详解 a16z 最近投资的 PIN AI:用 Web3 改写 AI 格局 打造人机交互的未来

来源:白泽研究院

很荣幸在 Meteorite Labs 指导下完成本次研究,基于数百个 Web2 AI 应用的体验交流。

PIN AI 是 a16z Crypto Startup Accelerator 秋季计划的入选项目,种子轮融资 1000 万美元,知名 VC 除了 a16z Crypto,还有斯坦福区块链加速器、Hack VC、Foresight Ventures。天使投资人包括 NEAR Protocol 创始人 Illia Polosukhin、Gitcoin 联合创始人 Scott Moore、Solana 基金会主席 Lily Liu、SUI/Mysten Labs 首席执行官 Evan Cheng、Worldcoin 研究工程师 DCBuilder 等。

刚读完了 PIN AI 三位联合创始人共同撰写的文章,发现它是近期除了 Sahara 外最吸引我的 Web3 AI 项目,应用场景非常有趣。(文章链接:https://www.pinai.io/post/pin-ai-the-open-platform-for-personal-ai)

PIN AI 是一个开放式的 AI 网络,开发者可以在其中构建有用的 AI 应用。“Useful AI Applications”,<有用>是其产品重心。与 Web2 的 MultiOn、Jace.ai 这类 AI Agent 有点像,致力于向用户提供对日常生活有用的应用,实现用户提出的意图,比如线上购买商品、策划旅行、计划投资行为。

详解 a16z 最近投资的 PIN AI:用 Web3 改写 AI 格局 打造人机交互的未来

简单介绍下 Jace.ai,这是一个能自主完成浏览器任务的 AI Agent,基于 LLM 和其专有模型 AWA-1(Autonomous Web Agent-1),后者可支持 AI 在网页上执行操作。

Jace 最大的能力就是能自主规划任务,并代替用户在浏览器中执行操作。

举个例子理解应用场景,告诉 Jace,“我准备在 9 月 20 日去北京旅游一周,预算 5000 块,帮我规划一下”。Jace 会自动规划一个旅游计划,包括要去的景点、要住的酒店、要吃的美食。如果我同意这个旅游计划,接下来就会帮我预定所有的景区,在美团上找到性价比最高的酒店并下单。我只需要输入个人信息和一键点击付款即可。

其实 PIN AI 要做的就非常类似,与生成式 AI 最大的区别,就是这类 AI 项目主要关注用户的日常生活,而非工作。

一、解构 PIN AI 设计思路

简单来说,PIN AI = AI + DePIN

PIN AI 网络由两种 AI 构成:

  • 个人 AI(Personal AI):个性化的 AI Agent,可实时适应用户偏好。它是用户与代理服务的连接点,有点像协调员。用户可将其下载到手机或电脑设备上使用。

  • 代理服务(Agentic Services):针对 Web2 平台在链上构建的 AI Agent,可在一些顶级 Web2 平台上执行任务,执行过程和完成情况记录在区块链上

  • 官方还提到了外部 AI(External AI),可能在未来支持与其他 LLM 或 Web2 AI Agent 的交互。

PIN AI 架构核心:

PIN Protocol,一种 DePIN 分布式数据存储网络,任何人都可以将自己的设备与网络相连接,分享数据。集成了基于 BERT 的模型,可在处理用户数据的各个阶段对数据匿名化,确保隐私并符合数据保护法规。

个人 AI 建立在其中。一方面为个人 AI 提供个性化数据,另一方面为代理服务提供最相关数据。

PIN Protocol 由三个组件构建:

1.私有存储和计算层:分布式存储数据,安全地存储用户分享的设备数据(包括照片、视频等),并使最相关的数据随时可供个人 AI、代理服务使用。用户可将自己的设备连接至该网络,提供设备数据,获得原生代币 $PIN 奖励。

2.数据连接器:使用 zk 技术来跟踪和验证连接到网络的用户数据。我认为相当于 PIN 网络的节点,节点运营商需要质押 $PIN 代币去做验证,而一些代币持有者可以质押代币到节点,二者都能获得代币质押奖励。

3.代理链接:旨在将个人 AI 与代理服务相匹配。由代理注册表和交易机制构成,前者用于跟踪性能指标,而后者“思考”如何将个人 AI 与代理服务相匹配(基于每个代理服务的成本、性能和完成质量)

用户使用模式/业务逻辑:

在用户使用时,提出某个具体需求后,PIN AI 会按照以下步骤来进行:

步骤一:个人 AI —— 收集用户提出的需求

用户向个人 AI 提出需求,个人 AI 将需求转交至 PIN Protocol

步骤二:PIN Protocol —— 做任务执行前准备

拆解用户意图为具体步骤,找到最适用和性价比最高的代理服务,检索最相关数据,提供给代理服务。(如果涉及多个 Web2 平台,则需将意图分拆给不同的代理服务)

