LazAI ay opisyal nang online sa mainnet, nakipag-usap kami sa Metis tungkol sa hakbang na ito

Ang mga "anak" ng L2 ay palaging mga proyektong hindi dapat palampasin.

May-akda: Eric, Foresight News

Noong gabi ng Disyembre 22 sa East 8 Zone, inihayag ng LazAI, isang AI data at application layer na incubated ng Metis, ang opisyal na paglulunsad ng Alpha mainnet. Ang huling malakas na impresyon sa akin ng Metis ay ang pagiging unang naglunsad ng decentralized sequencer. Sa mga nakaraang taon kung kailan ang mga L2 ay nag-shift patungo sa trading bilang core, bakit matatag ang paninindigan ng Metis sa pagpili ng AI?

Bitbit ang tanong na ito, kinausap namin ang Metis.

Pokus sa "Data", Ang Natatanging Landas ng Metis

Ipinahayag ng Metis team na ang paglulunsad ng LazAI ay hindi isang biglaang desisyon dahil lang sa kasikatan ng AI. Noon pa man sa simula ng taon, tinukoy na ng Metis ang estratehikong direksyon na tututok sa AI, at ang LazAI ay produkto ng halos isang taong masusing pag-develop. Ang LazAI ay hindi lang isang purong AI application, o isang simpleng AI product na may sariling token, kundi isang network na nagsisilbi para sa AI model training at application.

Ang paggawa ng isang "Web3+AI" na application ay maaaring hindi magandang pagpipilian. Sa kasalukuyan, ang antas ng pag-unlad ng AI ay hindi pa sapat upang pagsamahin ito sa Web3 sa application layer, o maaaring hindi pa tiyak ang direksyon ng mga application. Ang tagumpay ng stablecoin at DeFi ay dahil maraming bansa o rehiyon ang may hindi sapat na financial infrastructure, kaya may market gap, ngunit sa AI applications, sa tingin ko ay hindi makikinabang ng malaki ang Web3 sa maikling panahon.

Ngunit sa non-application layer, ibang usapan na ito. Sa nakaraang isa o dalawang taon, kabilang ang Alibaba Cloud, AWS, at iba pang cloud service providers, ay nag-integrate ng L2 o mga tool at produkto ng Alt L1 gaya ng Sui. Sa ganitong paraan, makakapagbigay ang mga cloud service providers ng mas maraming opsyon, at madalas ay mas cost-effective ang Web3 tools.

Sa aking pananaw, ang paggamit ng Metis ng sariling L2 advantage sa verification capability at bilis upang ilunsad ang LazAI ay isang tamang desisyon. Bukod pa rito, ang LazAI ay hindi lang basta nag-adopt ng Web3 concept, kundi nag-innovate ng isang optimal na solusyon, parehong sa engineering at market fit.

Unahin natin ang diagram: Ang pinakamalaking katangian ng LazAI ay isinama nito sa disenyo ang buong proseso mula data, training, hanggang application. Mula training, paggamit, hanggang sa buong lifecycle ng AI-based applications, lahat ay maaaring gawin sa LazAI.

Para maipaliwanag nang maayos ang LazAI, kailangang linawin muna ang 3 core components: iDAO, DATs, at ang verifiable computation framework.

Ang iDAO ang pinakamaliit na yunit ng network at consensus node. Maaari itong maging anumang papel sa AI lifecycle: mga propesyonal na nagbibigay ng data, AI models na nagte-train gamit ang data, mga entity na nagbibigay ng computing power, o mga team na nagde-develop ng AI-based applications. Hinati ng LazAI ang bawat participant sa AI ecosystem, at sa modular na paraan ay nagbigay ng mas maraming combinability para sa AI.

Ang DATs (Data Anchoring Tokens) ay isang semi-fungible token standard na orihinal na nilikha ng LazAI team, at ito ang core innovation ng LazAI. Ang DAT ay nag-e-encode ng tatlong pangunahing katangian: "certificate of ownership" na nagpapatunay ng pinagmulan ng asset at pagkakakilanlan ng may-akda, "right of use" na nagde-define ng access quota (halimbawa, bilang ng inference calls), at "value sharing" na awtomatikong nagbibigay ng kita sa mga may hawak batay sa proporsyon. Pinapayagan ng DAT na ma-monetize ng mga data contributor at AI developer ang kanilang ambag at patuloy na kumita mula sa paggamit ng mga user sa hinaharap.

Ang verifiable computation framework ay nilikha upang lutasin ang "black box" problem ng AI computation, pangunahin upang tiyakin ang confirmation ng data at model invocation process. Gumagamit ang LazAI ng TEEs (Trusted Execution Environments), ZKPs (Zero-Knowledge Proofs), at OPs (Optimistic Proofs) upang matiyak ang minimal trust sa off-chain AI execution. Nagbibigay ang TEE ng private execution, ang ZKP ay nagbe-verify ng output nang hindi isiniwalat ang data, at ang OP ay nag-a-assume ng validity para sa speed optimization. Ang hybrid proof system na ito ay katulad ng ZK Rollup ngunit custom-made para sa AI, na binabalanse ang privacy, efficiency, at verifiability.

