鏈抽象在加密 AI 中的應用場景

Jared：首先請簡要介紹一下你的背景。

**Anand：**我擁有普渡大學的計算機工程學位，曾在微軟這樣的科技巨頭工作。我從很小的時候就開始編程，用的是一種叫做 BASIC 的編程語言。那時我才八歲，已經是 80 年代的事。我花了很多時間開發微軟的平臺，2001 年大學畢業後搬到了硅谷，見證了 90 年代和 2000 年代硅谷的發展和成長。

之後，我萌生了創業的想法。前十年，我在大公司工作，接下來的十年，我是一名創業公司創始人和 CEO。長話短說，我是在 2012 年偶然間接觸到一羣比特幣礦工。正是通過他們，我進入了比特幣和加密貨幣的世界。那時的加密社區還處於萌芽階段，像是一個由技術愛好者組成的小團體，我覺得這裏的氛圍很適合我。我的公司經歷了起起落落，最終成功被收購。現在我決定全職投入到加密貨幣領域，管理着一隻名爲 Canonical 的早期基金，專注於投資優秀的初創公司和創始人。最近，我特別關注人工智能和加密貨幣的交集。

Altan：你對加密貨幣和人工智能的交集非常感興趣，能否談談鏈抽象在這一領域的重要性？

**Anand：**我喜歡用類比來思考問題。一個不變的學習心得就是——歷史不會重複，但會押韻。鏈抽象這個話題最近討論很多，我認爲這是必要的。如果看看區塊鏈的發展歷程，就會明白爲什麼鏈抽象在今天如此重要。

對我來說，過去互聯網最大的突破是 Kubernetes 之類的東西。它作爲一個抽象層，幫助在不同雲平臺之間部署、管理和擴展應用程序。這和現在的情況有點類似。開發者和用戶需要鏈抽象，因爲他們可能想利用某條鏈上的特性，而在另一個鏈上使用賬戶。這樣一來，抽象就變得至關重要。我認爲在 AI 方面可能有幾個不同的切入點：一個是開發者的角度，另一個是用戶的角度。

對於開發者來說，就是開發者是否需要學習特定鏈的編程範式，比如 WASM 和 Rust 等。鏈抽象能在這方面起到什麼作用？或者說，是否可以使用 LLM 驅動的工具更高效地部署智能合約？這是一種思考方式。另一種則是用戶交互，這也可以延伸到 Agent 的交互。我認爲用戶採用區塊鏈的速度在大幅提升。雖然我們都知道有一定程度的機器人和農場操作，但我認爲我們應該順勢而爲，而不是抗拒這種機器人化。因爲這是區塊鏈所提供的固有特性，是 Agent 平臺發揮作用的地方。它們需要代表用戶進行交互，最終也會爲了自己利用不同鏈所提供的功能。因此，我認爲鏈抽象變得更加重要。

我們正在從互操作性過渡到鏈抽象，以便用戶、開發者、用戶和 Agent 都能輕鬆、簡潔地利用各種鏈的功能。總的來說，我認爲有兩個思考方向。首先，用戶是誰？是 Agent 嗎？是需要使用這些平臺的 AI 機器人嗎？其次，我們如何使這些工具更加易用和可定製？這是另一個值得挖掘的需求。

AI Agent 與區塊鏈的融合

Jared：我注意到你也把 AI Agent 視爲用戶，這非常有趣。區塊鏈是一個很好的真相來源證明，這種不可變的記錄與 AI 的無限創造力是否需要協同工作，以某種方式相互制約？

**Anand：**可以說是，也可以說不是。「制約」這個詞在區塊鏈的理念中有很強的含義。我認爲需要設定一些防禦和操作模式，這很有意義。但同時，這取決於我們的定義。我們需要能夠審計和驗證這些 Agent 的構建和運作方式，這可能是最重要的。今天，我們對閉源系統及其運作方式知之甚少。因此，我們應該以更加開放、透明、可驗證、可審覈的方式運作，這是建立任何事物的基礎。其次是防禦，這些 Agent 需要在什麼參數下運作？這在某種程度上就是「制約」。我認爲我們不應該束縛它的創新部分，而是應該控制可操作性和可審計性部分。我認爲這兩者肯定是齊頭並進的。

