Szczegółowa analiza najnowszej inwestycji a16z w PIN AI: wykorzystanie Web3 do przekształcenia krajobrazu AI

PIN AI to otwarta sieć AI, w której deweloperzy mogą budować użyteczne aplikacje AI.

Autor: Hei Mi

To dla mnie zaszczyt ukończyć to badanie pod kierunkiem Meteorite Labs, bazując na doświadczeniach i wymianie opinii dotyczących setek aplikacji Web2 AI.

PIN AI to projekt wybrany do jesiennej edycji a16z Crypto Startup Accelerator, który zebrał 10 milionów dolarów w rundzie seed. Wśród znanych VC, oprócz a16z Crypto, znajdują się Stanford Blockchain Accelerator, Hack VC oraz Foresight Ventures. Aniołami inwestycyjnymi są m.in. założyciel NEAR Protocol Illia Polosukhin, współzałożyciel Gitcoin Scott Moore, prezes Solana Foundation Lily Liu, CEO SUI/Mysten Labs Evan Cheng oraz inżynier badawczy Worldcoin DCBuilder.

Właśnie przeczytałem artykuł współautorstwa trzech współzałożycieli PIN AI i odkryłem, że jest to najbardziej przyciągający moją uwagę projekt Web3 AI ostatnich czasów, zaraz po Sahara. Scenariusze zastosowań są bardzo interesujące.

PIN AI to otwarta sieć AI, w której deweloperzy mogą budować użyteczne aplikacje AI. „Useful AI Applications”, <użyteczność> to kluczowy punkt produktu. Jest trochę podobny do AI Agentów typu MultiOn czy Jace.ai z Web2, skupiając się na dostarczaniu użytkownikom aplikacji przydatnych w codziennym życiu, realizujących ich intencje, takich jak zakupy online, planowanie podróży czy inwestycji.

Krótko o Jace.ai – to AI Agent zdolny do samodzielnego wykonywania zadań w przeglądarce, oparty na LLM i własnym modelu AWA-1 (Autonomous Web Agent-1), który umożliwia AI wykonywanie operacji na stronach internetowych.

Największą zaletą Jace jest zdolność do samodzielnego planowania zadań i wykonywania operacji w przeglądarce w imieniu użytkownika.

Przykład zastosowania: powiedz Jace, „Planuję tygodniową podróż do Pekinu od 20 września, budżet 5000 juanów, pomóż mi zaplanować”. Jace automatycznie przygotuje plan podróży, obejmujący atrakcje, hotele i jedzenie. Jeśli zaakceptuję plan, Jace zarezerwuje wszystkie atrakcje, znajdzie w Meituan hotel o najlepszym stosunku jakości do ceny i złoży zamówienie. Wystarczy, że podam dane osobowe i kliknę, aby zapłacić.

PIN AI zamierza robić coś bardzo podobnego. Największa różnica w stosunku do generatywnego AI polega na tym, że tego typu projekty AI skupiają się głównie na codziennym życiu użytkownika, a nie na pracy.

I. Dekonstrukcja koncepcji PIN AI

W skrócie, PIN AI = AI + DePIN

Sieć PIN AI składa się z dwóch rodzajów AI:

• Personal AI: spersonalizowany AI Agent, który w czasie rzeczywistym dostosowuje się do preferencji użytkownika. Jest punktem połączenia użytkownika z usługami agentów, trochę jak koordynator. Użytkownik może pobrać go na telefon lub komputer.
• Agentic Services: AI Agent zbudowany na blockchainie dla platform Web2, zdolny do wykonywania zadań na wybranych platformach Web2, z rejestracją procesu i wyników na blockchainie.
• Oficjalnie wspomniano także o External AI, które w przyszłości może umożliwić interakcję z innymi LLM lub AI Agentami Web2.

Rdzeń architektury PIN AI:

PIN Protocol to zdecentralizowana sieć przechowywania danych DePIN, do której każdy może podłączyć swoje urządzenie i udostępniać dane. Zintegrowano model oparty na BERT, który anonimizuje dane użytkownika na każdym etapie przetwarzania, zapewniając prywatność i zgodność z przepisami o ochronie danych.