Batay dito, maaari nating ayusin ang kabuuang workflow ng LazAI network: I-e-encrypt ng user ang data at isumite sa iDAO, iDAO ang magpa-package bilang LazAI Flow at ipadadala sa Quorum sa pamamagitan ng VSC, gagamitin ng Quorum ang TEE/ZKP para i-verify at i-anchor ang hash sa LazChain. Pagkatapos ng on-chain verification, maaaring i-mint ang DATs, i-record ang metadata at rights, ililipat ng user ang DATs para mag-call ng service, mag-e-execute off-chain sa TEE, at ang resulta ay ibe-verify sa pamamagitan ng ZKP/OP.

Sa prosesong ito, ang VSC (Verifiable Service Coordinator) ay maaaring ituring na isang panel ng mga eksperto na nagko-confirm ng authenticity ng mga specialized data, habang ang Quorum ay ang consensus mechanism ng LazChain, at ang iDAO bilang consensus node ay tumutulong sa pagpapatakbo ng consensus habang ginagampanan ang sariling tungkulin.

Alpha Mainnet Online, Ano ang Magagawa Natin?

Ang LazAI ay dinisenyo upang tugunan ang problema ng pagkuha ng learnable data sa AI field. Sa kasalukuyan, ang mga nakikita nating Web3+AI projects, bukod sa x402, ay kinabibilangan ng compute power networks, AI Launchpad at iba pang incentive model networks, at kamakailan lang ay mga proyektong nagbibigay ng learnable data. Sa aking pananaw, ang unang dalawa ay hindi tumutugon sa totoong pangangailangan kundi ginagamit lang ang Web3 bilang mas magandang platform para sa AI, habang ang huli ay masyadong limitado ang saklaw.

Ang LazAI, na dinisenyo para sa partikular na problema, ay nag-innovate ng isang mekanismo na nagpapahintulot sa mga contributor na patuloy na kumita, at ito ay hardcoded sa logic ng code, hindi na kailangang idagdag tuwing may bagong participant, upang matiyak ang interes ng mga kalahok.

Ayon sa team, ang Alpha mainnet ng LazAI ay hindi agad maglalabas ng token. Para sa mga may propesyonal na kaalaman na maaaring mag-ambag, at para sa mga developer ng AI models at products, ito ay isang bihirang pagkakataon upang maipakita ang sarili at ma-monetize ang kakayahan sa pamamagitan ng airdrop. Bukod dito, maglulunsad ang LazAI ng developer incentive program para sa Alpha mainnet na may total reward pool na 10,000 METIS, na sumasaklaw mula sa early prototype hanggang sa mature application, at magbibigay ng multi-level ecosystem empowerment kabilang ang cross-social channel promotion at user growth fund pool.

Bago ang paglulunsad ng mainnet, nakamit na ng LazAI ang magagandang resulta sa testnet. Ayon sa team, ang kabuuang bilang ng aktibong user sa testnet ay halos 140,000, at ang evolvable AI companion na Lazbubu na inilunsad ng opisyal na team ay nakuha ang halos 15,000 user.

Hindi lang dito natatapos ang tagumpay ng testnet. Ang ROVR Network, na nagko-convert ng mga ordinaryong sasakyan sa mga intelligent 3D physical world data mappers, ay gumamit ng LazAI solution.

Patuloy na gumuguhit ang ROVR ng mapa ng kapaligiran gamit ang kanilang device at bumubuo ng rich geospatial datasets, na ipinapasok sa LazAI ecosystem. Sa kasong ito, ang ROVR ay isang "iDAO", ang data na ina-upload nito ay mina-mint bilang DAT, at dahil dito ay nagkaroon ang LazAI ng high-precision DePIN at RWA database, na maaaring gamitin ng mga AI autonomous driving tools para sa self-learning at optimization sa hinaharap.

Ipinahayag ng team na ang team culture ng LazAI ay napaka-friendly sa mga developer, na makikita sa mga incentive na ibinigay sa mga developer sa paglulunsad ng mainnet. Ang ganitong pagpapahalaga sa mga developer ay nagdala rin ng atensyon ng mga AI industry scholars sa Metis. Noong Hunyo ngayong taon, si Dr. Zehua Wang, core member ng Blockchain Research Center ng University of British Columbia (UBC) sa Canada at adjunct professor ng Department of Electrical and Computer Engineering, ay sumali bilang technical advisor ng LazAI. Ayon sa impormasyon, matagal nang nagsasaliksik si Dr. Wang sa decentralized multi-agent system coordination at security, na nakatuon sa integration ng AI at blockchain technology, lalo na sa trusted edge AI, blockchain at smart contract security, at zero-knowledge proofs.