Jared：我覺得未來會是我和我的 AI Agent 團隊一起工作，它們將比我自己更瞭解我。每天早上我都會和 AI 交流，幫助我組織一天的工作，這種情況只會越來越普遍。所以一個問題是，擁有用戶所有的 AI 是否比公司所有的 AI 更重要，就像 NEAR 正在做的那樣。你對這個領域有什麼看法嗎？我覺得這些 AI 會非常瞭解我，我希望它們是用戶所有的，而不是其他形式。

**Anand：**從某種程度上來說，這是不可避免的。現在我們已經開始意識到 AI 的潛力，過去很長一段時間內我們只是理論化地討論。就像尼爾·斯蒂芬森的《鑽石時代》，書中的角色從小與 AI 一起長大。這將變得很自然，也是我們希望的狀態。我們希望 Agent 能夠幫助我們完成各種任務，比如昨晚有人在 Telegram 上給我發消息，我想知道該如何正確回覆。機器的設計就是爲了增強人類行爲，但我們也需要考慮交給它們多少責任，讓它們真正爲我們工作。這些都是需要考慮的問題。用戶所有的 AI 是事物發展的必然方向，因爲你希望對這些東西如何運作有掌控權。數字孿生的概念今天越來越流行，爲了實現這一點，它們需要了解你，並且需要以隱私爲中心的方式運行。所有這些聽起來都和我們在區塊鏈世界中宣揚了十多年的東西完全一致，我覺得這兩種技術正處於碰撞的軌道上。

Altan：假設在一個所有事情都由 Agent 完成的世界裏，它們有自己的自主權進行操作。如果 Agent 正在執行某項任務，那麼安全性從何而來？如何將這種鏈下操作的安全性轉化爲鏈上證明？對於 Agent 來說，是通過加密經濟價值驅動安全性，還是通過零知識證明的方式用密碼學來實現？

**Anand：**在這種情況下，用例決定了流程圖的樣子。現實是，許多情況下 Agent 可以使用加密經濟學自主運行，因爲這更自然，也更本地化。任何時候需要使用鏈下或外部環境來操作鏈上事務時，只會增加複雜性。我們在使用預言機、證明者和鏈下計算方面做得越來越好，但這些還是增加了額外的複雜性。所以，我認爲加密經濟學更適合開始，但也可能有一些用例必須考慮鏈下流程。

我們有用戶和 Agent、用戶輔助的 Agent 及其操作模式，這些都需要被編碼和驗證，這就是區塊鏈的用武之地。然後它們需要進行交易，如何相互交易？人類有銀行賬戶一樣，但這些 Agent 不知道銀行是什麼。對它們來說，錢包和加密貨幣將是第一選擇。某些情況下，Agent 需要在信息不足的情況下運行，因此需要依靠人類補充缺失的信息。這就是鏈下計算變得真正重要的地方。我記得在 2023 年 9 月我們主辦的一個會外活動上，有人非常簡潔地表達了這樣一個觀點：在可預見的未來，我們將爲 AI 工作。我記得他預測這種情況會在今年發生，雖然不確定能否實現，但已經開始發生了。Agent 會發布懸賞任務，讓人類爲其獲取信息，併爲此支付報酬。這將是一個非常有趣的未來圖景。

這種感覺很科幻，有些地方甚至有點反烏托邦，但技術的進步速度前所未見。我不想顯得自己像個老古董，但我必須說，我在 1999 年學習了一門叫 LISP 的編程語言，它被稱爲「AI 課程」。當時我們覺得機器人即將接管世界，我們將生活在一個飛行汽車遍佈的未來世界。互聯網剛剛興起，我們認爲事情會很快發展到那一步。然而，我們發現 AI 的發展和進步是缺失的。在 Transformer 模型出現之前和之後是兩個截然不同的時代，數據的匱乏限制了模型的充分訓練。

