Ritual
1. Обзор проекта:
Ritual готов трансформировать пространство ИИ x Crypto, решая критический, но часто упускаемый элемент: верификацию.
Акцентируя внимание на верифицируемости вместо доверия, Ritual стремится предоставить децентрализованные вычисления, которые можно проверить в блокчейне.
С ожидаемым запуском токена и ключевыми партнерствами на горизонте, Ritual нацелен на слияние мощи ИИ Web2 с безопасностью Web3.
Ritual - ключевые выводы:
- Стратегические партнерства: Ritual гордится значимыми партнерствами с EigenLayer, Celestia и MyShell, создавая новые возможности.
- Элитная поддержка: Поддерживаемый ведущими фигурами, такими как Баладжи Шринивасан и Артур Хейес, Ritual использует значительные сетевые эффекты.
- Ritual Superchain: Этот исполнительный слой переопределяет децентрализованный ИИ с ИИ-оптимизированной виртуальной машиной, повышая безопасность и гибкость.
- Предстоящие запуски: Предстоящий запуск Ritual Superchain и вероятный запуск токена в 2024 году станут сигналом к крупным изменениям в децентрализованном ИИ.
- Бездоверительный ИИ: Ritual выделяется как ведущий новатор и авторитет в области решений для бездоверительного ИИ в пространстве web3.
2. Рыночная возможность:
А. Реальность "смарт-контрактов":
Как красноречиво выразился Дэвид Аттерман, "смарт-контракты на самом деле не очень умны."
Их базовая логика — это сознательный дизайн для поддержания децентрализации блокчейна и стимулирования участия. Это делает сложные вычисления в блокчейне, такие как требуемые для больших языковых моделей (LLMs), невыполнимыми.
Растущая необходимость интеграции моделей ИИ в смарт-контракты подчеркивает значительное узкое место в эволюции блокчейна.
B. Растущие вычислительные потребности и отсутствие комплексных решений:
Усиливающийся спрос на вычислительную мощность, необходимую для обучения моделей, их настройки и вывода, в сочетании с возрастающими затратами на централизованные облачные провайдеры, такие как AWS и Google Cloud, представляет собой значительную проблему.
Протоколы DeCompute, такие как Akash Network, могут предложить более доступные вычисления, чем централизованные сервисы, но часто полагаются на предполагаемую точность выводов и доверие к операторам узлов без проверки результатов.
Такая зависимость ограничивает их применимость в промышленных приложениях, где важны экономические соображения.
C. Недостаток механизмов для стимулирования и наказания:
Существующие протоколы DeCompute работают путем объединения неиспользуемых GPU, подобно системе carpool, которая собирает простаивающие автомобили для транспортировки.
Хотя эти системы эффективно организуют ресурсы — подобно сортировке автомобилей по модели и цвету — они не обладают надежными механизмами для наказания за неправомерные действия.
Этот пробел можно сравнить с разрешением участникам carpool злоупотреблять или повреждать автомобили без каких-либо последствий.
Для создания надежной децентрализованной инфраструктуры важно уменьшить зависимость от доверия, стимулируя надежное участие и наказывая за неудачи, обеспечивая справедливую и эффективную систему.
D. Риск заражения данных и вмешательства в вычисления:
Надежность выводов модели напрямую зависит от качества обрабатываемых данных. При использовании выводов модели в реальных приложениях крайне важно защитить целостность как данных, так и процесса вывода.
Из-за непрозрачной природы многих больших языковых моделей (LLMs) изменения в данных могут быть не сразу заметны, что потенциально позволяет манипуляциям оставаться незамеченными до тех пор, пока не станет слишком поздно.
E. Риски, связанные с централизованными облачными провайдерами:
Централизованные облачные провайдеры, контролирующие значительную часть узлов GPU, представляют серьезные риски, потенциально диктуя условия. У них есть возможность повышать цены, ограничивать доступ к GPU и цензурировать пользователей.
Кроме того, они могут навязывать строгие правила относительно типов разрешенных моделей, ограничивая свободу и гибкость разработчиков и пользователей.
Несмотря на эти ограничения технологической инновации и разнообразия, доля рынка этих крупных провайдеров продолжает расти:
F. Ликвидность и операционная эффективность в протоколах Web3:
Ликвидность в протоколах DeFi часто фрагментирована по сетям или недостаточно используется.
Кроме того, многие протоколы web3 испытывают централизованное влияние, поскольку не могут получить доступ к внешним источникам данных.
