作者:ian/img/20230515161035982820/0.jpg "/>
2）On-chainAI的动力是什么？
On-chainAI的意义不在于替代中心化的Web2人工智能的运作模式，而是：
在不牺牲去中心化和trustless的基础上，为web3世界创造下一阶段的价值。目前的Web3就像是web2的早期阶段，还没有承接更广泛应用或者创造更大价值的能力。而只有在加入AI之后，dapp的想象力才能真正跳跃到下一阶段，这些链上应用才有可能更接近web2应用的水平，这种接近并不是从功能上做的更相似，而是通过发挥Web3的价值，从用户体验和可能性上做出提升。
为web2黑盒的AI运行模式提供一种透明的、trustless的解决方案。
想象一下web3的应用场景：
将推荐算法加入到NFT交易平台，基于用户喜好推荐相应NFT，提高转化；
在游戏中加入AI对手方，更透明、公平的游戏体验；
……
但是，这些应用都是通过AI对已有的功能在效率或者用户体验上的进一步改善。
-有价值吗？有。
-价值大吗？取决于产品和场景。
AI能创在的价值从来都不仅是99到100的优化，真正让我兴奋的，是从0到1的全新应用，一些只有通过transparent+verifiable的链上模型才能实现的usecase。不过这些“令人兴奋的”usecase目前主要靠想象力，没有成熟的应用，先来开几个脑洞：
Meta Platforms连续三个交易日下跌:行情显示，Meta Platforms连续三个交易日下跌，现跌3.7%，目前三日累计跌幅扩大至29%。[2022/2/8 9:36:55]
通过基于neuralnetwork的决策模型做cryptotrading：一种产品形态可能更像是copytrading的升级版本，甚至是一种全新的交易玩法。用户不再需要信任或调研其他experiencedtrader，而是对彻底公开透明的模型以及其performance下注。本质上AI根据对crypto未来价格的预测更快更果断地进行交易。然而没有链上AI自带的“trustlessautonomy”，这样的下注对象或者标准根本是不存在的。用户/投资者可以透明地看到模型决策的原因、过程甚至未来上涨/下跌的精确概率；
AI模型作为裁判：一种产品可能是全新形态的预言机，通过AI模型对数据来源的准确性进行预测。用户不再需要信任validator，也不必担心节点作恶，预言机提供方甚至不需要设计复杂的节点网络和奖惩机制来实现去中心化。相应地，链上transparent+verifiable的AI已经足够满足验证链下datasource置信度的任务。这种全新的产品形态在安全性、效率和成本上有机会形成碾压，去中心化的对象也由人跳跃到“trustlessautonomy”的AI工具，无疑是更安全的。
基于大模型的组织管理/运作体系：DAO的治理本质上应该是高效、去中心化、公平的，而现在的现状却背道而驰，松散且臃肿，缺乏透明和公平性，链上AI的加入能提供非常契合的解决方案，将管理模式、效率提升到最高，将管理中系统性和人性的风险无限拉低。我们甚至可以去想象一种全新的web3项目的发展和运作模式，整个框架及未来发展方向和提案几乎不依赖开发团队或者DAO投票的方式来进行决策，相应的，基于大模型更庞大的数据获取量和远超人的计算能力去做决策。但这一切的前提也是模型上链，没有AI的“trustlessautonomy”就不存在去中心化世界从人到工具的跃迁。
……
小结一下
基于链上AI的新的产品形态基本可以总结为将去中心化和trustless的主体从人变为AI工具，这也符合传统世界生产力的进化过程，最开始是在人这个主体上下功夫，不断升级提升人效，到后面通过智能工具替代人，在安全性和效率上颠覆原有的产品设计。
其中最关键的、也是以上一切的前提，是通过Web3实现AI的transparent+verifiable。
3）Web3的下一个阶段
Web3作为一个现象级的技术创新，不可能仅仅停留在原始阶段。流量和经济模型很重要，但用户不会一直停留在追捧流量或花费大量资源做Xtoearn，web3也不会因此onboard下一波新用户。但有一件事的确定性是很强的：crypto世界生产力和价值的革命一定来自AI的加入。
我觉得大致分成下面三个阶段
起始：零知识证明算法和硬件的更新迭代为链上AI的涌现第一次提供了可能性；
发展：不管是AI对已有应用的提升还是基于on-chainAI的全新产品，都在将整个行业向前推进；
红鱼量化和DFORK达成深度战略合作:据官方消息，近期，全智能AI量化平台红鱼pro与DFORK达成深度战略合作，共同开发数字货币市场。
红鱼pro是一款数字货币量化交易软件。
DFORK是一个聚合性多链交易的去中心化清结算网络。
