撰文：Eric，Foresight News
北京时间 12 月 22 日的晚上，由 Metis 孵化的 AI 数据与应用层 LazAI 宣布正式上线 Alpha 主网。Metis 上一次让笔者印象深刻的动作还是率先推出了去中心化排序器，在近年 L2 纷纷转向以交易为核心的方向时，Metis 为何眼神坚定地选择了 AI？
带着疑问，我们找 Metis 聊了聊。
专注「数据」，Metis 的另辟蹊径
Metis 团队向笔者表示，推出 LazAI 并非是针对 AI 热点临时起意。早在今年年初，Metis 就确定了专注于 AI 的战略方向，LazAI 也是经过了近一年的深耕之后推出的旗舰产品。LazAI 并非是纯粹的 AI 应用，亦或是单纯的 AI 产品发了个币，而是服务于 AI 模型训练和应用的网络。
做一个「Web3+AI」的应用可能不是一个好的选择。当前 AI 的建设程度还未到值得在应用层面结合 Web3 的程度，或者说应用方向的确定性并不高。究其原因，稳定币、DeFi 的成功是因为很多国家或地区的金融基础设施并不完善，留下了市场空白，而 AI 应用上笔者认为短期内 Web3 占不到太多的便宜。
但在非应用层面就完全不同，回顾过去的一两年，包括阿里云、AWS 在内的云服务商多多少少都集成了 L2 或者包括 Sui 在内的 Alt L1 的相关工具或产品。如此云服务商就可以提供更多样化的选择，而 Web3 工具在很多时候也是更高性价比的选择。
在笔者看来，Metis 利用自身 L2 在验证能力和验证速度上的优势推出 LazAI 是一个正确的选择。此外，LazAI 也并非是简单的套用 Web3 的概念，而是原创了一套无论是工程上还是市场匹配上最优的方案。
我们先上图：LazAI 最大的特点就是在设计中考虑了从数据、训练到应用的一整套方案，AI 从训练到使用再到基于 AI 应用的全生命流程都可以在 LazAI 上完成。
想要说明白 LazAI，先要讲清楚 3 个核心组件：iDAO、DATs 和可验证计算框架。
iDAO 是参与网络的最小单位，也是共识节点。其本身可以是 AI 生命周期中的任何角色，提供数据的专业人士、利用数据训练的 AI 模型、提供算力的主体、基于 AI 开发应用的团队等。LazAI 将 AI 生态中的各个参与者拆分开来，以模块化的方式为 AI 提供了更多可组合性。
DATs（Data Anchoring Tokens，数据锚定代币）是 LazAI 团队原创的半同质化代币标准，也是 LazAI 的核心创新。DAT 编码了三个关键属性：证明资产的来源和作者身份的「所有权证书」、定义访问配额（例如推理调用次数）的「使用权」以及持有者依据比例自动获得收入的「价值分享」。DAT 使得数据的贡献者和 AI 的开发者可以将其贡献货币化，并在未来持续从用户的使用中获取收入。
可验证计算框架则是用来解决 AI 计算的「黑箱」问题，主要是为了保证对数据和模型调用过程的确认。LazAI 使用 TEEs（可信执行环境）、ZKPs（零知识证明）和 OPs（乐观证明）确保链下 AI 执行的信任最小化。TEE 提供隐私执行，ZKPs 验证输出而不泄露数据，OPs 假设有效性以优化速度。这种混合证明系统类似于 ZK Rollup，但专为 AI 定制，平衡了隐私、效率和可验证性。
据此我们可以理一下 LazAI 网络中整体的工作流程：用户加密数据提交到 iDAO，iDAO 打包成 LazAI Flow 通过 VSC 发送到 Quorum，Quorum 使用 TEE/ZKP 验证并锚定哈希到 LazChain。链上验证后即可铸造 DATs，记录元数据和权利，用户转移 DATs 调用服务，链下 TEE 执行，结果通过 ZKP/OP 验证。
在这个流程中，VSC（Verifiable Service Coordinator）可以被理解为一个专家组，用来确认那些专业性数据的真实性，而 Quorum 则是 LazChain 的共识机制，iDAO 作为共识节点在承担本身责任的同时也确保共识的运行。
Alpha 主网上线，我们能做些什么？
LazAI 是针对 AI 领域在可学习数据获取上的这个问题来设计的。目前我们所看到的 Web3+AI 项目，抛开 x402，在其他方面，包括了算力网络、AI Launchpad 等激励模型的网络以及最近刚刚兴起的，同样面向提供可学习数据类的项目。从笔者的视角看来，前两者并不针对真实存在的需求，而是将 Web3 作为 AI 更好的载体，而后者的覆盖面又太单一。
针对具体的问题而设计的 LazAI，原创了一套能让贡献者持续获利的，且写死在代码逻辑里而非每次都要临时添加的机制来保证参与者利益。