我之所以提到這些，是因爲這些思考雖然一直感覺像科幻小說一樣遙遠，但現在它比以往任何時候都更接近現實。我們正在討論的事情可能很快就會成真。作爲一個純粹的技術愛好者，我覺得這很激動人心，儘管可能顯得有點天真。我覺得我們會變得超級高效，並專注於我們真正關心的事情，因爲其他一切都將由這些智能的用戶所有的模型和 Agent 完成。

AI Agent 面臨的數據隱私挑戰

Altan：另一個問題是，我們有很多中心化的公司。數據收集和處理主要由 Scale 完成，模型訓練則由 OpenAI、Google 等主導，GPU 幾乎完全由 Nvidia 一家壟斷。面對如此巨大的資本和權力，我們如何取勝？如何去中心化？

**Anand：**過去幾十年的互聯網生活給了我們很多啓示。以 Google 爲例，它是獲取互聯網信息的基石，但它的商業模型很有趣。儘管你在上面搜索，它會將你重定向到包含該信息的內容頁面。但我們現在看到的智能水平正試圖讓你無需離開當前體驗就能訪問這些信息，比如 ChatGPT。上週幾位記者開始討論 Perplexity，因爲它在實時總結新聞文章，並對文章的內容進行改寫。這不僅僅是回溯信息或類似維基百科，而是真正的實時信息。Perplexity 或 Twitter(現稱爲 X) 的 Grok 都可以基於現有的數據模式給你實時的信息。

權力正在向中心化實體聚集。一方面，我們正走向一個缺乏透明度的中心化世界；另一方面，人們對這些中心化服務的隱私程度產生質疑。有人在 Reddit 上發帖稱，他將 Nest Cam 接入公寓，收集視頻片段交給 GPT-4 處理，GPT-4 可以實時告訴他鑰匙等物品的位置。我覺得很酷，但也有點瘋狂。使用中心化服務器處理家中的情況，這意味着你離數據泄露只有一步之遙。我們聽說過很多起數據泄露事件，比如最近的 DocuSign 泄露事件。有些公司唯一的職責就是保護用戶信息不被泄露，一旦發生泄露，後果不堪設想。想象一下，黑客入侵家庭內的視頻攝像頭，然後將數據傳輸到中心化服務上，默認情況下隱私保護是關閉的。你可能在不知情的情況下同意提供信息來優化這些模型。這些都是現存的問題，因此我們需要從中心化服務轉向用戶所有或協作管理這些模型和操作的方式。

你們希望 20、30 年後的世界是什麼樣子？Jared 說得很好，有一羣 Agent 在爲我工作，爲我處理一堆事情。你希望這些 Agent 中有多少由一個試圖將你的數據貨幣化的大型中心化實體來控制，而不是你自己擁有對它的所有權和控制權，同時又能實現所有的技術進步？這就是問題的核心，歸根結底是所有權、數據隱私和自主權。

Altan： 數據隱私並非新生事物。2017 年 Google 嘗試了聯邦學習，聲稱不會提取用戶數據，只是在用戶設備上訓練數據並將其發回中央服務器，這樣他們就看不到用戶數據了。但問題是，我的祖母或母親並不關心這些。所以我在想，我們會不會出現分化？一些人漠不關心，而像我們這樣精通科技的人，比如在加密領域工作的人，會非常關注。這是否就是未來的樣子？

**Anand：**普通用戶的確不關心這些，100% 同意。即使是我們身邊的人，甚至是科技圈內的人，今天也有很多人對此不夠關注。但我們正經歷一場技術革命和文藝復興，作爲開發者，我們有責任思考這些問題。因爲我們在這裏引領潮流。是要信任這些中心化實體，讓他們壟斷我們的數據，爲他們自己的利益和用途服務，還是要在最終擁有某種所有權？一個更有前瞻性的例子是數據 DAO，這是一個越來越流行的概念。比如有家公司叫 Vana，他們就在考慮數據 DAO 的應用。

你提到的這種聯邦學習，如果我能對此有一定的掌控感，我會覺得更安心。Union Square Ventures 的 Fred Wilson 大約在一年半前談到過這些原語，比如錢包，可以用來簽署交易或代表我執行某些操作。如果我們能利用這個類似的模式來處理我的數據，會怎樣呢？這將開啓某個過程，比如數據歸屬、數據貢獻、數據加密或去除任何個人身份信息（PII）後用於訓練。這些都是我們只需從第一性原理出發來進行的操作。