Personal AI jest na tym zbudowany. Z jednej strony dostarcza spersonalizowane dane dla Personal AI, z drugiej – najbardziej relewantne dane dla Agentic Services.

PIN Protocol składa się z trzech komponentów:

1. Warstwa prywatnego przechowywania i obliczeń: rozproszona pamięć masowa, bezpiecznie przechowuje dane z urządzeń użytkowników (w tym zdjęcia, filmy itd.), a najbardziej relewantne dane są zawsze dostępne dla Personal AI i Agentic Services. Użytkownicy mogą podłączyć swoje urządzenia do tej sieci, udostępniać dane i otrzymywać natywny token $PIN jako nagrodę.

2. Data Connector: wykorzystuje technologię zk do śledzenia i weryfikacji danych użytkowników podłączonych do sieci. Uważam, że to odpowiednik węzłów sieci PIN, operatorzy węzłów muszą stakować tokeny $PIN do weryfikacji, a posiadacze tokenów mogą stakować je na węzłach – obie strony otrzymują nagrody za staking.

3. Agent Link: ma na celu dopasowanie Personal AI do Agentic Services. Składa się z rejestru agentów i mechanizmu transakcyjnego; pierwszy służy do śledzenia wskaźników wydajności, drugi „zastanawia się”, jak najlepiej dopasować Personal AI do Agentic Services (na podstawie kosztów, wydajności i jakości wykonania każdego agenta).

Model użytkowania / logika biznesowa:

Podczas korzystania użytkownik zgłasza konkretną potrzebę, a PIN AI realizuje ją według następujących kroków:

Krok 1: Personal AI – zbiera potrzeby użytkownika

Użytkownik zgłasza potrzebę do Personal AI, który przekazuje ją do PIN Protocol

Krok 2: PIN Protocol – przygotowanie przed wykonaniem zadania

Rozbija intencję użytkownika na konkretne kroki, znajduje najbardziej odpowiednią i opłacalną usługę agenta, wyszukuje najbardziej relewantne dane i przekazuje je do Agentic Services. (Jeśli dotyczy kilku platform Web2, intencja jest dzielona między różnych agentów.)

Krok 3: Agentic Services – wykonanie konkretnych kroków

Krok 4: PIN Protocol – przekazuje użytkownikowi wyniki

Ponieważ większość codziennych potrzeb wymaga transakcji finansowych, w PIN AI przepływ środków wygląda następująco:

Użytkownik płaci PIN Protocol opłatę za gaz (przypuszczalnie w celu aktywacji transakcji intencji). Ponieważ PIN Protocol najpierw rozbija intencję użytkownika, a następnie indeksuje i przesyła najbardziej relewantne dane do Agentic Services, po wykonaniu zadania przez agenta część opłaty za usługę trafia jako napiwek do PIN Protocol.

Zatem zarówno PIN Protocol, jak i Agentic Services mogą pobierać prowizję z opłaty za usługę od użytkownika.

Przykład:

Użytkownik może pobrać Personal AI na komputer lub telefon, zgłosić potrzebę, np. „Kup najtańszą kartę GTX 3080 na Amazon”, i zapłacić (opłata za zakup + opłata za usługę + opłata za gaz PIN Protocol).

Personal AI przekazuje tę potrzebę do PIN Protocol.

Po zrozumieniu i rozbiciu intencji użytkownika, PIN Protocol dzieli ją na konkretne kroki i wraz z najbardziej relewantnymi danymi przesyła do Agentic Services. Może istnieć kilkadziesiąt agentów specjalizujących się w zakupach na Amazon, więc PIN Protocol musi wybrać najbardziej odpowiedniego na podstawie kosztów, wydajności i historii realizacji.

Agentic Services znajduje na Amazon kartę GTX 3080 o najlepszym stosunku ceny do jakości i składa zamówienie. Po zakończeniu przekazuje opłatę za rozbicie intencji i opłatę za wykorzystanie danych do PIN Protocol. PIN Protocol i Personal AI przekazują użytkownikowi wyniki oraz przesyłają tokeny PIN jako nagrodę.

Uczestnicy sieci

Użytkownicy Personal AI: instalują Personal AI na komputerze lub telefonie, łączą dane osobowe z PIN Protocol i otrzymują nagrody w tokenach PIN.