步骤三:代理服务 —— 执行具体的步骤

步骤四:PIN Protocol —— 向用户反馈结果

毕竟日常生活需求大多时候需要金钱交易,在 PIN AI 中,资金流向应是:

用户向 PIN Protocol 支付 Gas 费用(个人猜测可能是为了激活本次意图交易)。由于 PIN Protocol 先拆解了用户意图,再索引和发送了与意图最相关的数据给代理服务,所以代理服务完成任务执行后,会将部分服务费作为小费回馈给 PIN Protocol。

所以,PIN Protocol 和代理服务都可以从用户给的服务费中抽成。

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举个例子:

用户可下载个人 AI 到电脑或手机上,向个人 AI 提出需求,比如“在亚马逊上购买最便宜的 GTX 3080 显卡”,并支付费用(购买费+服务费+PIN Protocol Gas 费)。

个人 AI 将这个需求传达给 PIN Protocol。

理解和拆解用户意图后,PIN Protocol 会将用户的意图拆解为具体的任务步骤,与最相关的数据一同发送给代理服务。可能会同时存在数十个专门用户亚马逊购物的代理服务,因此 PIN Protocol 需要根据它们的成本、性能和往期完成情况来综合考量,选中最适用的一个。

由代理服务在亚马逊上找到性价比最高的 GTX 3080 显卡,并下单。完成后,会将意图拆解费和数据调用费支付给 PIN Protocol。PIN Protocol 和个人 AI 向用户反馈结果,向用户发送 PIN 代币作为奖励。

网络参与者

个人 AI 使用者:在电脑或手机上安装个人 AI,将个人数据连接至 PIN Protocol,能获得 PIN 代币奖励。

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价值流转用户:像上述使用模式一样,用户进行了有价值的交易,也会获得 PIN 代币奖励。

PIN Protocol 节点:跟踪和验证连接到网络的用户数据。运营商需要质押,代币持有者可以质押代币到节点,二者都能获得质押奖励。

代理服务:开发者能赚取服务费。

二、核心开发团队

Davide Crapis – 联合创始人

区块链协议设计背景,有一部分 AI 背景

曾在 Lyft 担任高级数据科学家,设计和实施了激励分配算法,每年向乘客和司机发放 xx 美元的增长激励。后来辞职后有一段时间是独立研究员,研究激励方案和代币分配。在创立 PIN AI 之前,他在以太坊基金会担任“稳健激励”方向的研究科学家。

曾开发过一个“消费者对投资/信贷产品利率敏感度”的机器学习模型,还曾在哥伦比亚商学院担任了四年机器学习方向的研究员和导师。加入过 Web2 开发者社区“南方公园”,探索大语言模型与区块链交叉领域。

Ben Wu – 联合创始人

运营背景,可能提供战略方向和 AI 产品 Idea

麻省理工毕业,Y Combinator 校友。在创立 PIN AI 之前,在雅虎的战略数据解决方案部门担任数据库和运营总监,负责大规模数据项目的运营和管理。

Bill Sun – 联合创始人、首席科学家

量化交易和 AI 背景

斯坦福大学数学博士,曾在 Google DeepMind 做 AI 研究。曾在一家华尔街资管公司做人工智能/量化交易股票投资经理。创建了 AI 研究组织 AI+Club,创建了 AI 技术社区 AGI House。a16z scout fund 的天使投资人。他也是 Generative Alpha 的创始人,做企业级 AI 解决方案。

三、思考与总结

第一次工业革命,机械释放了双手;

第二次工业革命,电力打破了日夜的界限;

第三次工业革命,互联网融合了虚实的边界。

AI 的出现被普遍认为是第四次工业革命的标志,而 AI Agent 是这场探索旅途中的船票,我们每个人都能登上这艘前往“人机交互”未来的巨轮。

在过去几十年里,互联网上每天都在发生大量的活动和产生海量的数据,然而,用户却没有掌握对这些数据的所有权。

iPhone16 刚刚发布,带来了 Apple Intelligence,但 PIN AI 有机会建立一个比 Apple Intelligence 更加开放的 AI Agent 生态系统。

在这其中,开发者可以通过开发创新的 Web2 平台代理服务获得奖励,这会催生出性能和质量越来越高的 AI Agent,引发创新浪潮。

而数十亿的手机用户不仅可以使用个性化的个人 AI,还可以分享设备数据来获得奖励。

用户的数据支撑起整个 PIN AI 生态,这就是用户的力量,也正是 Web3 的起点——去中心化和所有权。

希望能尽快看到 PIN AI 网络的落地以及带来的激励机制能否有效地发挥作用,让开源贡献者大军涌入其中,然后创造更大规模的创新浪潮。测试网可能会在 10 月推出,明年 1 月上线主网并 TGE,值得期待。

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