红鱼量化将使用DOR多尔币作为平台燃料，底层公链系统通证DK也改为DOR，作为清结算网络的平台币，DOR将在四大应用场景中使用：燃料销毁机制，手续费回购销毁机制，底层公链协议结算gas消耗机制，实体矿机算力挖矿产出DOR。DOR多尔币总量为1.8亿，DOR将在在六月份进行社区投票上线交易所。[2021/5/11 21:47:40]
终局：AI+blockchain的最终走向是什么？
上面的讨论都是通过AI与Web3的结合bottomup地发掘应用场景，换个思路topdown地看待AI上链，AI会不会重溯Web3本身？AI+blockchain=自适应的blockchain
一些公链会率先融合链上AI，从公链的层面转变为一种自适应的，自身发展方向不再依赖项目基金会决策而是基于庞大数据进行决策、自动化水平远超传统Web3的形态，从而从当前多链繁荣的格局中脱颖而出。
在verifiable+transparent的AI加持下，web3的自调节体现在哪里，可以参考moduluslab提到的几个例子：
链上的交易市场可以去中心化地自动调节，比如基于链上公开数据实时、不需要trustassumption地调整稳定币的interestrate；
多模态学习可以让链上协议的交互通过生物特征识别完成，提供安全的KYC，并实现身份管理的完全去信任；
允许链上应用最大化地捕获链上数据带来的价值，支持定制化内容推荐等服务。
从另一个角度看，zkrollup不断迭代优化，但是始终缺乏一个真正只能在zk生态上跑的应用，ZKML恰好符合这一点，并且想象空间也足够大。ZK-rollup未来很可能作为AI进入web3的入口从而创造更大价值，两者互相成就。
二、实现方式和可行性
1）Web3能为AI提供什么？
基础设施和ZK无疑是web3最疯狂内卷的赛道，各种ZK项目在电路优化和算法升级上下足了功夫，不管是对多层网络的探索，或者是对模块化以及dataavailabilitylayer的开发，还是进一步将rollup做成定制化的服务，甚至硬件加速……这些尝试都在将Web3基础设施的可扩展性、成本、算力推向下一个阶段。
AI上链听上去不错，但具体怎么个加法？
一种做法是通过ZKproofsystem。比如针对machinelearning做一个定制化的电路，链下电路生成witness的过程就是模型执行的过程，对模型预测的过程生成proof，任何人都可以在链上验证proof。
AI模型还是在高效的集群上执行，甚至搞点硬件加速进一步提升计算速度，在最大化利用算力的同时确保没有中心化的人或者机构可以从中篡改或干涉模型，也就是确保：
马来西亚监管机构将Alpari、BitForex列入黑名单:马来西亚金融监管机构表示，Alpari International和Alpari Trading Malaysia的品牌未获准在该国运营，因此证券交易委员会（SC）已将全球外汇经纪商列入无牌公司名单。在其他地方，证券委员会(SC)也将加密货币交易所BitForex和10家运营各种投资服务网站列入黑名单，但其并未在该国开展业务。监督机构建议其公民不要使用此类服务??，也不要对未经SC批准或许可的公司或个人进行任何投资。据悉，马来西亚监管机构在今年7月对Binance，eToro，OctaFX和FintechFX也发出类似警告，称这些平台未经授权可在该国运营，也不受其监管。（financemagnates）[2020/10/14]
模型预测结果的确定性=可验证的
根据以上做法，可以进一步推断哪些infra对AI上链至关重要：
ZKPsystem、rollup：Rollups扩张了我们对链上计算能力的想象空间，把一堆transactions打包，甚至递归地生成proofofproof进一步降低成本。对于现在庞大的模型来说，提供可能性的第一步就是proofsystem和rollup；
硬件加速：ZKrollup提供了verifiable的基础，但proof的生成速度直接关系到模型的可用性和用户体验，等待几个小时去生成一个模型的proof显然是不work的，因此，通过FPGA进行硬件加速显然是一个很好的boost。
密码学：密码学是crypto世界的基础，而链上模型以及敏感数据同样需要保证隐私性。
补充：
大模型的基础是GPU，没有高并行的支持，大模型的效率将会非常低，也就无法运行。因此，对于一个链上的zk生态
GPU友好=AI友好
拿Starknet举例，Cario只能在CPU上跑，因此只能部署一些小的决策树模型，长期来看并不利好大模型的部署。
2）挑战：更强大的proofsystem
ZKProof的生成速度和内存使用情况至关重要，一个关系到用户体验和可行性，一个关系到成本和天花板。
现在的zkpsystem够用吗？
够用，但不够好…
