構(gòu)建去中心化人工智能（DeAI）：了解模塊化的人工智能技術(shù)棧

去中心化和模塊化的 AI 技術(shù)棧能夠讓開發(fā)者更好地構(gòu)建、擴展AI 代理，并使其貨幣化。讓我們一起來看看這個技術(shù)棧到底是怎么運作的吧！

模塊化的AI技術(shù)棧

背景介紹

如今，人工智能（AI）已經(jīng)成為很多現(xiàn)代產(chǎn)品和用戶解決方案的核心技術(shù)。越來越多的公司和企業(yè)正在將 AI技術(shù) 納入自己的系統(tǒng)或產(chǎn)品中。

但是，目前的 AI 領(lǐng)域還存在一些核心的問題，比如專業(yè)性不強、存在偏見，還有數(shù)據(jù)隱私的模糊問題。

現(xiàn)在主流的 AI 解決方案幾乎都被少數(shù)幾家大公司開發(fā)并掌控著。指望這些公司來解決問題，其實就是讓它們對我們的數(shù)字生活掌控得越來越多，也讓我們對它們越來越依賴。它們不僅能查看用戶提交的數(shù)據(jù)，還能決定如何使用和處理這些數(shù)據(jù)，甚至可以左右輸出的結(jié)果——事實上，它們正在塑造我們的數(shù)字世界。

在這篇文章中，我們會探討如何通過去中心化和開源開發(fā)，以模塊化的方式重新設(shè)計 AI 技術(shù)棧，從而解決這些問題。我們會詳細(xì)介紹技術(shù)棧的各個組成部分，它們?nèi)绾螀f(xié)同工作，以及 Gaia 如何將這些要素整合在一起，實現(xiàn)去中心化 AI 的構(gòu)建。

理解 AI 開發(fā)中的模塊化需求

如今的大公司已經(jīng)擁有大量用戶數(shù)據(jù)、計算能力和其他資源，對解決這些限制的動力并不強。

為什么呢？

因為集中化對大公司來說總是更有利。他們可以控制權(quán)力的分配——提高進(jìn)入門檻、減少或收購競爭對手、影響政策，甚至隨意變現(xiàn)。

為了打破這種格局，去中心化和開源的發(fā)展理念正在結(jié)合，構(gòu)建一個更加公平、包容和透明的替代方案：去中心化 AI（DeAI）。

去中心化 AI 提供的五大關(guān)鍵優(yōu)勢：

• 用戶和組織可以掌控自己的專有數(shù)據(jù)和敏感信息，同時使用 AI 功能。
• 開發(fā)者可以自由組合不同的模型、領(lǐng)域知識、用戶數(shù)據(jù)和計算資源。
• 開源組件讓社區(qū)能夠?qū)彶楹透倪M(jìn) AI 解決方案。
• 模塊化讓 AI 系統(tǒng)可以根據(jù)行業(yè)或特定用例進(jìn)行定制和微調(diào)，實現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)的結(jié)果。
• 去中心化讓每個人都可以自由地創(chuàng)建、訪問、調(diào)整甚至變現(xiàn)專業(yè)化 AI 解決方案。

作為去中心化 AI 的先行者，Gaia 正在重新構(gòu)想 AI，使其成為模塊化、可組合的技術(shù)棧，讓任何人都可以創(chuàng)建、定制和擴展 AI 代理。

為了充分利用模塊化并構(gòu)建高效、個性化的 AI 解決方案，我們需要深入地理解去中心化 AI 技術(shù)棧。

在下一部分中，我們將詳細(xì)探討去中心化 AI 技術(shù)棧的各個組成部分、可組合性的概念，以及 Gaia 如何推動這一切的實現(xiàn)。

解構(gòu)去中心化AI的技術(shù)棧

去中心化 AI 不只是簡單地用開源替代集中式模型，而是需要從根本上重新設(shè)計 AI 系統(tǒng)的構(gòu)建、部署和管理方式。

去中心化 AI 技術(shù)架構(gòu)

