成功AI协议的共同点与主流项目能力分析:内容平台如何突围

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2024年AI与Web3加速融合,形成四大技术路线:基础资源型(Bittensor、Render)、数据协议型(Story Protocol)、开发工具型(NEAR)和内容创作型(AKEDO)。其中内容创作型协议因低门槛、社交裂变和经济闭环优势崛起,代表项目AKEDO已实现百万级用户交互,构建了”AI生成-代币激励-IP孵化”的三向飞轮,成为连接创作者、项目方与用户的关键媒介层,推动AI在Web3的实质性落地。

2024年,AIWeb3的融合正在加速推进,呈现出多元化的发展态势。从Bittensor等去中心化推理网络,到Render、Aethir等GPU市场协议,再到Story Protocol、Grass等内容确权与IP市场协议,各类创新项目如雨后春笋般涌现。虽然这些项目都遵循”AI原生激励+区块链可验证”的底层逻辑,但在技术重点、目标群体和商业模式上却各具特色。

本文将深入分析当前AI+Web3领域的四大主流方向,包括基础资源型、数据协议型、开发工具型和内容创作型,通过典型项目的案例研究,探讨它们的功能布局与生态连接方式。特别值得关注的是”创作者协作型AI协议”的崛起,为内容创作者和项目方开辟了全新的可能性。

市场格局:AI+Web3项目的四大类型

当前市场上活跃的AI+Web3项目可以归纳为四个主要类别。基础资源型协议如Bittensor、Aethir、Render和Filecoin,专注于为AI模型提供底层支持,包括GPU算力网络、数据存储和模型协作激励机制。其中Bittensor通过子网制度优化模型分工,Aethir构建企业级边缘GPU网络,Render在3D渲染领域积累了丰富的节点资源,而Filecoin则通过FVM和NFT标准推动数据存证与流通。

在数据与内容协议领域,Story Protocol和Grass等平台通过区块链技术实现内容确权和数据激励。开发工具型协议如Virtuals、Injective、NEAR和Internet Computer,主要面向开发者群体,提供API、SDK和链上容器等基础设施支持。而内容创作型协议则更注重终端用户体验,AKEDO等项目通过AI技术降低创作门槛,打造用户友好的互动平台。

内容创作型协议的独特价值

随着Prompt工程和Agent编排技术的成熟,AI正从基础能力向创意执行领域拓展。内容创作型协议凭借其低门槛、快反馈的特性,更容易融入社交场景并形成流量裂变效应。更重要的是,这类协议能够构建”创作-变现-再创作”的闭环经济体系,为创作者提供持续激励。在这一领域,AKEDO是少数已经实现产品落地并获得用户验证的项目之一。

AKEDO的创新实践

AKEDO作为一个基于AI多Agent协作机制的创作平台,通过自然语言指令帮助用户生成可交互内容,并借助代币激励形成创作生态。平台的核心优势在于:用户可以通过简单指令快速生成内容框架,可视化编辑工具大幅降低创作门槛,生成的内容可以直接嵌入社交平台传播,同时创作者、玩家和传播者都能获得代币奖励。

与其他停留在概念阶段的项目不同,AKEDO已经积累了可观的运营数据:拥有200万电报订阅用户和30.3万推特粉丝,链上交互突破100万次,平台内用户互动热度达到120万次,并与包括BNB、Mew在内的8个知名IP达成合作。

成功AI协议的共同点与主流项目能力分析:内容平台如何突围

目前,AKEDO正在向IP服务方向拓展,计划通过AI技术帮助Web3团队定制世界观内容和交互教程,建立专属IP内容孵化区,实现用户创作与官方生态的相互赋能。这种发展路径有望使AKEDO成为连接内容创作者、项目运营方和品牌方的AI媒介平台。

未来展望

AI+Web3生态的繁荣不仅需要技术基础,更依赖实际应用场景的开拓。内容创作型协议因其直接连接AI能力与用户需求的特点,可能成为最具发展潜力的方向之一。AKEDO通过产品化实践和代币经济设计,展示了从工具向平台进化的可能性。未来,能够同时服务创作者、项目方和终端用户的多边平台,或将成为AI在Web3领域落地的重要载体。