Ritual решает эти проблемы, предлагая проверяемый метод получения необходимых данных, уменьшая зависимость от централизованных источников.
3. Утилити и Технологии:
A. Расширение возможностей смарт контрактов:
Традиционно смарт контракты работают по фиксированным инструкциям и не могут самостоятельно использовать данные из реального мира.
Ранее для доступа к таким данным использовались оракулы, что требовало оплаты за услуги данных.
Ritual внедряет инфраструктуру, позволяющую смарт контрактам напрямую обращаться к моделям машинного обучения из реального мира, значительно расширяя их функциональность.
B. SDK и интеграция AI с низким кодом:
SDK Ritual действует как набор инструментов, упрощающий разработку приложений на основе ИИ, аналогично сборке из конструктора Lego.
Это позволяет бесшовно интегрировать модели ИИ — считающиеся умными роботами — в фреймворк смарт контрактов приложений без сложного кодирования.
Платформа гарантирует пользователям возможность с уверенностью выбирать поставщика услуг GPU, защищенного от вмешательства в вывод данных.
Ritual обеспечивает это, публикуя проверяемые on-chain доказательства с использованием технологий вроде zkML и opML в блокчейне.
C. Автоматизированные шаблоны для популярных открытых моделей:
Ritual предлагает автоматизированные шаблоны для популярных открытых моделей, упрощая процесс для инженеров построения, развертывания и использования моделей в любом облачном сервисе.
Эти шаблоны снижают риски, связанные с вмешательством в вывод данных, и могут быть бесшовно интегрированы с смарт контрактами.
4. Конкурентная среда:
Несколько проектов решают проблему верифицируемости в области крипто протоколов ИИ. Основными отличительными факторами будут простота интеграции и способность эффективно предоставлять on-chain доказательства без излишних вычислений.
A. Aizel Network
Aizel - это сеть on-chain ИИ-вывода, позволяющая блокчейнам функционировать с возможностями ИИ без необходимости доверия.
Она предлагает децентрализованные и верифицируемые выводы моделей машинного обучения, защищенные передовой системой удаленной аттестации, интегрирующей MPC (Многопользовательское Вычисление) и TEEs (Доверенные Выполнительные Среды).
Фреймворк Aizel модуляризирует верифицируемые выводы ИИ по сетям блокчейнов и их приложениям, используя различные методы верификации.
B. Marlin Protocol:
Marlin — это протокол верифицируемых вычислений, использующий TEE и копроцессоры на основе ZK для сложных рабочих нагрузок в децентрализованном облаке.
Он поддерживает протокол смарт контрактов и предприятия, позволяя безопасно арендовать вычислительные мощности или развертывать серверные функции по всей сети глобальных нод.
В сравнении, Ritual не обладает всеобъемлющими возможностями Marlin, который преуспевает, устраняя затраты на настройку вычислений и внедряя эффективные механизмы верификации.
C. Phala Network:
Phala Network использует multi-proof систему для решения проблем выполнения ИИ, предлагая фреймворк для создания защищенных от вмешательства и интегрированных с смарт контрактами агентов ИИ.
Она предоставляет разработчикам обширные наборы инструментов для разработки, развертывания и монетизации агентов ИИ, ориентированных на смарт контракты.
5. Внедрение:
A. Создание Ritual Superchain:
Ritual разрабатывает Ritual Superchain — модульную инфраструктуру на базе блокчейна, предназначенную для эффективных и децентрализованных вычислений ИИ.
Она включает специализированные компоненты для задач, таких как вывод ИИ и дистилляция знаний, работающие в рамках виртуальной машины ИИ для оптимальной производительности.
Сеть включает разнообразные типы нод — полные ноды, валидаторские ноды, ноды доказательств, ноды кэширования моделей и ноды конфиденциальности — каждая из которых выполняет определенную роль.
B. Взаимодействие и общая передача сообщений (GMP):
Ritual Superchain акцентирует внимание на взаимодействии, позволяя бесшовно общаться с другими блокчейнами через слой общей передачи сообщений (GMP).
Модели ИИ могут находиться локально или в общедоступном реестре, к которым осуществляется доступ через специализированное программное обеспечение, называемое SPCs.
Основная цель — создать мощную систему для выполнения вычислений ИИ на блокчейнах. Это может помочь ИИ и блокчейнам сотрудничать и развиваться быстрее.
