NEAR的AI之路与11个生态项目解析

可能还有玩家不知道为什么炒 AI 概念的时候要带上 NEAR。一个冷知识，NEAR 一开始是一家 AI 公司。联创一龙哥（Illia Polosukhin）在 AI 领域有近 10 年的经验，也是《Attention is All You Need》这篇划时代论文的八作者之一。

他和另一名联创 Alex Skidanov 在 2017 年创办 NEAR.ai ，是想要打造第一个「AI 程序员」。人们可以用自然语言和计算机交流，而计算机则会自动进行编程。鉴于当时 AI 模型能力有限，这个尝试以失败告终。

这个过程中，他们接触到智能合约，觉得它是编程的一个有趣子集，但区块链技术存在太多其他挑战。于是，NEAR 在 2018 年决定战略转型，先构建一个真正有用的去中心化开发平台 NEAR Protocol。原本估计这个转型只需 6 个月，之后就可以回到 AI 技术的研发，但一转眼就是 6 年过去。别的区块链项目现在做 AI 是「战略转型」，而 NEAR 则是终于回到了它的老本行。

NEAR 官网近日公布了其 AI 技术栈，分为三个主要层次：应用层、基础设施与模型层、数据层。

在这三层技术架构下，NEAR 已经聚集起 11 个最新的生态 AI 项目。接下来，BlockBeats 将为你简要梳理一下这 11 个项目，看一下 NEAR 的 AI 生态版图究竟如何了。

应用层：Bitte、Cosmose、Jutsu

Bitte：AI Agent 钱包

AI Agent 是当前比较热门的一个 AI 应用发展方向。普遍的共识是，未来区块链上会有各种各样的 AI Agent 代替人类执行各种交易操作。

Bitte 在相关基础设施还不完善的情况下，试图用已有的技术往前迈进一小步。通过接入 OpenAI 的模型 API，Bitte 让用户可以在一个和 ChatGPT 类似的聊天窗口界面下，用自然语言的 Prompt 命令 Agent 完成各种链上操作。

比如，用户输入「Mint an NFT with AI of a rocket going to the moon」，Bitte 就会调用 DALL-E 3 的 API 生成一张火箭登月的图像并在 NEAR 区块链上进行铸造。除此之外，用户还可以让 Agent 替自己 Swap 和转移代币、创建合约和 NFT 集和等等。

Bitte 钱包由 Mintbase 团队开发，这是一个 2022 年在 NFT 热潮中诞生的项目，详情可阅读 《Mintbase：Near 上的 NFT 格子铺 ｜项目介绍》 。

Cosmose AI：AI 导购平台

Cosmose AI 是一家用 AI 预测和影响人们线下购物方式的电商公司，去年 4 月获得了 NEAR 基金会的投资。与 NEAR 基金会达成合作后，Cosmose 旗下的电商平台 KaiKai 推出了用于支付、现金返还和奖励的加密货币：Kai-Ching（KAIC）。这是一个在 Near 网络上运行的原生稳定币，1 KAIC 等于 0.01 美元，目前仅能在其应用程序内使用。

Jutsu：AI Agent 市场

这个项目目前还处于白皮书阶段，按照文档中展示的构想，它想要做的类似于 ChatGPT 推出的 GPT Store。开发者可以在上面发布构建好的 AI Agent，用户需要用其平台币 JUT 付费使用这些 Agent。

这是一个去年 ETH Denver 出来的黑客松项目，一开始是一个叫「NEARpad」的开发者开发工具。

基础设施与模型层：Exabits、Hyperbolic、Nevermined、Pond

Exabits/Hyperbolic：GPU 算力租赁平台

Exabits 和 Hyperbolic 这两个都想要做 NEAR 上的 io.net ，也都入选了 NEAR Horizon AI 首期孵化计划。

经历了年初到现在各种 GPU 算力土狗项目的狂轰滥炸，再看到做 GPU 算力租赁的项目已经有点审美疲劳了。但一个链想要有打造自己的 AI 生态，必须得有自己链上的 GPU 算力租赁平台。

目前，这两个项目都还没有发布运行节点或提供算力的任务。挖完 io.net 找不到项目可以挖的朋友，可以关注一下这两个项目。

Nevermined：AI 支付协议

Nevermined 是一个让 AI 开发者可以自行货币化其各种产品的支付平台，包括 AI 模型、 AI 代理和数据集等等。通过创建智能订阅，开发者在其中指定 AI 产品的访问参数，例如价格、时间限制，基本上就是将 Web2 订阅平台的功能用 NFT 的形式搬到了链上。

目前，Nevermined 应用程序部署在 Polygon、Gnosis 和 Arbitrum 网络上，未来应该会扩展到 NEAR 上作为支付类基础设施支撑平台 AI 生态的发展。