衆所周知，OpenAI 並不真正開放，我認爲其他模型如 Llama 也是同樣的問題。問題在於，雖然這些模型公開了部分權重，但數據來源是什麼？這些數據是如何訓練的？貢獻數據的人是否得到了補償？他們是否自願參與？目前的情況如何？我們應該爲使用一個具有透明性和用戶自主權的系統感到自豪。但這並不始於用戶，因爲用戶通常不關心這些問題，而且我認爲在可預見的未來他們也不會關心。儘管如此，我認爲當今的一代可能比老一輩人更關心這些問題。我女兒和現在的年輕一代更關心氣候等問題，因爲這些問題影響着他們和他們的未來。因此，我認爲當前的一代會關心這些問題，上一代可能不會。但讓我們以這些原則爲基礎，建立一個更美好的未來。

Jared：隱私數據可能不會是吸引人們參與的關鍵，但你提到的價值是關鍵。區塊鏈真正擅長的是創造價值或使價值顯現，以一種中心化無法做到的方式捕捉價值。過去我們一直在 Web 2.0 的互聯網環境中，像 Myspace 這樣的平臺通過耕作人們的數據獲利，這就是我們都接受的商業模式。但現在，我們正經歷一場革命和文藝復興，正如你所說，我們可以讓用戶對自己的數據和行爲有更多選擇權。他們可以決定是否分享數據、參與 AI 訓練，並從貢獻中獲得實際回報。區塊鏈的低成本和高效率價值轉移機制，爲實現這一願景提供了基礎。

**Anand：**是的，我們都這樣做了，並且習以爲常，現在比以往任何時候都更加意識到這一點。我現在不使用 GPT 模型（這只是我個人的選擇，請酌情參考），所有的推理都是在本地機器上完成的。我有一臺 M2 芯片的 Mac，可以處理一些複雜的推理任務。

也許這有點偏執，但我的導師在 2000 年代告訴我，作爲開發者，你需要保持一種健康的偏執。所以我總是帶着這種心態工作。我希望看到更多的人擁有自主權，能夠更多地自己操作這些數據。有一家叫 EXO 的公司，他們就是一個很好的例子。他們實現了在邊緣設備上進行推理，或者讓用戶更好地管理和操作自己的數據。當然，我們也聽說了，Apple 喜歡把一切都打上 Apple 的標籤，所以他們現在稱之爲「Apple Intelligence」。很多事情會在邊緣設備上完成，如果設備不能處理，纔會使用 ChatGPT 或其他模型。用戶數據離被分享給中心化服務，只有一步之遙。

我認爲現有的中心化和去中心化模式都會共存，它們不是替代關係。這就像開源與閉源的爭論，這是一個老套的例子，可以說像安卓對 iOS 一樣。我們需要這些比較，以滿足由於智能化而產生的各種需求。

加密 AI 的投資價值與未來展望

Altan：有很多人進入加密 AI 領域只是因爲 AI 的炒作，他們只是想從中提取價值。作爲投資者，你怎麼看待這一點？從短期和長期來看，加密 AI 有什麼價值？

**Anand：**在加密領域的簡短歷史中，很少出現「贏家通吃」的情況。我們有很多優秀的 L1 網絡，很多優秀的 L2 網絡，還有很多正在涌現的 L3 網絡。在區塊鏈和加密技術領域，使用代幣激勵機制以差異化方式解決同一問題的情況並不罕見。這一思路起源於對計算資源，尤其是裸機計算資源訪問的需求。以 Akash 爲例，他們比大多數項目起步更早，是最可靠的裸機計算資源訪問系統之一。這些計算資源可用於模型訓練、推理等用途。