Moduluslab在文章“TheCostofIntelligence:ProvingMachineLearningInferencewithZero-Knowledge”非常详细的分析了模型和算力的具体情况。有空可以读一读这篇ZKML届的”零号文献-paper0“：https://drive.google.com/file/d/1tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx6R2Gv4IzE/view
以下是paper0中提到的不同证明系统
基于以上zk算法，moduluslab分别从时间消耗和内存占用两个维度出发进行测试，并且在这两个维度中分别控制了参数和层数两个核心变量。以下是benchmarksuites，这样的设计也可以大致覆盖从LeNet5的60k参数量，0.5MFLOPs，到ResNet-34的22M参数量,3.77GFLOPs。
ForTube联合创始人许超：以太坊DeFi火热并不是一蹴而成:金色财经现场报道，9月20日，由金色财经主办，水桥区块链总冠名的“共为·创业者大会”在厦门举办。在主题为《DeFi沉思录：距离主流大众有多远？》的圆桌对话环节，ForTube联合创始人许超表示，今年以太坊各个协议之间发生了比较强的化学反应，不管从资产层，借贷层，交易层还是保险层，衍生品层，各个协议之间都有了比较完善的生态和组合效应，加上今年好像并没有其他的热点，DeFi就取代了这个热点。以太坊之所以有这么好的生态，是因为它有非常多的资产，核心的资产并不是今天形成，是在2016、2017年形成的，这些资产经过几年的沉淀，已经形成了比较稳定的价值。[2020/9/20]
时间消耗的测试结果：
内存占用的测试结果：
基于以上数据，整体看目前的zk算法以及具备支持对大模型生成proof的可能性，但相应的成本依旧很高，需要甚至10倍以上的优化。以Gloth16为例，虽然受益于高并发带来的computationtime的优化，但是作为tradeoff内存占用显著增加。Plonky2和zkCNN在时间和空间上的表现同样验证了这一点。
那么现在问题其实就从zkpsystem是否可以支持链上AI转变为了支持AI上链所付出代价值不值？并且随着模型参数的指数级上升，对proofsystem的压力也会迅速增加。确实，现在有trustless的神经网络吗，没有！就是因为成本算不过来。
因此，打造一个为AI定制化的proofsystem至关重要。同时，实现对AI这种单次调用计算十分复杂的逻辑，gas的消耗模型也需重新设计，一个高性能的zkvm至关重要，但现在我们已经能看到很多高性能的尝试，比如OlaVM,polygonMiden等，这些基础设施的不断优化极大提升了onchain-AI的可行性。
三、应用是否值得期待？
尽管链上AI还在很早期阶段，用上面的分层来看可能只处于起始到发展之间，但AI这个方向从不缺乏优秀的团队和创新的想法。
就像上面说的，从AI在web3世界的发展阶段看现在市场处于起始到发展的中间阶段，产品尝试方向还是以基于现有功能对用户体验优化为主。但最能体现价值的还是通过AI在链上将trustless的主体由人变为工具，在安全性和效率上颠覆原有的产品形态
下面从一些现有的应用尝试出发，分析一下on-chainAI长期的产品发展方向
动态 | Fortnite的游戏币V-Bucks正在被黑客用来:据研究人员称，黑客在Fortnite平台上使用其平台的数字货币V-Bucks进行盗刷信用卡。通过将V-Bucks以折扣价转售给玩家进行。
Sixgill高级情报分析师本杰明·普雷明格(Benjamin Preminger)表示：罪犯在Fortnite系统中盗刷银行卡不会受到任何惩罚，目前还不清楚这些子从这些行动中赚了多少钱。
据悉，V-Bucks是Fortnite的游戏内资金，与加密货币类似，以数字形式存在。[2019/1/21]
1）TheRockefellerBot：世界上第一个on-chainAI
Rockefeller是moduluslab团队推出的第一个链上AI的产品，有很强的“纪念价值”。这个模型本质上是一个tradingbot，具体来说，rockefeller的训练数据是大量链上公开的WEth-USDC的price/exchangerate，其本身是一个三层前馈经网络模型，预测目标是未来WEth价格涨跌。
以下是当tradingbot决策要进行交易时的流程：
Rockefeller在ZK-rollup上对预测结果生成ZKP；
ZKP在L1上被验证，并执行操作；
可以看出tradingbot的预测、资金操作完全是去中心化且trustless的，就像上面提到的，从更高维度看rockefeller更像是一种全新的Defi玩法。相比于信任其他trader，这种模式下其实用户的是transparent+verifiable+autonomous的模型。用户可以不需要信任中心化的机构确保模型决策过程的合法性。同时，AI也能最大程度上的消除人性的影响，更果断地进行交易。