Простыми словами, речь идет о том, чтобы различные блокчейны и модели ИИ работали вместе без проблем, безопасно и гибко.
C. Партнерство с EigenLayer:
Ritual и EigenLayer сотрудничают для создания активно проверяемых услуг (AVS) для улучшения операций ИИ в сети Ritual.
Это партнерство использует механизм рестейкинга EigenLayer для использования экономической безопасности Ethereum, усиливая децентрализацию и безопасность.
Операторы EigenLayer, в свою очередь, получают доступ к новым возможностям получения дохода.
(i) Операции с моделями через операторов EigenLayer:
Операторы EigenLayer с доступом к вычислительным мощностям могут рестейкать и регистрироваться в качестве нод Ritual, для предоставления пользователям операций с моделями (вывод, точная настройка, квантование и т. д.), извлекая выгоду из полученного дохода.
(ii) Рынок доказательств:
Рынок доказательств Ritual облегчает включение доказательств для обеспечения вычислительной целостности в операциях с моделями. Операторы EigenLayer, действующие как ноды Ritual, могут предоставлять доказательства для своих моделей.
Если эти операторы выдают некорректные результаты, их финансовая гарантия рискует быть урезана. Рынок также позволяет пользователям запрашивать конкретные доказательства, предлагая дополнительные стимулы.
(iii) Маршрутизация моделей:
По мере того, как пользователи получают доступ к большему количеству моделей и нод, становится критически важным направлять их к лучшей модели и поставщику на основе предпочтений. Рестейкнутые ноды EigenLayer могут действовать как маршрутизаторы, создавая механизм сопоставления через Ritual для наилучшего обслуживания пользователей.
D. Сотрудничество с Celestia:
Ritual заключил партнерство с Celestia для использования их слоя доступности данных (DA), что соответствует миссии Ritual по внедрению ИИ на блокчейне с вычислительной целостностью, конфиденциальностью, устойчивостью к цензуре и децентрализованными стимулами.
Celestia выступает за модульную архитектуру, которая разделяет консенсус и исполнение для увеличения масштабируемости блокчейна и обеспечения верифицируемости для пользователей.
Партнерство позволяет пользователям Ritual использовать преимущества слоя DA Celestia несколькими способами:
Ritual Chain — это суверенный исполнительный слой, работающий на специально разработанной виртуальной машине, которая поддерживает операции, ориентированные на ИИ.
Celestia предлагает опцию доступности данных (DA) и публикует доказательства целостности, обеспечивая пользователям безопасность и доступность их данных и транзакций.
Infernet от Ritual позволяет пользователям получать доступ к моделям ИИ как внутри, так и вне блокчейна, что позволяет объединять рабочие процессы моделей и рабочие процессы на блокчейне.
Пользователи могут выбирать Celestia в качестве слоя DA с высокой пропускной способностью для данных транзакций, связанных с рабочими процессами моделей, что открывает новые возможности для разработчиков, такие как подтверждение взаимодействия пользователей с моделями или качества их запросов.
(iii) Доказательства вычислительной целостности:
Ritual Chain и Infernet используют несколько систем доказательств (ZK, OP, TEE), чтобы предоставлять доказательства достоверности, доказательства мошенничества и аттестации.
Пользователи могут хранить свои данные доказательств в слое доступности данных (DA) Celestia, что обеспечивает безопасную и доступную верификацию.
E. Интеграция с MyShell:
Ritual заключил партнерство с MyShell для использования его инфраструктуры для открытых моделей ИИ и приложений MyShell, ориентированных на его обширную пользовательскую базу.
MyShell — это децентрализованная платформа для создания персон и аватаров ИИ, которая с момента запуска в 2023 году привлекла более 1 миллиона пользователей и 50 000 создателей.
6. Перспективы роста:
Перспективы роста для Ritual обещающие, они определяются несколькими ключевыми факторами:
A. Увеличение применения ИИ:
Количество компаний, внедряющих ИИ в свой технологический стек, быстро растет, что указывает на сильный спрос на услуги и инфраструктуру, связанные с ИИ.
B. Экспоненциальный спрос на вычислительные мощности:
По мере ускорения внедрения ИИ также экспоненциально увеличивается спрос на необходимую вычислительную мощность, создавая огромные рыночные возможности для децентрализованных вычислительных решений, таких как Ritual.
Глобальный рынок вычислительных мощностей ожидается превысить 81,3 миллиарда долларов к 2032 году, растя при этом на 6,8% в год.
