Колин Ву: проект ChainOpera AI развивает децентрализованный ИИ на базе механизма Proof of Intelligence

ChainOpera AI позиционирует себя как децентрализованную экосистему искусственного интеллекта, объединяющую блокчейн и ИИ. Сооснователь проекта и профессор Университета Южной Калифорнии Салман Австимехр подчеркнул, что цель команды — создание сети Crypto AGI на базе принципа совместного владения и коллаборации агентов. По словам специалиста, это позволит пользователям не только использовать ИИ, но и влиять на его развитие.

Исследователь Колин Ву рассказал, что проект опирается на 4 уровня экосистемы: AI Terminal на BNB Smart Chain, платформу для разработчиков агентов, модельно-GPU слой и протокол Proof of Intelligence (PoI). Каждый компонент уже работает и взаимодействует с другими. AI Terminal, запущенный как «децентрализованный аналог ChatGPT», насчитывает более 2 млн зарегистрированных пользователей и сотни тысяч активных ежедневно, а внутри него опубликовано свыше 10 тыс. агентов.

Отдельное внимание уделено Proof of Intelligence — механизму верификации вклада участников, включая пользователей, разработчиков и поставщиков ресурсов. Это решение должно обеспечить прозрачность, публичный аудит и честное распределение вознаграждений в сети. Австимехр отметил: именно отсутствие таких инструментов делает централизованные ИИ-системы «черным ящиком», в то время как децентрализованная модель позволяет пользователям видеть и контролировать процесс.

Развитие ChainOpera AI опирается на тенденцию перехода от «одного ИИ-агента» к системам, где несколько единиц сотрудничают друг с другом и с пользователями. Недавно запущенная Agent Social Network уже привлекла внимание аудитории, предоставив возможность групповых взаимодействий в формате «человек + несколько агентов». По словам Австимехра, это направление станет одним из приоритетов.

Команда ChainOpera AI включает специалистов из ведущих университетов (UC Berkeley, Stanford, USC, MIT) и инженеров из Amazon, Google и Microsoft. Такой состав позволяет совмещать академический подход с промышленным масштабом. История проекта берет начало в 2019 году с разработки FedML — библиотеки для федеративного обучения, ставшей основой для децентрализованного ИИ. Технология должна упростить доступ к сложным экосистемам и вернуть пользователям контроль над их вкладом.