去中心化 AI 的技術(shù)棧由三個基礎(chǔ)組件組成：

• 技術(shù)架構(gòu)：去中心化 AI 的核心基礎(chǔ)，涵蓋計算層、數(shù)據(jù)層和 AI 模型層的關(guān)鍵設(shè)施。
• 應(yīng)用程序與接口：開發(fā)者和用戶與 AI 代理及工具交互的窗口。
• 開發(fā)編排與推理：AI 代理的“指揮中心”，負(fù)責(zé)信息流、計算和協(xié)作的協(xié)調(diào)管理。

下面我們將詳細(xì)介紹去中心化 AI 技術(shù)棧的各個組成部分。

技術(shù)架構(gòu)——去中心化 AI 的引擎

去中心化 AI 的技術(shù)架構(gòu)包含四個關(guān)鍵層級，協(xié)同提供靈活、模塊化的 AI 開發(fā)框架：

• 去中心化計算層：這一層通過 GPU 池、邊緣設(shè)備及隱私保護(hù)計算協(xié)議將計算任務(wù)分配到網(wǎng)絡(luò)中。與傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)中心不同，去中心化計算動態(tài)分配工作負(fù)載，實現(xiàn)分布式處理。
• 主要組件：
• GPU 池：用于密集型模型的訓(xùn)練和推理。
• 邊緣設(shè)備：用于本地數(shù)據(jù)處理，降低延遲。
• 使用 ZK-SNARKs 的可驗證計算：保障計算準(zhǔn)確性，同時保護(hù)隱私。

Gaia協(xié)調(diào)這些計算資源，確保任務(wù)在網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)平衡分配并以可驗證的準(zhǔn)確性執(zhí)行。

更重要的是，Gaia與Jiritsu達(dá)成了合作關(guān)系，Jiritsu是一個基于zkMPC（零知識多方計算）的去信任操作系統(tǒng)。通過這一合作，Gaia能夠通過Jiritsu的zkMPC構(gòu)建具有可驗證計算能力的定制AI代理，我們對此充滿期待。

想了解更多合作詳情，請閱讀：GaiaNet與Jiritsu合作，推進(jìn)去中心化AI操作

數(shù)據(jù)層：負(fù)責(zé)在去中心化網(wǎng)絡(luò)中管理數(shù)據(jù)的存儲、可用性和轉(zhuǎn)換。這層對于訓(xùn)練和微調(diào) AI 模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

• 數(shù)據(jù)層提供：
• IPFS、Arweave 和 EigenDA 等網(wǎng)絡(luò)上的分布式存儲，確保數(shù)據(jù)的冗余存儲和可用性。
• 由社區(qū)驅(qū)動的數(shù)據(jù)標(biāo)注、索引及驗證機制，使數(shù)據(jù)更有序。
• 由預(yù)言機提供的實時數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

Gaia 確保從去中心化的數(shù)據(jù)源中安全高效地訪問數(shù)據(jù)，支撐 AI 的持續(xù)開發(fā)。最近，Gaia 與用戶擁有的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò) Vana 合作，共同構(gòu)建透明、公平、用戶導(dǎo)向的 AI 生態(tài)系統(tǒng)。

了解更多：Gaia x Vana：合作伙伴公告，或點擊此處收聽 Twitter Spaces 討論：Gaia x Vana：用戶數(shù)據(jù)賦能 AI 代理。

AI 模型層：該層負(fù)責(zé)在去中心化環(huán)境中創(chuàng)建、訓(xùn)練和部署 AI 模型，支持模塊化設(shè)計，使模型能夠無縫地進(jìn)行定制和擴展，并實現(xiàn)專業(yè)化：

• 針對特定行業(yè)（如金融、化學(xué)或醫(yī)療）的專用語言模型（LLMs）和專業(yè)模型優(yōu)化。
• 去中心化的訓(xùn)練框架，利用分布式計算資源創(chuàng)建和更新 AI 模型。
• 微調(diào)工具讓模型能從去中心化數(shù)據(jù)流中持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)，以確保模型的準(zhǔn)確性和時效性。

