Подробный разбор PIN AI, последней инвестиции a16z: как Web3 меняет ландшафт искусственного интеллекта

PIN AI — это открытая AI-сеть, в которой разработчики могут создавать полезные AI-приложения.

Автор: Hei Mi

Для меня большая честь завершить это исследование под руководством Meteorite Labs, основанное на опыте общения с сотнями Web2 AI-приложений.

PIN AI — участник осенней программы a16z Crypto Startup Accelerator, привлекший 10 миллионов долларов на посевном раунде. Среди известных венчурных фондов, помимо a16z Crypto, также присутствуют Stanford Blockchain Accelerator, Hack VC, Foresight Ventures. Среди ангельских инвесторов — основатель NEAR Protocol Illia Polosukhin, сооснователь Gitcoin Scott Moore, председатель Solana Foundation Lily Liu, CEO SUI/Mysten Labs Evan Cheng, исследователь-инженер Worldcoin DCBuilder и другие.

Я только что прочитал статью, написанную тремя сооснователями PIN AI, и обнаружил, что это самый интересный Web3 AI-проект за последнее время, наряду с Sahara. Сценарии применения действительно увлекательны.

PIN AI — это открытая AI-сеть, в которой разработчики могут создавать полезные AI-приложения. «Useful AI Applications», <полезные> — это ключевой фокус продукта. По своей сути он похож на такие AI-агенты Web2, как MultiOn и Jace.ai, и стремится предоставлять пользователям приложения, полезные для повседневной жизни, реализуя их намерения, например, онлайн-покупки, планирование путешествий, инвестиционные решения.

Кратко о Jace.ai: это AI-агент, способный самостоятельно выполнять задачи в браузере, основанный на LLM и собственной модели AWA-1 (Autonomous Web Agent-1), которая позволяет AI выполнять действия на веб-страницах.

Главная способность Jace — самостоятельно планировать задачи и выполнять действия в браузере вместо пользователя.

Например, чтобы понять сценарий использования: скажите Jace: «Я собираюсь поехать в Пекин на неделю 20 сентября, бюджет — 5000 юаней, помоги мне спланировать поездку». Jace автоматически составит план путешествия, включая достопримечательности, отели и блюда. Если я согласен с планом, далее агент поможет мне забронировать все достопримечательности, найти на Meituan отель с лучшим соотношением цена/качество и оформить заказ. Мне останется только ввести личные данные и одним кликом оплатить.

На самом деле PIN AI стремится к очень похожей задаче, и главное отличие от генеративного AI в том, что такие AI-проекты фокусируются на повседневной жизни пользователя, а не на работе.

1. Декомпозиция проектирования PIN AI

Проще говоря, PIN AI = AI + DePIN

PIN AI-сеть состоит из двух видов AI:

• Персональный AI (Personal AI): персонализированный AI-агент, способный в реальном времени адаптироваться к предпочтениям пользователя. Это точка соединения пользователя с агентскими сервисами, своего рода координатор. Пользователь может скачать его на телефон или компьютер.
• Агентские сервисы (Agentic Services): AI-агенты, построенные на блокчейне для Web2-платформ, способные выполнять задачи на ведущих Web2-платформах, а процесс и результат выполнения фиксируются в блокчейне.
• Официально также упоминается внешний AI (External AI), возможно, в будущем будет поддерживаться взаимодействие с другими LLM или Web2 AI-агентами.

Ключевая архитектура PIN AI:

PIN Protocol — это DePIN-распределённая сеть хранения данных, к которой любой может подключить своё устройство и делиться данными. Интегрирована модель на основе BERT, которая анонимизирует данные на всех этапах обработки, обеспечивая приватность и соответствие законам о защите данных.

Персональный AI строится на этой основе. С одной стороны, он получает персонализированные данные, с другой — предоставляет наиболее релевантные данные агентским сервисам.

PIN Protocol состоит из трёх компонентов:

1. Уровень приватного хранения и вычислений: распределённое хранение данных, безопасное хранение данных с устройств пользователей (фото, видео и др.), а также обеспечение доступа к наиболее релевантным данным для персонального AI и агентских сервисов. Пользователь может подключить своё устройство к сети, предоставлять данные и получать вознаграждение в виде нативного токена $PIN.

2. Коннектор данных: использует zk-технологии для отслеживания и верификации пользовательских данных, подключённых к сети. По сути, это узлы сети PIN, где операторы должны стейкать токены $PIN для верификации, а держатели токенов могут делегировать стейкинг узлам — обе стороны получают вознаграждение за стейкинг.

3. Агентский линк: предназначен для сопоставления персонального AI с агентскими сервисами. Состоит из реестра агентов и механизма транзакций: первый отслеживает показатели эффективности, второй «размышляет» о том, как сопоставить персональный AI с агентским сервисом (на основе стоимости, производительности и качества выполнения каждого сервиса).

Сценарии использования / бизнес-логика:

Когда пользователь формулирует конкретный запрос, PIN AI действует по следующей схеме:

Шаг 1: Персональный AI — сбор пользовательского запроса

Пользователь обращается к персональному AI, который передаёт запрос в PIN Protocol.

Шаг 2: PIN Protocol — подготовка к выполнению задачи

Разбивает намерение пользователя на конкретные шаги, находит наиболее подходящий и выгодный агентский сервис, извлекает наиболее релевантные данные и передаёт их сервису. (Если задействовано несколько Web2-платформ, намерение делится между разными сервисами.)