C. Конкурентоспособные цены децентрализованных сущностей:
Децентрализованные сущности хорошо позиционированы для предложения более конкурентоспособных тарифов по сравнению с централизованными провайдерами, что делает их привлекательным вариантом для компаний, ищущих экономичные вычислительные решения.
7. Команда и Альянсы:
A. Опытные основатели:
Основатели Ritual привносят обширный опыт и экспертизу в проект:
- Niraj Pant: Имея опыт работы партнером в Polychain Capital, членом совета CoinDCX и обширный опыт в криптоиндустрии, начиная с Ripple, Niraj Pant приносит ценные знания и сеть контактов в Ritual.
- Akhilesh Potti: имеет крепкий фон в исследованиях машинного обучения, работая в ведущих компаниях, таких как Goldman Sachs и Palantir, что обеспечивает необходимую техническую экспертизу для развития Ritual.
B. Сильные советники:
Ritual собрал впечатляющий состав советников, включая Артура Хэйса и Шрирама Каннана, чьи руководство и сеть контактов могут значительно способствовать росту и успеху проекта.
C. Глубина инвесторов:
Ritual привлек инвестиции от известных личностей, таких как Баладжи Шринивасан, и репутационных венчурных капиталов, демонстрируя сильную уверенность в проекте и потенциал для значительных сетевых эффектов.
8. Токеномика:
Хотя Ritual официально не объявил о токене, несколько признаков указывают на вероятность запуска токена в будущем:
A. Ritual Superchain:
Эта передовая сеть будет интегрирована с EigenLayer, что вызывает спекуляции о нативном токене для управления и валидации.
B. Рынок доказательств:
Для стимулирования торговли и верификации моделей ИИ на EigenLayer собственный токен Ritual мог бы предложить более гладкое решение, чем опора исключительно на ETH.
Для тех, кто хочет оставаться в курсе, каналы Discord Ritual и проекты, построенные на его стеке, являются ключевыми источниками обновлений и информации.
9. Основные риски
A. Острая конкуренция:
Ritual работает в высококонкурентной среде, где множество хорошо финансируемых компаний борются за долю рынка.
В отличие от конкурентов, которые строят свои инфраструктуры аппаратного обеспечения, Ritual принял другую стратегию. Рыночное принятие решит, какой подход окажется успешным.
B. Целесообразность и адаптивность:
Успех протокола Ritual в значительной мере зависит от целесообразности его доказательств верификации и способности предоставлять их экономически эффективно и эффективно. Адаптивность фреймворка к новым стандартам также сыграет ключевую роль в его долгосрочной жизнеспособности.
C. Риски смарт-контрактов на блокчейне:
Сложность моделей ИИ усиливает риски, связанные с эксплойтами на блокчейне или вмешательством в вывод данных. Идентификация и устранение ошибок в таких системах может быть затратным по времени и сложным.
D. Риски нарушения конфиденциальности:
Вовлечение чувствительных данных в приложения ИИ подчеркивает критическую необходимость эффективно решать и минимизировать риски нарушения конфиденциальности.
Этот риск особенно возрастает, если Ritual рассматривает использование оптимистичного машинного обучения (opML) в качестве основного метода верификации.
В отличие от машинного обучения с нулевым разглашением (zkML) или машинного обучения в доверенной исполнительной среде (teeML), opML использует полностью публичный процесс верификации.
Эта прозрачность делает его менее подходящим для обработки процессов, связанных с чувствительными данными, так как это может подвергнуть данные потенциальным утечкам конфиденциальности.
E. Риски открытых крупных языковых моделей (LLM):
Поскольку большинство мощных моделей ИИ являются собственностью, рост доступности и качества открытых альтернатив может повлиять на принятие фреймворка Ritual, особенно среди компаний web3, ищущих интегрированные решения.
10. Заключительные мысли:
Для инвесторов, заинтересованных в пересечении ИИ и блокчейна, Ritual предлагает уникальную возможность благодаря своему акценту на верификации.
Он объединяет web3 и ИИ, создавая платформу для бездоверительных, верифицируемых вычислений, готовую изменить отрасли.
Потенциал Ritual зависит от увеличения принятия web3, поддержания сильной безопасности и привлечения разработчиков привлекательными стимулами.
Ближайшие месяцы критически важны для Ritual, поскольку он стремится завоевать долю на рынке, и сообщество с нетерпением ждет обновлений о потенциальном запуске токена.
Отблагодарить автора за контент и перевод, ERC-20