点在于数据可及性和存储的易用性,支持热数据高效存取,使得Web3开发者能够使用IPDN快速构建DApp。


EMC

EMC是一个由EVM和多链支持的去中心化GPU算力网络,在AI时代为算力和Web3提供入口。EMC的智能路由算法能够高效分配算力任务和安排空闲算力资源,帮助用户大幅降低算力成本。


Ebunker

Ebunker是一家创新的区块链基础设施公司,愿景是让以太坊网络变得更加去中心化。Ebunker为个人和机构客户提供专业的软、硬件以太坊节点解决方案,包括非托管Staking服务和消费级硬件产品。


Moveo

Moveo关注驾驶数据和车辆数据,并致力于构建相关生态。通过特制车载硬件,以及软件专利技术,Moveo结合车辆数据和驾驶员数据,对驾驶安全形成深入洞察,并提供创新服务。Moveo让出行更轻松更智能。


MetaBlox

MetaBlox旨在构建一个由Web3主导的去中心化全球WiFi漫游网络,与传统移动通信服务相比,MetaBlox为全球用户提供企业级WiFi漫游服务的同时,帮助用户实现对Web3应用和元宇宙的不间断、低成本访问。


Network3

Network3是一种革命性的技术,它构建了一个专门的AI Layer2,通过AI模型算法优化和压缩,联邦学习,边缘计算和隐私计算,为全球范围内的AI开发者提供服务,帮助他们快速、便捷、高效地大规模训练或者验证模型。


Ketchup

Republic

Ketchup Republic是一个为线下消费场景构建的去中心化雾计算网络,由商家与消费者共建、共享、共赢的“大X点评”。Ketchup Network目标是通过技术创新,为实体经济引入革命性的变革,推动Web3规模应用,帮助实现商家与消费者间的直接、高效、透明交互,同时保护消费者隐私和数据安全。

写在最后

这篇文章我们探讨了去中心化物理基础设施网络DePIN在支持AI发展方面的重要作用。主要观点如下:

  1. DePIN可以有效聚合全球碎片化的算力和数据资源,为AI模型提供可持续的训练和推理所需资源。

  2. 在模型训练阶段,DePIN打破了数据和算力被少数企业垄断的现状,降低了创新门槛。

  3. 在模型推理阶段,DePIN可部署在边缘设备上,大幅降低用户的使用成本。

  4. DePIN对于实现边缘智能,开展在端侧设备上的AI计算具有独特优势。

  5. 借助DePIN,Web3经济模型可以推动多方参与AI的开发和治理,减少算法失控风险。

可以说,DePIN通过协调资源,连接并赋能AI的发展。它是支撑大模型训练与推理、实现边缘智能的关键新型基建。随着DePIN的成熟,它必将推动AI向着更开放、普惠的方向发展。

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