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通过聚合未充分利用(例如独立数据中心、加密矿工以及 Filecoin、Render 等加密项目)的 GPU ,把这些资源整合到DePIN 中,使工程师能够在系统中获得大量计算能力。它允许 ML 团队跨分布式 GPU 网络构建推理和模型服务工作流程,并利用分布式计算库,来编排和批量训练作业,以便可以使用数据和模型并行性在许多分布式设备上并行化。 此外,io.net 利用具有高级超参数调整的分布式计算库来检查最佳结果、优化调度并简单地指定搜索模式。它还使用开源强化学习库,该库支持生产级、高度分布式的 RL (强化学习)工作负载以及简单的 API。 产品组成: IO Cloud,目的是部署和管理按需来分配去中心化的 GPU 集群,与IO-SDK无缝集成,提供扩展人工智能和Python应用程序的全面解决方案。可提供无限的计算能力,同时简化了GPU/CPU资源的部署和管理。 IO Worker,为用户提供一个全面且用户友好的界面,通过直观的网络应用程序高效管理他们的GPU节点操作。该产品的范围包括与用户账户管理、计算活动监控、实时数据显示、温度和功耗跟踪、安装辅助、钱包管理、安全措施和盈利能力计算相关的功能。 IO Explorer,主要为用户提供全面统计数据和 GPU 云各个方面的可视化图,让用户轻松即时监控、分析和了解io.net网络的复杂细节,提供对网络活动、重要统计数据、数据点和奖励交易的全面可见性。 产品特点: 去中心化计算网络:io.net 采用去中心化的计算模式,将计算资源分布在全球各地,从而提高了计算效率和稳定性。 低成本访问:相较于传统的集中式服务,io.net Cloud 提供了更低的访问成本,使更多的机器学习工程师和研究人员能够获得计算资源。 分布式云集群:平台提供了一个分布式的云集群,用户可以根据自己的需求选择合适的计算资源,并将任务分配到不同的节点上进行处理。 支持机器学习任务:io.net Cloud专注于为机器学习工程师提供计算资源,使他们能够更轻松地进行模型训练、数据处理等任务。 1.4 发展路线图 https://developers.io.net/docs/product-timeline 根据io.net白皮书公布的信息,项目产品的路线图是:2024年1月-4月,V1.0全面发布,致力于io.net生态系统的去中心化,使其能够实现自我托管和自我复制。 1.5 融资信息 根据公开新闻信息显示,2024年3月5日,io.net对外宣布完成 3000 万美元 A 轮融资,Hack VC 领投,Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptos Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands、Continue Capital、MH Ventures、Sandbox Games等参与。【1】值得注意的是,这轮融资后,io.net整体估值10亿美元。 2、市场数据 2.1 官方网站 从2024年1月 至 2024年3月的官网数据看,总访问量为5.212M,月均访问1.737M,跳出率为18.61%(较低),各区域用户访问数据较均匀,且直接访问和搜索访问占比超过80%,可能说明访问用户数据中脏数据占比不高,他们对io.net有基本了解,并且愿意进一步了解和在网站进行交互。 2.2 社媒社群 3、竞争分析 3.1 竞争格局 io.net的核心业务是跟去中心AI算力有关,它最大的竞争对手就是以AWS、Google Cloud、微软智能云业务(Azure为代表)为代表的传统云服务厂商。根据国际数据公司(IDC)、浪潮信息和清华大学全球产业研究院联合编制的《2022–2023年全球算力指数评估报告》,全球人工智能计算市场规模预计将从2022年的195亿美元增长到2026年的346.6亿美元。【2】 对比全球主流云计算厂商的销售收入:2023年AWS云服务销售收入90.8亿美元,Google Cloud销售收入33.7亿美元,微软智能云业务销售收入96.8亿美元。【3】三者市场份额占到全球66%左右,同时这三家巨无霸公司市值均在万亿美元以上。 https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/ 与云服务厂商高额收入形成鲜明对比的是,如何提升GPU利用率成为一个焦点问题。根据AI infrastructure的一项调查显示,大多数GPU资源被低估利用 — — 53%左右的人认为51~70%的GPU资源被低估利用,25%的人认为利用率达到85%,只有7%的人认为利用率超过85%。对io.net来说,对云计算的巨大需求以及GPU资源有效利用不足的问题是其面临的市场机会。 3.2 优势分析 https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429 io.net最大的竞争优势体现在生态位优势或者说先发优势上。根据官方提供的数据:目前io.net拥有的GPU集群总量大于40K,CPU总量大于5600,Woker Nodes大于69K,部署10,000GPU的时间小于90s,价格比竞争对手便宜90%,估值10亿美元。io.net不仅为客户提供了相比起中心化云服务提供商 1–2 折的低价和无需许可的即时上线服务,更为算力提供者通过即将推出的 IO 代币提供了额外的启动激励,共同助力达成连接 100 万 GPU 的目标。 