LazAI lanza su red principal: conversamos con Metis sobre este movimiento estratégico

Los proyectos "hijos predilectos" de L2 siempre son imperdibles.

Redacción: Eric, Foresight News

En la noche del 22 de diciembre (zona horaria GMT+8), LazAI, la capa de datos e inteligencia artificial incubada por Metis, anunció el lanzamiento oficial de su mainnet Alpha. La última vez que Metis me impresionó fue cuando lanzó primero el secuenciador descentralizado; en estos años en que las L2 se han volcado hacia un enfoque centrado en las transacciones, ¿por qué Metis apuesta decididamente por la inteligencia artificial?

Con esta duda, hablamos con Metis.

Enfocándose en los "datos": el camino alternativo de Metis

El equipo de Metis nos comentó que el lanzamiento de LazAI no fue una decisión improvisada motivada por la moda de la inteligencia artificial. Ya a principios de este año, Metis había definido una estrategia enfocada en la IA, y LazAI es el producto insignia que surge tras casi un año de trabajo intensivo. LazAI no es simplemente una aplicación de IA ni un producto de IA que lanza un token, sino una red que sirve para el entrenamiento y la aplicación de modelos de IA.

Crear una aplicación "Web3+IA" puede que no sea la mejor opción. Actualmente, el desarrollo de la IA no ha alcanzado un nivel que justifique la integración con Web3 en la capa de aplicaciones, o al menos la dirección de las aplicaciones no es lo suficientemente clara. La razón es que el éxito de las stablecoins y DeFi se debe a que en muchos países o regiones la infraestructura financiera es deficiente, dejando un vacío de mercado, mientras que en el corto plazo, en el ámbito de la IA, Web3 no tiene demasiadas ventajas.

Pero en capas no relacionadas con aplicaciones la situación es completamente diferente. Si miramos los últimos uno o dos años, proveedores de servicios en la nube como Alibaba Cloud y AWS han integrado herramientas o productos relacionados con L2 o Alt L1 como Sui. Así, los proveedores de la nube pueden ofrecer opciones más diversas, y las herramientas Web3 a menudo resultan ser alternativas más rentables.

Desde mi punto de vista, que Metis aproveche las ventajas de su L2 en capacidad y velocidad de verificación para lanzar LazAI es una decisión acertada. Además, LazAI no es simplemente una adaptación del concepto Web3, sino que ha creado una solución original que es óptima tanto en ingeniería como en ajuste de mercado.

Veamos primero el gráfico: la mayor característica de LazAI es que en su diseño contempla una solución integral desde los datos, el entrenamiento hasta la aplicación. Todo el ciclo de vida de la IA, desde el entrenamiento hasta el uso y las aplicaciones basadas en IA, puede completarse en LazAI.

Para entender bien LazAI, primero hay que explicar tres componentes clave: iDAO, DATs y el marco de computación verificable.

iDAO es la unidad mínima de participación en la red y también el nodo de consenso. Puede ser cualquier rol dentro del ciclo de vida de la IA: profesionales que aportan datos, modelos de IA que entrenan con esos datos, entidades que proveen capacidad de cómputo, equipos que desarrollan aplicaciones basadas en IA, etc. LazAI descompone a los participantes del ecosistema de IA y, de manera modular, ofrece mayor combinabilidad a la IA.

DATs (Data Anchoring Tokens, tokens de anclaje de datos) es un estándar de token semi-fungible original del equipo de LazAI y constituye la principal innovación del proyecto. DAT codifica tres atributos clave: el "certificado de propiedad" que prueba el origen del activo y la identidad del autor, el "derecho de uso" que define la cuota de acceso (por ejemplo, el número de llamadas de inferencia), y la "participación en el valor" que permite a los titulares recibir ingresos automáticamente según su proporción. DAT permite que los contribuyentes de datos y los desarrolladores de IA moneticen sus aportes y sigan recibiendo ingresos por el uso futuro de los usuarios.