Binanggit ko sa simula na ang Metis ang unang nagdala ng decentralized sequencer sa praktis sa L2, na nagpapakita ng kanilang dedikasyon sa technological iteration. Ang ganitong dedikasyon sa teknolohiya at atensyon sa mga developer ay naglatag ng matibay na pundasyon para sa pangmatagalang pag-unlad.

Bakit Pinili ang AI?

Maaaring mukhang katawa-tawa ang tanong na ito. Bilang isang mainit na konsepto, tila hindi na kailangang pag-isipan pa ang pagpili ng AI, ngunit hindi ganoon kasimple ang katotohanan.

Lalong humihirap ang mga hamon na kinakaharap ng mga general-purpose Ethereum L2. Maraming proyekto ang pinipiling magtayo ng sariling L1 o mag-develop ng application chain batay sa mature Rollup upang makamit ang mas customized na performance. Dahil dito, napipilitan ang mga L2 na mag-reposition at maghanap ng bagong direksyon batay sa kanilang sariling katangian.

Kamakailan, nagdulot ng ingay ang phone na may built-in Doubao na inilunsad ng ByteDance. Ang sentro ng hype ay ang paggamit ng AI, kung saan hindi na kailangang makipag-interact ang user sa maraming App, kundi sabihin lang sa AI ang kanilang pangangailangan at ang AI na ang mag-i-invoke ng iba't ibang App para matupad ang layunin ng user. Binago nito ang logic ng "traffic funneling" sa internet era, at sa hinaharap, malamang na ang traffic entry point ay magiging labanan sa pagitan ng mga AI.

Ibinigay ko ang halimbawang ito upang ipakita na kahit maraming L2 ang pumili ng trading, prediction market, o RWA tokenization, nakalimutan nilang ang mag-ooperate ng mga application na ito sa hinaharap ay maaaring hindi na tao, kundi AI na tumatanggap ng utos mula sa tao. Kung mawawala ang AI entry point, kahit gaano karaming application chain ay magiging tagagawa na lang para sa AI, at malinaw na napagtanto na ito ng Metis isang taon na ang nakalipas.

Nabanggit ko na noon pa man ay sinimulan na ng Metis ang AI-centric strategy. Noong Marso, inanunsyo ng Metis sa ETHDenver ang dual-chain strategy: bukod sa Metis mismo, ang Hyperion ay isang high-throughput L2 na optimized para sa AI applications, na sumusuporta sa parallel execution at instant feedback. Bukod pa rito, malalim ang integration ng Hyperion sa Metis SDK, na sumusuporta sa modular na pagbuo ng application chains, na nakatuon sa high-frequency trading at real-time AI applications.

Ang LazAI ay ang "flagship product" sa ilalim ng estratehiyang ito, at ang lahat ng naunang plano ay ngayon ay nagpapakita ng tunay na halaga. Alam ng lahat ng L2, kabilang ang Metis, na ang efficiency advantage ng L2 ay unti-unting kinakain ng Ethereum mainnet, kaya kailangang magkaroon ng isang killer product na makakapanatili ng posisyon sa isang track upang matiyak ang stable na usage ng chain at pagpapatuloy ng ecosystem. Ang AI infrastructure ay parang isang bagay na "mahirap, ngunit tama".

Ang paggamit ng Web3 solutions upang i-optimize ang AI data labeling problem ay nagsisimula pa lang lumitaw nitong mga nakaraang buwan, at kabilang ang Metis sa unang batch ng mga sumubok, ngunit ang solusyon ng Metis ay isang tipikal na Web3 Native solution, hindi lang basta nagdagdag ng on-chain confirmation at token issuance.

Para sa Metis, ang pagpapalawak ng on-chain application ecosystem at ang estratehiya ng paggamit ng chain bilang settlement layer ay sabay na isinusulong. Naniniwala ako na sa hinaharap, ang presyo ng token ay mas lalapit sa tunay na halaga, at ang antas ng adoption ng network, pati na rin ang totoong demand para sa Gas token, ang magtatakda ng halaga ng token at network. Ang pagpasok sa AI ay isang paraan din ng pagbabalik ng halaga sa METIS mismo. Kung magkatotoo ang aking prediksyon, mas maraming non-AI application chains na nakabase sa L2 stack ang lilitaw, mas maraming value support ang maibibigay sa METIS.

Ang mga blockchain-based na produkto ay nagsisimula nang tumagos sa lahat ng aspeto ng internet applications, at mas kapansin-pansin ito sa AI field. Naniniwala pa rin ako na ang mga simpleng "on-chain model" o "AI Launchpad" ay hindi magtatagal, ngunit ang mga produktong tulad ng LazAI na nagsisilbi sa buong AI lifecycle ay iba. Para sa mga developer at user, ang mga produktong inuuna sa ecosystem strategy ay laging karapat-dapat bantayan at salihan.