推理與部署層：此層負(fù)責(zé) AI 模型的實時部署和服務(wù)，通過分布式網(wǎng)絡(luò)中的推理節(jié)點高效地分發(fā)和處理請求。

推理與部署層通過以下方式增強 AI 功能：

• 提供本地化模型服務(wù)的推理節(jié)點網(wǎng)絡(luò)。
• 負(fù)載均衡優(yōu)化性能和資源利用。
• 針對低延遲應(yīng)用的邊緣部署選項。

我們剛剛詳細(xì)地了解了去中心化 AI 的核心組件，但這些組件如何協(xié)同合作，使 AI 代理或解決方案真正“活”起來呢？

Gaia：將一切整合在一起的編排層

Gaia是一個開源框架，確保數(shù)據(jù)、計算資源、AI模型和應(yīng)用程序等不同組件之間的流暢操作和集成，同時提供開發(fā)者構(gòu)建強大且專業(yè)化 AI解決方案所需的工具和治理結(jié)構(gòu)。 Gaia 的編排層賦予了各模塊以“生命力”，使 AI 技術(shù)棧的不同部分無縫協(xié)作。

Gaia 在去中心化 AI 技術(shù)棧中的五大核心功能

• 編排：Gaia 通過管理任務(wù)流、計算資源和組件之間的通信，協(xié)調(diào)整個去中心化的 AI 棧。它平衡節(jié)點工作負(fù)載，確保最佳資源配置，防止系統(tǒng)瓶頸。
• 推理：推理層在實際應(yīng)用中執(zhí)行 AI 模型，將處理任務(wù)分配到各節(jié)點，以支持圖像識別、語言翻譯或客戶服務(wù)等任務(wù)，實現(xiàn)快速響應(yīng)。通過去中心化推理，Gaia 能夠在擴展的同時保證 AI 服務(wù)的性能一致性。
• 節(jié)點管理：Gaia 在邊緣設(shè)備和云基礎(chǔ)設(shè)施上部署和管理節(jié)點，這些節(jié)點是網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建塊。它們托管 AI 代理并運行推理任務(wù)。分布式架構(gòu)消除了單點故障，并根據(jù)需求靈活擴展。

Gaia 節(jié)點的全球分布如下圖所示，展現(xiàn)了去中心化的承諾。

• 激勵機制：Gaia 內(nèi)置的代幣機制確保利益相關(guān)者利益一致。節(jié)點運營商通過提供計算資源獲得獎勵，開發(fā)者因貢獻(xiàn)代碼而獲得獎勵，數(shù)據(jù)提供者因分享數(shù)據(jù)集而獲得獎勵。這樣的經(jīng)濟激勵層推動網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)增長，并激勵高質(zhì)量的貢獻(xiàn)。
• 治理：基于 DAO（去中心化自治組織）的治理框架，實現(xiàn)透明的決策與資源管理。利益相關(guān)者可以提案并投票決定協(xié)議更改，確保網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展符合社區(qū)需求，并保持系統(tǒng)的運營完整性。

所有上述所提到的這些組件對終端的用戶來說都是看不見的。下面我們將聚焦用戶界面層——應(yīng)用程序與接口。

AI應(yīng)用與接口層——AI與用戶的交匯點

AI應(yīng)用與接口層是去中心化AI解決方案與終端用戶與開發(fā)者之間的橋梁。在這里，底層技術(shù)得以呈現(xiàn)，將AI驅(qū)動的工具和代理帶到各個行業(yè)和應(yīng)用場景當(dāng)中，產(chǎn)生實際的價值。

應(yīng)用程序與接口層的示例包括：

• 客戶服務(wù)代理：自動化處理客戶咨詢的自主AI代理。
• 金融分析工具：用于分析財務(wù)數(shù)據(jù)、實時模擬市場行情，并提供交易和分析見解的專業(yè)AI代理。
• 軟件開發(fā)助手：協(xié)助開發(fā)者編寫、調(diào)試和優(yōu)化代碼的AI編程助手。