El marco de computación verificable resuelve el problema de la "caja negra" en los cálculos de IA, garantizando la confirmación de los procesos de acceso a datos y modelos. LazAI utiliza TEEs (entornos de ejecución confiables), ZKPs (pruebas de conocimiento cero) y OPs (pruebas optimistas) para minimizar la confianza en la ejecución de IA fuera de la cadena. TEE ofrece ejecución privada, ZKPs verifican la salida sin revelar datos, y OPs asumen validez para optimizar la velocidad. Este sistema híbrido de pruebas es similar a ZK Rollup, pero personalizado para IA, equilibrando privacidad, eficiencia y verificabilidad.

Así, podemos resumir el flujo de trabajo general en la red LazAI: el usuario envía datos cifrados a iDAO, iDAO los empaqueta en LazAI Flow y los envía a Quorum a través de VSC, Quorum utiliza TEE/ZKP para verificar y anclar el hash en LazChain. Tras la verificación on-chain, se pueden acuñar DATs, registrar metadatos y derechos, el usuario transfiere DATs para solicitar servicios, TEE ejecuta off-chain y el resultado se verifica mediante ZKP/OP.

En este proceso, VSC (Verifiable Service Coordinator) puede entenderse como un grupo de expertos que valida la autenticidad de los datos especializados, mientras que Quorum es el mecanismo de consenso de LazChain, e iDAO, como nodo de consenso, asume su responsabilidad y asegura el funcionamiento del consenso.

Con el lanzamiento de la mainnet Alpha, ¿qué podemos hacer?

LazAI está diseñado para abordar el problema de la obtención de datos aptos para el aprendizaje en el ámbito de la IA. Actualmente, los proyectos Web3+IA que vemos, dejando de lado x402, incluyen redes de computación, redes de modelos de incentivos como AI Launchpad y, recientemente, proyectos enfocados en proveer datos aptos para el aprendizaje. Desde mi perspectiva, los dos primeros no responden a necesidades reales, sino que ven a Web3 como un mejor soporte para la IA, mientras que los últimos tienen un alcance demasiado limitado.

LazAI, diseñado para un problema concreto, ha creado un mecanismo original que permite a los contribuyentes obtener beneficios de forma continua, y que está codificado en la lógica, no añadido de forma temporal cada vez, para garantizar los intereses de los participantes.

Según el equipo, la mainnet Alpha de LazAI no lanzará un token de inmediato. Para quienes tienen conocimientos profesionales y pueden contribuir, así como para desarrolladores de modelos y productos de IA, es una oportunidad única para mostrar sus habilidades y monetizarlas a través de airdrops. Además, LazAI lanzará un programa de incentivos para desarrolladores con un fondo total de 10.000 METIS para la mainnet Alpha, cubriendo desde prototipos tempranos hasta aplicaciones maduras, y ofreciendo apoyo en múltiples niveles, incluyendo promoción en redes sociales y fondos para el crecimiento de usuarios.

Antes del lanzamiento de la mainnet, LazAI ya había obtenido buenos resultados en la testnet. Según el equipo, el número total de usuarios activos en la testnet se acerca a 140.000, y el compañero de IA evolutivo Lazbubu, lanzado por el equipo oficial, ha atraído a casi 15.000 usuarios.

Los logros de la testnet no terminan ahí: ROVR Network, que convierte vehículos cotidianos en mapeadores inteligentes de datos físicos 3D, ha adoptado la solución de LazAI.

ROVR utiliza sus dispositivos para mapear continuamente el entorno y generar conjuntos de datos geoespaciales ricos, integrando estos datos en el ecosistema de LazAI. En este caso, ROVR es un "iDAO", cuyos datos subidos se mintean como DAT, y LazAI obtiene así una base de datos DePIN y RWA de alta precisión, que en el futuro podrá ser utilizada por herramientas de conducción autónoma de IA para auto-optimización.

El equipo nos comentó que la cultura de LazAI es muy amigable con los desarrolladores, como se refleja en los incentivos ofrecidos en este lanzamiento de la mainnet. Esta cultura de valorar a los desarrolladores también ha atraído el interés de académicos del sector de IA. En junio de este año, el Dr. Zehua Wang, miembro central del Blockchain Research Center de la Universidad de British Columbia (UBC) de Canadá y profesor adjunto del Departamento de Ingeniería Electrónica y Computación, se incorporó como asesor técnico de LazAI. Según se informa, el Dr. Wang tiene una amplia experiencia en sistemas multiagente descentralizados y seguridad, con un enfoque en la integración de IA y blockchain, especialmente en IA confiable en el edge, seguridad de blockchain y smart contracts, y pruebas de conocimiento cero.