Użytkownicy wartościowych transakcji: jak w powyższym modelu, użytkownik dokonuje wartościowej transakcji i również otrzymuje nagrodę w tokenach PIN.

Węzły PIN Protocol: śledzą i weryfikują dane użytkowników podłączonych do sieci. Operatorzy muszą stakować, posiadacze tokenów mogą stakować tokeny na węzłach – obie strony otrzymują nagrody za staking.

Agentic Services: deweloperzy mogą zarabiać na opłatach za usługi.

II. Kluczowy zespół deweloperski

Davide Crapis – współzałożyciel

Tło w projektowaniu protokołów blockchain, częściowo także w AI

Pracował jako starszy data scientist w Lyft, gdzie projektował i wdrażał algorytmy dystrybucji zachęt, przyznając pasażerom i kierowcom wzrostowe bonusy o wartości xx dolarów rocznie. Po odejściu przez pewien czas był niezależnym badaczem, zajmując się mechanizmami zachęt i dystrybucją tokenów. Przed założeniem PIN AI pracował jako research scientist ds. „robust incentives” w Ethereum Foundation.

Stworzył model uczenia maszynowego do analizy wrażliwości konsumentów na stopy procentowe produktów inwestycyjnych/kredytowych, był przez cztery lata badaczem i mentorem w dziedzinie uczenia maszynowego w Columbia Business School. Dołączył do społeczności deweloperów Web2 „South Park”, eksplorując przecięcie dużych modeli językowych i blockchaina.

Ben Wu – współzałożyciel

Tło w operacjach, prawdopodobnie odpowiada za strategię i pomysły na produkty AI

Absolwent MIT, alumni Y Combinator. Przed założeniem PIN AI był dyrektorem ds. baz danych i operacji w dziale strategicznych rozwiązań danych Yahoo, odpowiadając za operacje i zarządzanie dużymi projektami danych.

Bill Sun – współzałożyciel, Chief Scientist

Tło w tradingu ilościowym i AI

Doktor matematyki Stanford University, pracował w Google DeepMind nad badaniami AI. Był menedżerem ds. inwestycji AI/quant w firmie asset management na Wall Street. Założyciel organizacji badawczej AI+Club oraz społeczności technologicznej AGI House. Anioł inwestor a16z scout fund. Jest także założycielem Generative Alpha, oferującej rozwiązania AI dla przedsiębiorstw.

III. Refleksje i podsumowanie

Pierwsza rewolucja przemysłowa – maszyny uwolniły ręce;

Druga rewolucja przemysłowa – elektryczność zniosła granice dnia i nocy;

Trzecia rewolucja przemysłowa – internet połączył świat rzeczywisty i wirtualny.

Pojawienie się AI powszechnie uznaje się za znak czwartej rewolucji przemysłowej, a AI Agent to bilet na tę podróż – każdy z nas może wejść na pokład statku płynącego ku przyszłości „interakcji człowiek-maszyna”.

W ostatnich dekadach w internecie codziennie zachodziły ogromne ilości aktywności i powstawały masowe ilości danych, jednak użytkownicy nie mieli nad nimi kontroli.

iPhone16 właśnie został wydany, wprowadzając Apple Intelligence, ale PIN AI ma szansę zbudować bardziej otwarty ekosystem AI Agent niż Apple Intelligence.

W tym ekosystemie deweloperzy mogą być nagradzani za tworzenie innowacyjnych agentów platform Web2, co doprowadzi do powstania coraz lepszych AI Agentów i wywoła falę innowacji.

Setki milionów użytkowników smartfonów nie tylko mogą korzystać ze spersonalizowanego Personal AI, ale także udostępniać dane urządzenia, by otrzymywać nagrody.

Dane użytkowników są fundamentem całego ekosystemu PIN AI – to siła użytkowników i właśnie to jest początkiem Web3: decentralizacja i własność.

Mam nadzieję, że wkrótce zobaczymy wdrożenie sieci PIN AI oraz czy mechanizmy motywacyjne rzeczywiście zadziałają, przyciągając rzesze open source contributorów i wywołując jeszcze większą falę innowacji. Testnet może wystartować w październiku, a mainnet i TGE w styczniu przyszłego roku – warto czekać.