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NTU MOOC 学习笔记 -第三讲 Web3 生态 (I)：基础设施
Study Notes
By HackQuest
Jun 23,20244 min read日期: 2024年6月11日 上午9:00-10:30 新加坡时间 (SGT) / 2024年6月10日 晚上9:00-10:30 美国东部时间 (EST)
课程主题: Web3 生态 (I)：基础设施
NTU I&E x HackQuest MOOC 是我们与南洋理工大学官方联合出品的公开课程，旨在为对 Web3 感兴趣的小伙伴提供免费且公开的学习机会。MOOC 课程由 Yat Siu (Co-founder, Animoca), Ed Felten (Co-founder, Offchain Labs), Sergey Gorbunov (Co-founder, Axelar), Scott Moore (Co-founder, Gitcoin), Haider Rafique (CMO, OKX), Austin Griffith (Developer Onboarding, Ethereum Foundation), Anna Yuan (Stablecoins Lead, Solana Foundation) 等 Web3 业界和学界专家主讲。所有 MOOC 课程将会被整理提炼成笔记供各位复盘和学习。Happy Learning!
概述
主要议题: Web3 基础设施的演变及其与 AI 的整合
目标:
1.理解区块链技术的基本概念和原理
2.探讨 Web3 的应用和挑战
3.学习去中心化网络和激励性 GenAI 代理
4.理解 GaiaNet 在去中心化 AI 应用中的设置和使用
第一部分：区块链和比特币的基本原理
1.1 什么是区块链？
区块链是一种协作账本，新记录/交易按照预定规则添加为“区块”。关键方面包括：
●去中心化：区块链没有中央权威控制
●透明性：所有网络参与者都可以查看和验证交易
●安全性：通过加密哈希维护数据完整性
1.2 比特币：数字黄金
比特币作为一种真实货币，具有三大功能：
●价值储存：保持价值
●交换媒介：进行商品和服务的交易
●计价单位：提供标准的价值衡量
比特币更像是价值储存而不是交换媒介:
●能源比较: 每笔交易的比特币能耗（17,222,400 Wh）远高于 Visa（1.4 Wh），因此比特币不需要频繁交易（就像黄金开采一样）
●主要用途: 由于高能耗，比特币更适合作为“价值储存”而不是“交换媒介”
区块链机制:
●矿工通过竞争来进行解谜，从而打包出一个区块
●首个解谜成功的矿工将获胜并取得区块奖励
●获胜者有权选择在遵循网络规则基础上的新块交易
代币经济学:
●由于攻击者需要大量计算能力，成功后缴获的代币也毫无价值。 因此代币经济学的核心其实是激励参与者挖掘有价值的代币并保护网络，而不是成为攻击者。
第二部分：以太坊和智能合约
2.1 以太坊：世界计算机
以太坊允许对全球状态存储执行代码，使得各种应用成为可能，如：
●代币化：创建代表资产的数字代币
●自动化代币销售（ICO）：初始代币发行以筹集资金
●稳定币：与法定货币等稳定资产挂钩的加密货币
●NFT：代表独特数字资产的不可替代代币
●去中心化交易所：无需中介的数字资产交易平台
●DAO：去中心化自治组织用于治理和决策
●跨链桥：连接不同区块链网络
●去中心化身份（DID）：可验证的数字身份
2.2 以太坊的问题
●高交易费用：执行交易的成本高
●有限存储：数据存储容量有限制
●交易速度慢：处理交易所需的时间长
●无私密存储：存储数据缺乏隐私
●安全问题：网络中具备漏洞和风险
第三部分：高级区块链平台
3.1 以太坊 2.0
以太坊 2.0 引入了若干改进：
●信标链：新的共识链
●分片链：用于数据处理的并行链
●降低 Gas 费用：降低交易成本
●减少能耗：更环保
●简化节点操作：简化运行节点的要求
●加快交易速度：提高交易速度
3.2 二层网络
二层网络通过链外执行交易并定期记录到主网来增强可扩展性
达成方法如下:
●zk Rollup：使用零知识证明验证链外交易
●Optimistic Rollup：默认假设交易有效，但允许挑战
3.3 替代性 L1 区块链
替代性 L1 区块链虽然使用着不同的共识机制和执行引擎，但亦然面临挑战，如：
●有限流动性：可交易的资产较少
●开发者采用有限：开发者社区较小
●尚未达到 Web2 规模：尚未达到传统网络应用的可扩展性
第四部分：Web5—Web2 和 Web3 的结合
4.1 Web5
Web5=Web2 + Web3: Web5 将传统的 Web2 服务与先进的 Web3 技术结合，创造出一个无缝的去中心化生态系统
主要特点:
●点对点网络: 以去中心化方式提供 Web2 规模的服务，如电子邮件、博客、文件共享、消息和电子商务