但隨着發展，人們開始向技術棧向上遷移，轉向更多以軟件爲中心的模式，例如以 API 爲中心的方式。這有點類似於 Heroku 和 AWS 的區別：Heroku 更側重於簡化部署和快速上線，而 AWS 提供更底層的服務。人們渴望能夠快速部署應用並立即投入使用，因此我們必須沿着這一方向不斷演進。當前，我們看到許多唾手可得的目標正在被逐一達成，其中最突出的就是計算資源的獲取。讓我們迅速完成這一目標，在這個過程中可能會有一些贏家出現。市場結構不會是「短粗」的，而是會有「頭部」和非常長的「尾巴」，即少數幾個大贏家和大量的小玩家共存。

我對差異化和防禦能力非常感興趣。這是當今最重要的事情。我也要強調一點，如果你在 AI 領域花費了比加密領域更多的時間，並找到了高度防禦性和差異化的應用，將其引入加密生態系統，或者利用加密經濟學或加密原語來構建去中心化的 AI，這都非常有價值。因此，我認爲這裏並沒有具體的短期或長期的行動呼籲。

對我來說，最重要的是人才，將那些背景靠譜的人引入這個領域。我們喜歡與那些聰明且有見解的人合作，構建一些非常難做到的東西，這樣才能打造出差異化的產品並進入市場。

Jared：在你的行業日常工作中，有哪個領域是你認爲應該受到更多關注，但你覺得很多人沒有注意到的？可以是 AI 或加密貨幣領域。

**Anand：**對我來說是數據。數據在某些方面就像石油一樣，是大規模系統運轉的必需品，但我們往往視它爲理所當然。這將持續成爲問題，現有的中心化系統今天已經擁有了大型模型。如果我要趕上他們的水平會很難，因爲他們有 30 年的數據積累，有成熟的系統可以從互聯網上搜刮數據並訓練模型。所以數據是我經常思考的問題。它有幾個分支，包括用戶貢獻的數據和數據的來源。例如，Jared 的數據意味着什麼？我們可以從用戶和開發者兩個角度來看待這個問題。

從開發者的視角，我舉一個可能不太恰當的例子：假設我用一個訓練好的模型進行推理，我希望模型能告訴我哪些不同的數據源爲這次推理作出了貢獻。這就像在調試模式下運行，我想弄清楚推理的依據是什麼，模型爲什麼給我這樣的答案。因爲模型給出的不僅僅是一個網站鏈接，而是經過智能處理後的結果。我不理解這些智能信息的具體來源，因爲要實現這一點，底層需要進行大量複雜的工作。但我認爲，搞清楚這個問題對於理解模型的決策過程和提高其可解釋性而言，是非常重要的一步。

能源問題則是現在和未來都需要關注的另一個方面。在扎克伯格接受 Dwarkesh 採訪時，一個被反覆提及的話題就是能源需求，以及我們如何想當然地對待能源消耗。中心化服務正在肆無忌憚地消耗能源，用數十億瓦特的電力來訓練模型，所有這些 GPU 都在全速運轉。而那僅僅是訓練階段，後面還有推理。我不確定這個問題與區塊鏈基礎設施在哪個點上能產生聯繫，但我覺得這是開始解決這個問題的起點。我拋出這個問題，讓別人來接住或逃避。

最後的忠告

Altan：如果有人在聽這個播客，他們應該從中學到什麼？

**Anand：**我想說兩點。第一，要爲未來而建設。要有足夠長的時間視野，因爲我認爲未來幾年事物會發生很大變化。最聰明、最優秀的創始人會把自己放到未來，思考在短期內世界會需要什麼。時間框架可能是六個月，也可能是兩年。因爲那些生活在未來的人對要構建什麼以及如何實現有着非凡的見解。

第二點，我認爲馬克·安德森更簡潔地表達了這個觀點：最好的創始人往往能將他們的感知變爲現實，你的工作就是努力說服別人。比如，我看到一個需要去中心化社交網絡的世界，類似於 Farcast 之於 Twitter 的關係。在過去幾年裏，Dan 一直堅定不移地推動這一點。我認爲像這樣的具有遠見的創始人能洞察未來，將他們的感知轉化爲現實，並向他人傳播這種理念。如果你是這樣的人，我很期待與你交流，瞭解你的想法，併爲你能夠領先一步，創建未來而喝彩。

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