你可能已经想给Rockefeller注点资金玩一玩了，但这真的能赚钱吗？
并不能，按照modulus团队的说法，与其说rockefeller是一个应用，他更像是on-chainAI的POC，由于成本、效率、证明系统等多方面的限制，rockefeller的主要目的是作为一个demo让web3世界看到on-chainAI的可行性。
2）Leela：世界上第一个on-chainAIgame
最近发布的Leelav.s.theworld同样是出自moduluslab。游戏机制很简单，人类玩家组成阵营对战AI。游戏中玩家可以质押下注，最终谁会赢得对局，每次match结束后loser’spool会根据质押代币的数量相应地分配给winner。
说到on-chainAI，这次moduluslab部署了一个更大的deepneuralnetwork(Parameter数量>3,700,000)。虽然在模型规模和产品内容上Leela都超越了rockefeller，但归根结底这还是一次大型的on-chainAIexperiment。Leela的背后的机制和运行模式才是需要关注的，这能帮我们更好地理解链上AI的运行模式和改善空间，以下是官方给出的逻辑图：
Leela的每一次move，也就是每次预测，都会生成ZKP，并且只有在经过合约验证之后才会在游戏内生效。也就是说，受益于trustlessautonomousAI，用户下注的资金和公平性完全受到密码学的保护还不需要信任游戏开发者。
Leela采用的是Halo2算法，主要原因是它的工具和设计的灵活性可以帮助设计更高效的证明体系，具体performance情况可以参考上面的测试数据。但同时在Leela的运行中modulus团队也发现了Halo2的弊端，比如生成证明的速度较慢，对one-shotproving不友好等。因此，也更加印证了之前基于测试数据得出的结论：如果需要将更大的模型带入web3，我们需要开发更强大的proofsystem。
不过Leela的价值在于给我们带来了AI+Web3game更大的想象空间，王者荣耀玩家此刻应该无比希望王者匹配算法fullyon-chain:)Gamefi需要更优质的内容支撑和更公平的游戏体系，而on-chainAI恰好提供了这一点。打个比方，在游戏中加入AI-driven的游戏场景或者NPC，不管是玩家的游戏体验还是经济体系的玩法都提供了巨大的想象空间。
3）Worldcoin：AI+KYC
Worldcoin是一个链上身份体系(Privacy-PreservingProof-of-PersonhoodProtocol)，通过生物识别建立身份体系并实现支付等衍生功能，解决的问题是对抗女巫攻击，现在的注册用户超过了1.4m。
用户通过一个叫Orb的硬件扫描虹膜，将个人信息添加到数据库中，Worldcoin通过Orb硬件中的计算环境运行CNN模型压缩并证实用户虹膜数据的有效性。听上去很强，但如果需要做到身份验证的真正去中心化，worldcoin团队正在探索通过ZKP验证模型的输出。
挑战
值得一提的是，worldcoin的CNN模型的size：参数=1.8million，层数=50。基于上面展示的测试数据，现有的proofsystem在时间上完全可以胜任，但内存消耗对于消费级的硬件来说是不可能完成的。
4）其他项目
Pragma：1.Pargma是从starkware生态上发展起来的ZKoracle。同时团队也在探索如何通过链上AI解决去中心化链下数据验证的问题。用户不再需要信任validator，而是通过足够精准且可验证的链上AI完成验证链下datasource的工作，比如对于实际资产或者身份的验证可以直接让AI去读取相印的物理信息作为输入并做出决策。
Lyrafinance：Lyrafinance是一个optionAMM，提供衍生品交易市场。为了提高资本利用率，Lyra团队和moduluslab正在合作开发基于可验证AI模型的AMM。基于可验证的、公平的AI模型，Lyrafinance有机会成为on-chainAI的一次大规模落地实验，为web3用户首次带来公平的matchmaking，通过AI对链上市场进行优化，提供更高的回报。
Giza：ZKML平台，将模型直接部署在链上而不是进行链下验证，Nicetry，but…由于算力以及Cairo不支持CUDA-based的证明生成的问题，Giza只能支持一些小模型的部署。这也是最致命的问题，从长期来看，能对web3产生颠覆性影响的一定是大模型，而这种规模的模型必须有强大的硬件支持，比如GPU。