●Web3 基础设施: 利用区块链技术提供支付、激励、身份（ID）以及索引和发现等常见服务
运作方式:
●去中心化服务: Web5 使用点对点网络提供传统服务的去中心化版本
●互操作性: 结合 Web2 界面的便捷和熟悉性以及 Web3 的安全性和去中心化
●增强的安全性和隐私性: 用户对其数据拥有更大的控制权，减少了集中化带来的风险
示例:
●去中心化电子邮件: 无需依赖中央服务器的安全和私密电子邮件通信
●去中心化博客: 无需中央平台的内容创建和分发
●文件共享: 安全性和隐私性增强的点对点文件共享
●去中心化消息: 保护用户隐私的加密消息服务
●电子商务: 消除中介并降低成本的去中心化市场和支付系统
4.2 Web3 和 AI 的整合
封闭源 AI 的挑战:
●审查和偏见: 受中央权威控制和影响
●定制难度: 很难根据具体需求进行定制
●高成本: 使用和维护成本高
●缺乏隐私: 易受数据泄露的影响
●有限的代理能力: 功能受限
去中心化 AI 的机会:
●可定制的 AI 代理: 根据不同角色（如教学助手、客户支持）进行定制
●收入分享: 使用智能合约在用户、开发者、节点运营商和知识创造者之间公平分配收入
第五部分：GaiaNet 协议
此图展示了 GaiaNet 协议网络，详细说明了各组件之间的交互:
1.用户: 通过前端应用与系统交互，包括 UI、聊天机器人和 SaaS 操作。用户支付这些服务费用
2.前端应用: 这些应用程序发现并支付由 GaiaNet 节点提供的 API 服务
3.GaiaNet 节点: 这些节点提供 API 服务，利用计算资源、专有知识和微调的 LLM（大型语言模型）。节点运营商管理这些节点。节点在 GaiaNet 协议网络中可发现，类似于教学助手，提供各领域的信息和支持服务。它们可以向其他用户和应用程序提供服务
4.GaiaNet 协议网络: 该网络处理注册、质押和支付过程，促进前端应用和 GaiaNet 节点之间的发现和交易
5.质押者: 质押者将质押代币并参与网络，通过收入分享获得奖励
6.模型和嵌入:
●模型: 包括使用私人数据微调的模型，由模型开发者开发
●嵌入: 由知识作者创建的专有知识库
7.收入分享: 使用 API 服务产生的收入在节点运营商、模型开发者和知识作者之间分享，激励贡献并维持生态系统
5.1 去中心化的 GenAI 代理网络
关键组件:
●节点堆栈: 集成多模态 LLM（大型语言模型）、RAG（检索增强生成）工作流和专有知识库
●激励措施: 通过节点奖励、质押和服务支付赚取代币
●安全性: 使用智能合约和 DAO 质押确保诚实和可靠
5.2 节点演示
●GitHub 上提供了 GaiaNet 节点的演示: GaiaNet Node Demo
●Dr. Michael Yuan 按照 GitHub 上的快速启动说明启动了 GaiaNet 节点，然后使用该节点在 Gaia上搜索“巴黎在哪里？”，展示了节点在提供详细信息方面的能力
5.3 代币的使用
赚取代币:
●节点奖励: 在线并准备就绪
●质押奖励: 在网络中质押代币
●服务支付: 提供服务的收入
使用代币:
●质押给节点运营商: 支持网络安全
●支付节点服务: 访问去中心化服务
●削减: 惩罚不诚实的节点运营商
关键要点
通过去中心化网络整合区块链和 AI，提供安全、透明和高效的数字交易和数据管理解决方案。从Web3 到 Web5 的演变，结合了 Web2 和 Web3 的优势，为去中心化应用和激励性 AI 代理开辟了新的可能性。
问答
1.问题1: 为什么大型语言模型（LLM）在 Web2 金融中使用，在区块链上面临哪些挑战？
答案: LLM在 Web2 金融中处理复杂的自然语言处理任务，利用丰富的计算资源。在区块链上的使用受限于高计算需求。然而，较小的金融模型可以有效地在链下节点上运行，使其在声誉管理等任务中具有可扩展性和实用性。
2.问题2: 在 Web3 中，联邦学习是运行模型重要还是运行网络重要？
联邦学习在节点之间共享数据而不进行集中化。区块链确保数据的完整性。建立连接节点的网络和质押及支付机制是关键。高效的网络运行对于有效的数据共享和处理更为重要。
3.问题3: AI 将在 Web3 基础设施中扮演什么角色？
Web3和即将到来的Web5重新定义了 AI 基础设施，而不是 AI 影响 Web3 基础设施。Web3 在基本计算方面遇到困难，阻碍了AI任务。Web5 通过在独立节点上运行AI来避免区块链干扰，提升了这一点。去中心化 AI 因自我治理而受到青睐。有效学习 AI 需要探索领先项目，而不仅仅是书本。
4.问题4: Web5 会更加去中心化还是更安全？
Web5 结合 Web2 和 Web3，重点在于可扩展性而非去中心化和安全性。它通过使用混合基础设施解决了区块链的高成本和可扩展性问题，结合了集中和去中心化元素，提供了更高效的网络。