為使開發(fā)者和用戶更輕松地使用去中心化AI（DeAI）和Gaia代理，Gaia提供了兩個主要的解決方案。

• Gaia域名

Gaia域名為最終應(yīng)用程序提供了關(guān)鍵的可見性，使去中心化AI服務(wù)具備可發(fā)現(xiàn)性和可靠性。技術(shù)上，Gaia域名充當(dāng)了信任集群，類似節(jié)點的集合，使用戶可以放心地選擇并使用符合標(biāo)準(zhǔn)的AI服務(wù)。

Gaia域名的主要優(yōu)勢：

• 質(zhì)量保證：域的操作員會對節(jié)點進(jìn)行驗證，確保它們符合特定的性能和可靠性標(biāo)準(zhǔn)。
• 負(fù)載均衡：請求會分布在域內(nèi)節(jié)點之間，優(yōu)化服務(wù)性能。
• 專業(yè)服務(wù)：用戶可以輕松找到專注于特定行業(yè)或應(yīng)用的AI代理，滿足不同的專業(yè)需求。
• 經(jīng)濟激勵對齊：域操作員對用戶負(fù)責(zé)，若節(jié)點未能提供可靠或準(zhǔn)確的結(jié)果，操作員將失去信任和經(jīng)濟回報。
• 信任層：域操作員通過維護(hù)其域內(nèi)節(jié)點的服務(wù)質(zhì)量，提升自身聲譽。

簡單來說，Gaia域名為用戶提供了必要的透明度，使他們能夠理解并信任所使用的AI服務(wù)。

• ?Gaia DeAI市場

Gaia 市場是一種交易人工智能資產(chǎn)的市場結(jié)構(gòu)，由個性化知識庫和人工智能組件構(gòu)建而成。它可以被視為“知識和技能的YouTube”，允許專家將其專業(yè)知識和AI能力在此平臺上貨幣化。

交易的典型組件包括：

• 微調(diào)后的AI模型
• 知識庫和數(shù)據(jù)集
• 函數(shù)調(diào)用插件
• 自定義提示和工作流

Gaia市場的關(guān)鍵價值：

• 支持AI開發(fā)者：獲取高質(zhì)量的現(xiàn)成組件，使代理的構(gòu)建更高效。
• 激勵機制：通過Gaia代幣獎勵開發(fā)者和貢獻(xiàn)者，幫助創(chuàng)作者貨幣化其知識產(chǎn)權(quán)。
• 企業(yè)應(yīng)用：企業(yè)和機構(gòu)無需大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施投資，也可以構(gòu)建專屬的AI代理。

Gaia簡化了去中心化AI的構(gòu)建

構(gòu)建在Gaia上

在Gaia上進(jìn)行構(gòu)建，代表了AI開發(fā)方式的轉(zhuǎn)變——從少數(shù)科技巨頭主導(dǎo)的模式，走向人人都可以參與和受益的AI生態(tài)。這種民主化的AI開發(fā)將促進(jìn)更多特定目的的解決方案，領(lǐng)域?qū)＜邑暙I(xiàn)的專業(yè)AI代理和解決方案也能獲得公平的回報。

Gaia致力于打造支持這些可能性的基礎(chǔ)設(shè)施，讓去中心化AI更易訪問、更實用。

無論您是希望創(chuàng)建自定義AI代理的開發(fā)者、尋求安全AI解決方案的企業(yè)，還是希望貨幣化知識的專家，Gaia都提供所需的工具和基礎(chǔ)設(shè)施。

資源鏈接，幫助您快速上手：

• Gaia用戶指南：https://docs.gaianet.ai/category/gaianet-user-guide
• 聊天UI：https://knowledge2.gaianet.network/chatbot-ui/index.html
• 節(jié)點安裝：https://github.com/GaiaNet-AI/gaianet-node

安裝Gaia節(jié)點的其他資源：

• https://drive.google.com/file/d/1j0rndzozYWX4y5ftY1XVgSDNXxvhgXcw/view
• https://youtu.be/b2qlaKqyKoE?si=WZdEU-mvJZayW03I

演示視頻：

• https://x.com/juntao/status/1792801944165343257
• https://x.com/juntao/status/1793501494828060725