Шаг 3: Агентский сервис — выполнение конкретных шагов

Шаг 4: PIN Protocol — обратная связь пользователю

Поскольку большинство повседневных потребностей связано с денежными транзакциями, в PIN AI движение средств выглядит так:

Пользователь платит PIN Protocol комиссию за Gas (предположительно для активации транзакции намерения). Поскольку PIN Protocol сначала разбивает намерение пользователя, а затем индексирует и отправляет наиболее релевантные данные агентскому сервису, после выполнения задачи сервис возвращает часть комиссии как чаевые PIN Protocol.

Таким образом, и PIN Protocol, и агентские сервисы получают долю от комиссии пользователя.

Пример:

Пользователь может скачать персональный AI на компьютер или телефон, сформулировать запрос, например: «Купи на Amazon самую дешёвую видеокарту GTX 3080», и оплатить (стоимость покупки + сервисный сбор + Gas PIN Protocol).

Персональный AI передаёт этот запрос в PIN Protocol.

После понимания и декомпозиции намерения пользователя PIN Protocol разбивает его на конкретные задачи и вместе с наиболее релевантными данными отправляет агентскому сервису. Может быть десятки сервисов, специализирующихся на покупках на Amazon, поэтому PIN Protocol должен учитывать их стоимость, производительность и прошлые результаты, чтобы выбрать наиболее подходящий.

Агентский сервис находит на Amazon видеокарту GTX 3080 с лучшим соотношением цена/качество и оформляет заказ. После выполнения задачи сервис выплачивает PIN Protocol комиссию за декомпозицию намерения и использование данных. PIN Protocol и персональный AI возвращают результат пользователю и отправляют ему токены PIN в качестве вознаграждения.

Участники сети

Пользователи персонального AI: устанавливают персональный AI на компьютер или телефон, подключают личные данные к PIN Protocol и получают вознаграждение в токенах PIN.

Пользователи, создающие ценность: как в описанном выше сценарии, пользователи совершают ценные транзакции и также получают вознаграждение в токенах PIN.

Узлы PIN Protocol: отслеживают и верифицируют пользовательские данные, подключённые к сети. Операторы должны стейкать, держатели токенов могут делегировать стейкинг узлам — обе стороны получают вознаграждение.

Агентские сервисы: разработчики зарабатывают на сервисных сборах.

2. Ключевая команда разработчиков

Davide Crapis — сооснователь

Опыт в проектировании блокчейн-протоколов, частично — в AI

Работал старшим дата-сайентистом в Lyft, разрабатывал и внедрял алгоритмы распределения стимулов, ежегодно выплачивая пассажирам и водителям xx долларов в виде бонусов за рост. После увольнения был независимым исследователем, изучал схемы стимулов и распределения токенов. До основания PIN AI работал научным сотрудником по «устойчивым стимулам» в Ethereum Foundation.

Разработал модель машинного обучения для оценки чувствительности потребителей к ставкам по инвестиционным/кредитным продуктам, четыре года был исследователем и наставником по машинному обучению в Columbia Business School. Участвовал в Web2-сообществе разработчиков «South Park», исследовал пересечение больших языковых моделей и блокчейна.

Ben Wu — сооснователь

Опыт в операционном управлении, возможно, отвечает за стратегию и идеи AI-продуктов

Выпускник MIT, участник Y Combinator. До основания PIN AI был директором по базам данных и операциям в отделе стратегических решений Yahoo, отвечал за управление крупномасштабными проектами по данным.

Bill Sun — сооснователь, главный научный сотрудник

Опыт в количественном трейдинге и AI

Доктор математики Стэнфордского университета, работал в Google DeepMind над AI-исследованиями. Был менеджером по инвестициям в акции с использованием AI/квантовых стратегий в одной из управляющих компаний Уолл-стрит. Основал исследовательскую AI-организацию AI+Club и AI-сообщество AGI House. Ангельский инвестор a16z scout fund. Также является основателем Generative Alpha, разрабатывающей AI-решения для предприятий.

3. Размышления и выводы

Первая промышленная революция освободила руки человека с помощью машин;

Вторая промышленная революция разрушила границы дня и ночи благодаря электричеству;

Третья промышленная революция стерла границы между виртуальным и реальным благодаря интернету.

Появление AI считается признаком четвёртой промышленной революции, а AI-агенты — это билет на этот путь, и каждый из нас может сесть на этот корабль в будущее «человеко-машинного взаимодействия».

За последние десятилетия в интернете ежедневно происходило множество событий и генерировалось огромное количество данных, однако пользователи не владели этими данными.

Только что был представлен iPhone16 с Apple Intelligence, но у PIN AI есть шанс создать более открытую экосистему AI-агентов, чем Apple Intelligence.

В этой системе разработчики могут получать вознаграждение за создание инновационных агентских сервисов для Web2-платформ, что приведёт к появлению всё более производительных и качественных AI-агентов и вызовет волну инноваций.

А миллиарды пользователей смартфонов смогут не только использовать персонализированный AI, но и делиться данными своих устройств для получения вознаграждения.

Данные пользователей поддерживают всю экосистему PIN AI — это и есть сила пользователя, а также отправная точка Web3: децентрализация и право собственности.

Надеюсь, что мы скоро увидим запуск сети PIN AI и эффективность её системы стимулов, чтобы привлечь армию open-source-контрибьюторов и создать ещё большую волну инноваций. Тестовая сеть, возможно, будет запущена в октябре, а основной запуск и TGE ожидаются в январе следующего года — это стоит ожиданий.