自 2023 年 Chatgpt「橫空出世」並在短短兩個月內達到 1 億用戶的里程碑以來，人工智慧領域成為了投資機構非常青睞的賽道。而在加密領域，分散式系統、密碼學等技術與人工智慧的結合也對資本有著極大的吸引力。 2023 年，Web3 產業中 AI 賽道的融資金額為 2.98 億美元，超過了 NFT 賽道。

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2023 年11 月，去中心化AI 運算平台Ritual 宣布完成2,500 萬美元融資，Archetype 領投，Accomplice 和Robot Ventures 等參投。據悉，Ritual 旨在創建一個激勵網絡，為分散式運算設備提供動力，以支援人工智慧的各方面應用。該資金將用於建立網路基礎設施、擴大團隊，並發展 Ritual 生態系統。

「人工智慧在一小群強大公司之間的整合對科技的未來構成了重大威脅。我們創立Ritual 是為了結束生態系統對少數人的依賴，開放對這一關鍵基礎設施的訪問，並確保構建更好的人工智能的未來。Ritual 是生態系統所需的去中心化網絡。」Ritual 聯合創始人Niraj Pant 在一份聲明中表示。

AI 與Crypto 的「雙向奔赴」

融合密碼學與人工智慧的最佳原理與技術，Ritual 旨在創建一個能夠開放且無需許可地創建、分發和改進人工智慧模型的系統。 Niraj Pant 提出了Ritual 的五個關鍵重點領域：創建激勵網路；將分散式運算設備連接起來，為託管、共享、推理和精細化提供支援；調整用於存取模型的API 層人工智慧模型；保證計算完整性的證明層；抵制審查制度、保護隱私。

Niraj Pant 表示，目前 AI 工具的晶片、運算能力和模型掌握在少數公司手中，對科技的未來發展構成威脅。幾個核心問題是：

缺乏強大的SLA：現有平台不提供有關運算完整性（即該模型是否正確運行）、隱私（模型的輸入和輸出）和審查阻力（限制對模型、應用程式和地理位置的審查）的任何保證；

許可和集中式API：現有基礎設施由少數集中式公司託管，限制了開發人員和用戶建立本機整合；

高運算成本和有限的硬體存取：開發人員採購人工智慧硬體變得越來越困難，硬體提供者向開發人員收取高額佣金；

寡占和結構失調：組織要麼被激勵保持其模型閉源，從而抑制創新和集中權力，要么將其模型開源，因為他們認識到缺乏適當的基礎設施來獎勵他們的貢獻。此外，使用者在當今人工智慧的治理和所有權方面幾乎沒有發言權。

利用密碼學、賽局理論和機制設計的創新可以解決這些問題。 Ritual 的目標是打破對這些公司的依賴，開放關鍵基礎設施的訪問，確保更好地建立人工智慧。

而 AI 技術也能為加密領域帶來新的發展動力。從基礎層基礎設施到應用程序，人工智慧模型可用於封裝複雜的邏輯，並啟用以前僅透過智慧合約無法實現的新應用程式。例如，我們想像這樣一個世界：使用者可以使用自然語言產生交易並與合約交互，或者代理商根據即時市場條件自動管理貸款協議的風險參數。有大量令人著迷的用例，而正缺少能夠彌合存取模型和在鏈上利用它們之間差距的基礎設施。

而 Ritual 則是立足於這個交叉點的前沿，正在為上述兩個問題建立一個統一的解決方案。

Ritual

Ritual 將分散式節點網路匯集在一起，可以存取計算和模型創建者，並使所有創建者能夠在這些節點上託管他們的模型。然後，使用者可以使用通用 API 存取該網路上的任何模型（無論是 LLM 還是經典的 ML 模型），並且該網路具有額外的加密基礎設施，可以保證計算完整性和隱私。

Ritual 的構件如下：

Ritual 的構件如下：

Ritual Superchain ：一套主權模組化執行層，每個層都包含專門的狀態預編譯（SPC），適合不同類別的任意計算，主要圍繞人工智慧模型，從經典模型到基礎模型GMP 層促進現有區塊鏈和Ritual Superchain 之間的互操作，Ritual Superchain 充當所有區塊鏈的AI 協處理器。 Ritual 的 AI VM 不僅包含 SPC，還包含促進最佳化執行的基礎層基礎設施，包括推理引擎二進位和向量資料庫。

Node Set：Ritual Superchain 由節點類別組成，每個節點包含不同的功能和資源需求。 Ritual 節點包含規範的完整節點和驗證器節點，以及 Ritual 特定節點（包括證明節點、模型快取節點和隱私節點）。 Ritual 證明和隱私節點可以根據使用者所需的保證和人工智慧模型的複雜性利用各種機制，從證明方面的 ZK 到 Optimsim，以及隱私方面的 FHE 到 MPC。