笔者从团队处了解到，LazAI 的 Alpha 主网并不会马上推出代币，对于有专业知识可以做出贡献以及 AI 模型和产品的开发者而言，既是一次难得的自我展示的机会，也是让自身能力通过空投变现的机会。此外，LazAI 将为 Alpha 主网推出总奖池为 1 万枚 METIS 的开发者激励计划，覆盖从早期原型到成熟应用的全阶段支持，并提供包括跨社交渠道推广及用户增长资金池在内的多层次生态系统赋能。
在主网推出之前，LazAI 在测试网上已经获得了不俗的成绩。据团队透露，测试网的活跃用户总数接近 14 万，由官方团队推出的可进化 AI 伴侣 Lazbubu 也获得了近 1.5 万名用户的青睐。
测试网的收获不止于此，将日常车辆转变为智能的 3D 物理世界数据映射器 ROVR Network 就采用了 LazAI 的解决方案。
ROVR 通过其设备持续绘制周围环境地图并生成丰富的地理空间数据集，并将数据输入 LazAI 生态系统。在这个案例里，ROVR 就是一个「iDAO」，其上传的数据会被 mint 为 DAT，而 LazAI 也据此拥有了一个高精度的 DePIN 和 RWA 数据库，未来例如 AI 自动驾驶工具就可以利用该数据进行自我学习优化。
团队向笔者表示，LazAI 的团队文化使得其对开发者非常友好，从此次主网上线 LazAI 为开发者提供的激励可见一斑。这种重视开发者的文化，也让 Metis 获得了 AI 业界学者的青睐。今年 6 月，加拿大不列颠哥伦比亚大学（UBC）区块链研究中心核心成员及电子与计算机工程系兼职教授的王泽华博士作为技术顾问加盟 LazAI 。据介绍，王泽华博士长期深耕去中心化多智能体系统协同与安全领域，研究重点融合 AI 与区块链技术，特别是在可信边缘 AI、区块链与智能合约安全、零知识证明等方面拥有深厚积累。
笔者在开头提到，Metis 是第一个将去中心化排序器引入实践的 L2，也是其对技术迭代追求很好的体现，这种对技术的执着与对开发者的关注为长期的发展打下了坚实的基础。
为什么选择 AI？
这个问题可能看起来有点蠢。作为大热的概念，选择 AI 看起来是一个无需思考的选择，但事实可能并没有想象中那么简单。
通用型的以太坊 L2 遇到的挑战正在变得越来越严峻。许多项目选择自建 L1 或基于成熟 Rollup 开发应用链，以追求更定制化的性能。这让 L2 们不得不重新定位，寻找基于自身特点的新方向。
前段时间，字节跳动推出的内置豆包的手机引发了轰动。轰动的核心就是通过 AI，用户不再需要与多个 App 交互，而只需要告诉 AI 自己的需求，让 AI 调用各个 App 来达成用户的目的。这就使得互联网时代「圈流量」的逻辑发生了质的改变，未来的流量入口很可能会变成 AI 之间的争夺。
笔者举这个例子是为了表明，即使很多 L2 选择了交易、预测市场、RWA 代币化，却忽略了未来操作这些应用的不一定再是人类，而是接收了人类指令的 AI。如果错失了 AI 的入口，再多的应用链也会沦为 AI 的打工仔，而显然 Metis 在一年前就意识到了这个问题。
笔者此前曾说，Metis 其实从年初就开始贯彻以 AI 为核心的战略。今年 3 月，Metis 在 ETHDenver 上公布了双链战略，除 Metis 本身之外，Hyperion 作为专为 AI 应用优化的高吞吐量 L2，支持并行执行和即时反馈。此外，Hyperion 与 Metis SDK 深度集成，支持模块化构建应用链，定位于高频交易和实时 AI 应用。
LazAI 正是在此加持之下的「旗舰产品」，之前的所有布局也在此刻展现出了真正的价值。所有的 L2，包括 Metis 在内都深谙一件事，那就是 L2 本身在效率上的优势正在被以太坊主网慢慢侵蚀，所以必须有一款能打的产品站稳至少一个赛道，才能保证链拥有稳定的使用率，维持生态的平稳运行。AI 基础设施更像是一件「难，但正确的事」。
利用 Web3 的解决方案来优化 AI 数据标注的问题在最近几个月才刚刚开始冒头，Metis 也是第一波吃螃蟹大军的成员之一，但 Metis 的解决方案是一个非常典型的 Web3 Native 的解决方案，并非只是单纯引入了链上确认并发行代币这么简单。
对 Metis 而言，链上应用生态的拓展与将链作为某种程度上的结算层的战略正在齐头并进。笔者相信未来代币的价格会越来越与真实的价值挂钩，网络能获得多大程度的采用，Gas 代币能有多少真实的需求会决定代币和网络的价值。进军 AI 亦是对 METIS 本身价值的反哺，如果笔者的预言成真，越多的基于 L2 堆栈的非 AI 类应用链出现，就会为 METIS 提供越多的价值支撑。
基于区块链的产品已经开始渗透互联网应用的方方面面，在 AI 领域的表现则更加突出。笔者仍然坚持认为单纯的「链上模型」或者「AI Launchpad」不会有很长的生命周期，但 LazAI 这样服务于 AI 生命周期的产品则不然。对于开发者和用户而言，放在生态战略首位的产品永远值得关注和参与。