另外,与其他 DePIN 计算项目相比,io.net专注于 GPU 计算能力,其 GPU 网络的规模已经领先于同类项目超 100 倍。io.net还是区块链界第一个将最先进的 ML 技术栈(如 Ray 集群、Kubernetes 集群和巨型集群)融入 GPU DePIN 项目并投入大规模实践的,这使得其不仅在 GPU 数量上,更在技术应用和模型训练的能力上处于领先地位。 随着io.net 的不断发展,如果能够把GPU容量提升到与中心化云服务商竞争的 500,000 个全网并发 GPU,将可以用更低的成本提供与 Web 2 相似的服务,并有机会通过与主要 DePIN 和 AI 玩家(包括 Render Network、Filecoin、Solana、Ritual 等)建立的紧密合作关系,逐步确立其在该领域的核心地位成为去中心化 GPU 网络的龙头和结算层,为整个 Web 3xAI 生态带来活力。 3.3 风险和问题 io.net是一个新兴的,与Web3深度结合的计算资源整合与分发平台,并且所涉及的业务与传统的云服务厂商高度重合,这让它在技术和市场方面都面临着位置的风险和阻碍。 技术安全风险, io.net 作为新兴平台,并没有经历过大规模的应用测试,也没有体现出防范和应对恶意攻击的能力。面对巨量的算力资源接入、分发和管理并没有相应的经验或实践验证,容易出现技术产品常见的兼容性、健壮性、安全性等问题。并且一旦出现问题,很可能对 io.net 是致命的,因为客户更在意自己的安全和稳定,且不愿意为这些买单。 市场拓展缓慢, io.net与传统的云服务厂商高度重合,这让它必须与传统的AWS、Google Cloud、Alicloud等直接竞争,甚至与二线或三线的服务商直接竞争,尽管io.net有着更优惠的成本,但它面向B类客户的服务体系和市场体系是刚刚开始,这与现有Web3行业的市场运营有着很大的差别,所以,在目前来看它在市场拓展方面的进度并不理想,这很可能直接影响其项目估值和代币的市值表现。 最新安全事件 4月25日 io.net 创始人兼 CEO Ahmad Shadid 在发推称,io.net 元数据 API 遭遇安全事件,攻击者利用用户 ID 到设备 ID 的可访问映射,导致未经授权的元数据被更新,此漏洞并未影响 GPU 访问,但确实影响了前端向用户显示的元数据。io.net 不收集任何 PII,也不会泄露敏感的用户或设备数据。 Shadid 表示,io.net 系统设计允许自我修复,不断更新每个设备,帮助恢复任何错误更改的元数据。鉴于此事件,io.net 加快了 OKTA 的用户级身份验证集成的部署,该部署将在接下来 6 小时内完成。此外,io.net 还推出 Auth0 Token 进行用户验证,阻止未经授权的元数据更改。数据库恢复期间,用户将暂时无法登录。所有正常运行时间记录均不受影响,并且这不会影响供应商的计算奖励。 4、代币估值 4.1 代币模型 io.net 代币经济模型在创世时将拥有 5 亿枚 IO 的初始供应量,分为五个类别:种子投资者(12.5%)、A 轮投资者(10.2%)、核心贡献者(11.3%)、研发与生态系统(16%)以及社区(50%)。随着 IO 的发行以激励网络增长和采用,将在 20 年内增长至 8 亿枚的固定最大供应量。 奖励采用通缩模型,从第一年的 8% 开始,每月减少1.02%(每年约 12%),直到达到8亿枚 IO上限。随着发放奖励,早期支持者和核心贡献者的份额将持续减少,在所有奖励分配完成后,社区的份额将增长到 50%。【4】 其代币功用包括给予 IO Worker 分配激励、奖励 AI 与 ML 部署团队持续使用网络、平衡部分需求和供给、为 IO Worker 计算单位定价以及社区治理等。 io.net 为了避免因 IO 币价波动产生的支付问题,专为开发了稳定币 IOSD,与美元挂钩。1IOSD 始终等于 1 美元。IOSD 只能通过销毁 IO 来获得。此外,io.net 正考虑部分机制来改善网络功能。例如,可能允许 IO Workers 通过抵押原生资产来提高被租用的概率。在这种情况下,他们投入的资产越多,他们被选择到的概率就越大。此外,质押原生资产的人工智能工程师可以优先使用高需求的 GPU。 4.2 代币机制 IO 代币主要用于需求方和供应方两大群体,对于需求方而言,每个计算作业均以美元定价,网络将保留付款直至作业完成。一旦节点运营商以美元和代币配置其奖励份额,所有美元金额将直接分配给节点运营商,而分配给代币的份额将用于燃烧 IO 币。然后,在该期间作为计算奖励铸造的所有 IO 币都会根据其优惠券代币(计算积分)的美元价值分配给用户。 对于供应方而言,包括可用性奖励与计算奖励。其中,计算奖励是对于提交到网络的作业,用户可以选择时间偏好「以小时为单位部署集群的持续时间」,并从 io.net 定价预言机接收成本估算。可用性奖励方面,则是网络将随机提交小型测试作业,以评估哪些节点定期运行并且能够很好地接受来自需求方的作业。 值得一提的是,不论是供应方还是需求方,都设置有一套声誉系统,根据计算性能、对网络参与度来累计分数,获得奖励或优惠。 除此以外,io.net 还设置生态增长机制,包括质押、邀请奖励和网络费用。IO 币持有者可以选择将其代币 IO 质押给节点运营商或用户。一旦质押,质押

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