Zama-ai：模型的同态加密。同态加密是一种加密形式，简单表示为：f=E，其中f是运算操作，E代表同态加密算法，x是变量，比如：E(a)?+E(b)=E(a+b)。允许对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。模型的隐私性一直是AI的热点和瓶颈，虽然zk对隐私友好，但zk不等于privacy。zama致力于确保模型执行的privacy-preserving。
ML-as-a-service：这目前还只是一个思考方向，没有具体的落地应用，但目的是通过ZKP解决中心化ML服务提供者作恶以及用户信任的问题。DanielKang在文章“TrustlessVerificationofMachineLearning”中有详细的描述(参考文中的一张图)
四、关于AI+Blockchain的总结
整体来说，在web3世界里的AI处于非常早期的阶段，但是毋庸置疑的是onchain-AI的成熟和普及一定会把web3的价值带到另一个高度。从技术上看，Web3能给AI提供独特的基础设施，AI也是改变web3生产关系的重要工具，两者的结合可以碰撞出很多可能性，这也是值得兴奋和打开想象力的地方。
从AI上链的动力看，一方面，transparent+verifiable的链上AI将去中心化和trustless的主体从人变为AI工具，极大提升了效率、安全性，并且为创造全新的产品形态提供了可能性；另一方面，Web3的基础设施不断迭代，web3真正需要一个能让这些基础设施发挥最大价值的杀手级应用，ZKML恰好符合这一点，比如ZK-rollup未来很可能作为AI进入web3的入口。
从可行性上看，现在的基础设施能一定程度上支持一定规模的模型，但还有很多不确定因素。通过ZKP做可验证模型目前看是AI上链的必经之路，可能也是确定性最强的将AI带入的web3应用的技术路径。但是长远来看现在的proofsystem需要再进行指数级的提升才能足够支持日渐庞大的模型。
从应用场景看，AI几乎可以完美地参与到任何一个web3的方向，不管是game、Defi、DID、tooling……虽然目前已有的项目非常匮乏而且缺乏长期价值，还没有从一种提升效率的工具转变为改变生产关系的应用。但值得兴奋的是有人迈出了第一步，我们可以看到链上AI的最早期的样子和之后的可能性。
Reference
https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml
https://medium.com/coinmonks/chapter-1-how-to-put-your-ai-on-chain-8af2db013c6b
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-2-why-put-your-ai-on-chain-33b7625147b7
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-3-the-worlds-first-on-chain-ai-trading-bot-c387afe8316c
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-4-blockchains-that-self-improve-e9716c041f36
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-4-5-trustless-ai-for-living-breathing-games-cc9f24080e30
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-5-the-cost-of-intelligence-da26dbf93307
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-6-leela-vs-the-world-the-worlds-1st-on-chain-ai-game-17ea299a06b6
https://drive.google.com/file/d/1tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx6R2Gv4IzE/view
https://medium.com/@danieldkang/trustless-verification-of-machine-learning-6f648fd8ba88
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