關於有狀態預編譯 (SPCs)：有狀態預編譯是具有狀態存取權的預編譯。 Ritual 需要高度最佳化的操作，能夠有效地計算各種 AI 模型的特定功能。一些 SPC 可以作為其他 SPC（即微調和推理）的組合來實現。有些 SPC 可以充分利用各種類型的並行性（即嵌入），而其他 SPC 則透過建構順序進行。

通用訊息傳遞 (GMP)：Ritual 使任何鏈上的應用程式都可以透過緊湊的雙向通用訊息傳遞傳輸來利用超級鏈的執行功能。

Portals ：Portals 是 Ritual 的一項獨特功能，允許在利用 Ritual 超級鏈之前透過本機智慧合約對源鏈進行急切的資料評估。 Portals 針對 AI 模型輸入的靜態分析進行最佳化，將計算本地化到來源鏈，最大限度地減少透過網路發送的資料。

Infernet

Infernet 是Ritual 將發布的協定和實用程式套件中的第一個構建塊，Infernet 節點v0.1.0 是一個輕量級的鏈外客戶端，用於Infernet 服務計算工作負載。

Infernet 讓任何人都可以在 Ritual 之上無縫構建，並無需許可即可訪問 Ritual 的模型和計算提供商網路。 Infernet 透過為智能合約提供強大的介面來存取人工智慧模型進行推理，從而將人工智慧帶入當今的鏈上應用程式。

Ritual 希望將Infernet 發展為模組化的執行層套件，與生態系統中的其他基礎層基礎設施互通，從而成為web3 領域人工智慧的關鍵點，從而允許任何鏈上的每個協定和應用程式都可以使用Ritual 人工智慧協處理器。使用給定的模型和功能，智慧合約可以要求 Infernet 計算一些輸出和證明。

可以透過Frenrug 來理解Infernet 的工作流程，這是Ritual Infernet SDK 推出的一個可互動的實驗性實例。

Frenrug 是 friend.tech 聊天室中的一個機器人，任何 Frenrug 的 Key 持有者都可以向 Frenrug 聊天室發送訊息。在訊息中，使用者可以嘗試說服 Frenrug 購買其他使用者的 Key，Frenrug 代理程式透過不同 Infernet 節點運行的多個 LLMs 傳遞使用者訊息。最初由 Ritual 運行所有 Infernet 節點，之後會由社群中的人員參與運行節點。

每個節點產生的投票回應，決定Frenrug 是否應該採取行動。由於 LLMs 是不確定的，因此每個 LLM 可能會產生不同的反應，即使它是完全相同的模型。

當足夠多的節點回應時，聚合請求將完全在鏈上啟動。鏈下 Infernet 節點接收此請求，並透過監督分類器將各種 LLM 投票聚合到單一操作中，並在鏈上轉發相應的有效性證明。隨後，Frenrug 代理合約執行此操作（購買密鑰、出售密鑰或無操作），Frenrug 密鑰持有者在 Frenrug 聊天室中看到回复，其中包含每個 LLM 代理的投票和最終輸出。

強大的融資陣容和團隊背景

值得注意的是，Ritual 的融資陣容很強大。參投者 Robot Ventures 出手勝率頗高，在其參與的投資中，不乏每輪牛市的明星項目，如 Optimsim、Compound、Lido、Eigenlayer 等。 Hypersphere Ventures 也是 Worldcoin 和 Sei network 的參投者。在公開的資訊中，還可以看到諸如前 Coinbase 首席技術長 Balaji Srinivasan 等著名天使投資人的參與。

Ritual 的顧問團隊也包括「NEAR Protocol 聯合創始人兼Transformers 聯合創始人Illia Polosukhin（“Attention is All You Need”）、EigenLayer 創始人兼合夥人Sreeram Kannan 等。 1 月 10 日，BitMEX 聯創 Arthur Hayes 宣布已加入 Ritual 擔任顧問。

Ritual 團隊在加密領域已有多年的工作經歷。創辦人是Niraj Pant 和Akilesh Potti，Niraj Pant 擁有伊利諾大學香檳分校的電腦科學學士學位，在創立Ritual 之前，Niraj 是Polychain Capital 的普通合夥人，也曾擔任CoinDCX 的董事會成員、紅杉資本大使以及Source Networks 的共同創辦人兼技術長。 Akilesh Potti 畢業於康乃爾大學，也曾是 Polychain 的合夥人。

此外，Ritual 的創始成員、MEV 獨立研究員 Anish Agnihotr，也曾在 Paradigm 擔任研究員。

Ritual 尚未發幣，將在接下來的幾週內開源其 AI 工作流程和基礎設施。

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