Como mencioné al principio, Metis fue la primera L2 en llevar el secuenciador descentralizado a la práctica, lo que demuestra su búsqueda de la innovación tecnológica. Esta dedicación a la tecnología y atención a los desarrolladores sienta una base sólida para el desarrollo a largo plazo.

¿Por qué elegir la IA?

Esta pregunta puede parecer un poco tonta. Siendo un concepto tan popular, elegir la IA parece una decisión obvia, pero la realidad no es tan simple.

Los desafíos para las L2 generalistas de Ethereum se están volviendo cada vez más difíciles. Muchos proyectos optan por construir su propia L1 o desarrollar cadenas de aplicaciones basadas en rollups maduros, buscando un rendimiento más personalizado. Esto obliga a las L2 a reposicionarse y buscar nuevas direcciones basadas en sus propias características.

Hace poco, el lanzamiento del teléfono de ByteDance con Doubao integrado causó sensación. El núcleo de la conmoción es que, gracias a la IA, los usuarios ya no necesitan interactuar con múltiples aplicaciones, sino simplemente decirle a la IA lo que quieren y dejar que la IA utilice las apps necesarias para lograrlo. Esto cambia radicalmente la lógica de "captar tráfico" de la era de internet, y en el futuro, la entrada de tráfico probablemente será una competencia entre IAs.

Pongo este ejemplo para ilustrar que, aunque muchas L2 han optado por transacciones, mercados de predicción o tokenización de RWA, han pasado por alto que en el futuro quienes operen estas aplicaciones no necesariamente serán humanos, sino IAs que reciben instrucciones humanas. Si se pierde la entrada de la IA, por muchas cadenas de aplicaciones que haya, acabarán siendo simples herramientas para la IA, y Metis se dio cuenta de esto hace un año.

Como mencioné antes, Metis ya empezó a implementar una estrategia centrada en la IA a principios de año. En marzo, en ETHDenver, Metis anunció su estrategia de doble cadena: además de Metis, Hyperion es una L2 de alto rendimiento optimizada para aplicaciones de IA, soportando ejecución paralela y retroalimentación instantánea. Además, Hyperion está profundamente integrado con el SDK de Metis, permitiendo la construcción modular de cadenas de aplicaciones, y está orientado a trading de alta frecuencia y aplicaciones de IA en tiempo real.

LazAI es el "producto insignia" bajo esta estrategia, y toda la planificación previa ahora muestra su verdadero valor. Todas las L2, incluida Metis, saben bien que su ventaja en eficiencia está siendo erosionada poco a poco por la mainnet de Ethereum, por lo que necesitan un producto fuerte que domine al menos un sector para garantizar el uso estable de la cadena y mantener el funcionamiento del ecosistema. La infraestructura de IA es algo "difícil, pero correcto".

El uso de soluciones Web3 para optimizar el etiquetado de datos de IA apenas ha comenzado a surgir en los últimos meses, y Metis es uno de los primeros en lanzarse a esta aventura. Pero la solución de Metis es un ejemplo muy típico de una solución nativa Web3, no simplemente la introducción de confirmación on-chain y emisión de tokens.

Para Metis, la expansión del ecosistema de aplicaciones on-chain y la estrategia de usar la cadena como capa de liquidación avanzan en paralelo. Creo que en el futuro el precio de los tokens estará cada vez más ligado al valor real, y el grado de adopción de la red y la demanda real de los tokens de gas determinarán el valor del token y de la red. Apostar por la IA también refuerza el valor de METIS; si mi predicción se cumple, cuantas más cadenas de aplicaciones no relacionadas con IA se construyan sobre la pila L2, más valor tendrá METIS.

Los productos basados en blockchain ya están penetrando todos los aspectos de las aplicaciones de internet, y su desempeño en el ámbito de la IA es aún más destacado. Sigo convencido de que los simples "modelos on-chain" o "AI Launchpad" no tendrán una vida útil larga, pero productos como LazAI, que sirven a todo el ciclo de vida de la IA, sí. Para desarrolladores y usuarios, los productos que ocupan un lugar central en la estrategia del ecosistema siempre merecen atención y participación.