Pond：去中心化 GNN 模型

不同于 Transformer 是为处理序列数据（如自然语言）而设计，图神经网络（GNN）是一种专门用于处理和分析图结构数据而设计的神经网络，广泛应用于社交网络分析、化学分子属性预测、知识图谱、推荐系统等领域。相比于 Transformer，GNN 更适合捕捉图的局部结构和节点间的复杂关系。

Pond 说它正在构建首个去中心化的图神经网络（GNN）模型，试图从区块链的数据中学习到用户和合约的互动模式，并基于学习到的链上行为模式预测用户未来的行为。乍一听似乎很牛逼，但说实话 GNN 在 Transformer 出来之前就已经发展很成熟了，也早就有一些将它用在区块链数据分析中的研究和尝试了，但局限于洗钱和钓鱼交易检测。这个新的模型到底能不能青胜于蓝，还得看它实际做出来是啥效果。

数据层：Masa、MIZU、Nillion、Ringfence

Masa Network：去中心化数据市场

Masa 是 Avalanche 上的一个子网，允许用户通过运行工作节点来贡献数据和计算资源来获取代币奖励。这些工作节点会对 Twitter、Discord 和播客等大量数据源，进行抓取、结构化、转换、注释和矢量化。开发者（Oracle 节点）通过访问这些数据和 LLM 服务来构建人工智能应用程序。

不过这并不是这个项目最大的噱头。除了上面的「Node to Earn」，Masa 之前一直在宣传「Surf to Earn」。转型 AI 之前，Masa 本来做的是一个基于 SBT（灵魂绑定代币）的去中心化信用评分协议。后来创新性地提出了 zkSBT（零知识灵魂绑定代币）的概念。不同于传统的网站 Cookie，用户通过 zkSBT 可以完全匿名地共享其网站浏览数据用于数据分析和模型训练，从而获取代币奖励。为此，Masa 计划推出一个 Chrome 扩展程序，但这个 Chrome 扩展程序似乎比想象中更难推出。

MIZU：去中心化合成数据生成网络

不知道为什么，每个项目都喜欢强调自己是各种各样的第一。Mizu 说它是第一个也是最大的去中心化开放数据网络，其实也就是一个去中心化的合成数据生成网络。在用户贡献的数据集基础上，网络激励社区构建提示词去生成大量合成数据，经过验证后提交到数据存储库中，从而弥补现实世界数据的不足，并提供更具针对性的训练数据。路线图上说 8 月份会上线测试网，感兴趣的可以关注一下。数据应该会成为继算力之后，去中心化 AI 又一个新的重点基建赛道。

Nillion：去中心化安全计算网络

Nillion 是一个去中心化的公共网络，旨在处理安全计算和数据存储，而无需依赖区块链技术。它引入了一种新型的密码学原语，称为 Nil Message Compute (NMC)，使网络中的节点能够以安全和私密的方式处理数据，无需相互通信或维护像传统区块链那样的不可变账本。NMC 是 Nillion 背后的核心技术。它使网络能够将数据分割并分布在各个节点上，在不需要解密的情况下对数据进行安全计算，从而在保护隐私的同时实现接近中心化服务器的处理速度。

总的来说，Nillion 提出了一种新的密码学原语，在私密 AI 模型推理和训练等方面具有非常大的应用潜力。

Ringfence：数据资货币化平台

AI 公司抓取用户数据进行模型训练，一直是个比较有争议的事情。创作者的权益在这种模式下很难得到保障，Ringfence 对此提出了一个有创意的解决方案——rNFT。用户上传到平台上的数据都会变成 NFT 资产，以 NFT 的形式进行授权使用。

传统 NFT 通常代表对单一物品的所有权，而 rNFT 则类似一个文件夹或集合，包含了多个子 NFT（称为 cNFT）。通过智能合约，rNFT 的所有者可以方便地将整个 rNFT 或其中特定组件进行商业授权。

Ringfence 平台允许用户贡献 rNFT 用于神经网络训练，并获得奖励，其长期目标是构建第一个 100% 授权工作训练的神经网络。

总结

通篇梳理下来，可以发现原生于 NEAR 生态的 AI 项目还并不多，很多都是以合作的名义强行纳进其 AI 生态版图的。这些项目绝大多数仍停留在概念验证的阶段，离正式上线还需要很多努力。

可以说，比起 Arweave 用新项目 AO 一举证明其转型 AI 的决心和实力，NEAR 在 AI 上的回归要明显低调得多。很多人对 NEAR 的认识还停留在「一个高性能公链」上，在他们眼里 NEAR 和 AI 的关联好像就剩下 Illia 这个创始人。但其实 NEAR 一直在以着眼全局的方式去持续做好 AI 的基础设施建设，比如其大力提倡的链抽象（Chain Abstraction）就对于未来 Agent 全面引入链上十分关键。

可以说 NEAR 做 AI 不缺招牌，不缺技术，也不缺资金。但如何去打响自己的 AI 名片，培育一个完整有活力的 AI 生态，是 NEAR 在咣咣砸 AI 基建之外需要认真对待的一个难题。

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