揭秘IMO:如何通过代币化发行AI模型

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IMO(初始模型发行)是加密市场结合AI热潮推出的新型资产发行方式,由Ora Protocol首创。其核心是将AI模型代币化,通过ERC-7641标准实现模型所有权与收益分配,利用预言机和零知识证明技术确保模型真实性。同时,ERC-7007标准验证AI生成内容的来源,保障收益分配的透明性。IMO为开源AI项目提供融资新途径,但链下收益追踪、市场需求不确定性等问题仍需解决。这一创新模式虽存在挑战,却为加密与AI结合开辟了新叙事空间。

*转发原文标题:解读 IMOAI 模型也能被代币化发行,币圈抱紧 AI 大腿的新姿势

加密市场总是充满创新活力,各种新概念层出不穷。虽然大多数创新都是对现有玩法的微调,但正是这种渐进式的改进,往往能掀起新一轮的市场热潮。

资产发行方式的演变就是最好的例证。从2017年火热的ICO,到后来的IEO,再到如今流行的IDO和LBP(流动性启动池),每一次发行方式的革新都能催生一批新项目,为早期参与者创造可观收益。形式在不断变化,但底层逻辑始终如一。

进入2024年,随着AI成为加密领域的新宠,将AI与资产发行相结合又创造出了一个全新概念——IMO(Initial Model Offering,初始模型发行)。3月2日,AI项目Ora Protocol首次在社交媒体上提出IMO概念,立即引发广泛关注。

揭秘IMO:如何通过代币化发行AI模型

IMO的核心思路很简单:既然万物皆可代币化,那么AI模型同样可以作为资产进行代币化发行。这种创新模式为开源AI项目提供了新的融资渠道,让贡献者和投资者都能分享模型发展带来的收益。

AI模型代币化的运作逻辑

传统ICO的本质是创建一个代币,通过设定发行总量、释放机制和功能用途来形成市场价格。这些代币往往与现实世界没有直接对应关系,相当于”凭空创造”一个数字资产。

而IMO则完全不同,它关注的是如何将现实中的AI模型价值货币化。当前开源AI模型普遍面临商业化困境,导致开发者和组织缺乏持续投入的动力。IMO正是为了解决这个问题而生,通过代币化让开源AI项目获得资金支持,同时让投资者分享模型未来的收益。

具体来说,投资者可以购买与AI模型绑定的代币,这些代币不仅代表对模型的所有权份额,还能在未来分享模型使用产生的收益。这种模式既解决了AI项目的融资难题,又为投资者创造了新的价值捕获机会。

揭秘IMO:如何通过代币化发行AI模型

IMO的技术实现路径

要实现AI模型的代币化发行,必须解决两个关键问题:如何确保模型真实存在并与代币对应,以及如何保证收益分配的透明可信。

Ora Protocol通过ERC-7641ERC-7007两个代币标准,结合预言机和零知识证明技术给出了解决方案。作为AI预言机领域的先行者,Ora Protocol开发了Onchain AI Oracle(OAO),可以在区块链上验证和执行AI模型,确保模型运行的透明可验证。

揭秘IMO:如何通过代币化发行AI模型

为了保护模型的核心竞争力,Ora Protocol还采用了opML(乐观机器学习)技术。这项技术可以在不公开模型细节的情况下,通过密码学证明验证模型输出的正确性,既保证了真实性又保护了商业机密。

揭秘IMO:如何通过代币化发行AI模型

在所有权和收益分配方面,ERC-7641标准发挥了关键作用。这个与ERC-20兼容的代币标准允许AI模型开发者将模型与代币绑定,投资者通过购买代币获得相应所有权。当模型产生收益时,智能合约会自动按照持有比例进行分配,因此ERC-7641也被称为”内在受益分享代币”。

揭秘IMO:如何通过代币化发行AI模型

为了验证AI生成内容的真实性,Ora Protocol还推出了ERC-7007标准。这个专为AI内容设计的代币标准通过记录生成内容的元数据,确保内容的来源可追溯。开发者可以使用zkML或opML技术验证特定NFT是否确实来自某个AI模型,从而保证收益分配的准确性。

揭秘IMO:如何通过代币化发行AI模型

IMO的机遇与挑战

从ICO到IMO,代币化发行的边界正在不断拓展。当AI模型也能成为发行标的,加密市场与AI的融合将进入新阶段。然而,这种创新模式仍面临诸多挑战。

首先,链下使用的追踪难题尚未完全解决。当AI模型在非区块链环境中使用时,如何准确追踪收益并分配给代币持有者仍是一个技术难点。其次,AI生成内容的市场需求存在不确定性,这类作品的价值认可度和流动性仍需市场检验。最后,收益分享机制的实际效果也有待观察,特别是在市场波动较大的情况下。

尽管如此,IMO为开源AI项目提供了一种创新的融资和价值共享框架。在加密世界中,完美的解决方案并不存在,但紧跟AI这一技术浪潮的创新尝试,往往更容易获得市场的青睐。这种结合了技术创新和金融创新的模式,或许正是加密领域下一轮发展的关键所在。

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