解读IMO:AI模型资产化,代币发行新玩法

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作者:深潮 TechFlow

加密市场从不缺乏新概念。

但大部分新概念,都是老玩法的微创新;也正是这种微创新,更容易带来新的热潮与炒作。

最能体现这点的,莫过于资产发行方式。

从17年就开始火热的ICO,到之后的IEO,再到现在流行的IDO或者LBP(流动性启动池)... 每一波资产发行方式变化的开始,都能带火一批新项目,也能让一部分Degen获取新的收益。

变的是表现,不变的是内核。

而当时间进入24年,当AI成为加密叙事的“新大腿”,围绕AI做资产发行,又成了一种创造新概念的可能。

比如最近新出现的的“IMO”,翻译过来即“初始模型发行”。

3月2日,一个名为 Ora Protocol 的 AI 项目,就在其社媒上首先提出了 IMO (Initial Model Offering) 的概念,并引起了不少关注。

这个思路的简单理解是,既然一切都可以代币化,那么AI模型同样也可以被代币化,作为一种资产来发行。

但要让 IMO 这一套具体执行起来,恐怕没那么简单。

快速理解AI模型的代币化发行

对一切 ICO 及变种来说,核心在于制作一个token,赋予该token数量、释放条件、作用和功能等诸多条件,随后形成市场价格。

而这里的Token,实际上并不和现实世界对应,可以凭空产生,也就是俗称的“发一个币”。

但 IMO 不是。

IMO的核心要点,其实在于现实中 AI 模型的货币化。

许多开源人工智能模型面临着将其贡献货币化的挑战,导致贡献者和组织因为赚不到钱缺乏动力。这也是为什么今天人工智能行业主要由闭源、营利性公司主导。开源人工智能模型想要有发展,关键在于筹集更多资金并公开构建。

于是,IMO 的目的,就是提供一种新的资产发行方式,帮开源的AI模型筹集更多资金以资助其发展。

类比之前的一些IXO来说,你看好某个代币资产,然后选择对其进行投资,同时代币的市场表现也会给你回报,代币所对应的协议产生收入,你也可能进行分享;

现在,IMO场景下,如果你看好某个AI模型,可以选择对其对应的代币进行投资,AI模型提供方融到了资金进行开发和发展;同时该模型日后在实际使用中产生了经济收益,你也可能进行分享。

IMO 具体如何实现?

要让AI模型以代币形式表现,并且还能分享收益,那么这里必然至少涉及到几个关键问题:

  1. 怎么保证某个AI模型是真的,并能对应你持有的这个代币?
  2. 怎么保证AI模型使用所产生的收益,代币持有者真的可以分享?

Ora Protocol 用了两个不同的ERC协议标准ERC-7641和ERC-7007,并搭配预言机和ZK技术来解决上述问题。

  • 怎么保证某个AI模型是真的,而不是一个空概念在发币圈钱?

首先我们需要知道的是,Ora Protocol 这个协议是做 AI 预言机出身的,其核心产品叫做Onchain AI Oracle (OAO).

这个预言机的作用在于,可以在区块链上验证和执行AI模型,确保AI模型的部署和运行完全在链上进行,从而保证了其执行过程的透明度和可验证性。

但是,因为AI模型往往是核心竞争力,如果都暴露给大家看,也就失去了商业上的竞争优势,因此 Ora Protocol 还搭配了另一项技术 ---- opML (Optimistic Machine Learning),即乐观机器学习。

通俗解释,opML可能利用零知识证明或其他形式的密码学证明,以证明模型的运行结果是正确的,而无需公开模型本身的细节,这样既保证了模型的真实性和有效性,同时也保护了模型的私密性和专有性。

关于opML的具体实现还有上图中公开发表的论文做支撑,我们无从评价其技术细节的优劣,但只需要明白该技术所产生的效果即可。

至此,通过AI预言机和零知识证明,我们就解决了“如何证明一个AI模型真实存在”的问题。

  • 下一个问题是,如何保证这个AI模型对应的代币所有权是你的,以及你能从中分享收益。

将一个AI模型代币化是IMO的关键。 Ora Porocol 引入了一种名为 ERC-7641的代币标准,并与ERC-20兼容。

如果一个AI模型的开发者觉得自己的模型不错,想在加密市场上进行IMO,他的做法很有可能是这样:

第一,将AI模型与某个ERC-7641资产关联,在该资产的智能合约中约定代币的总数量;

第二,加密市场的投资者们购买该代币,依据购买数量的多少,对应对该AI模型的所有权比例(等于股东);

第三,该AI模型在链上运行后,一旦AI模型或内容产生收益(比如,模型被调用时支付的使用费,或AI生成的NFT销售中的版税),ERC-7641协议可以预先在合约中定义收益分配的规则,并允许代币的持有者根据他们所持有的代币比例自动分配收益。

通过这种机制,ERC-7641代币成为了连接AI模型及其产生的经济价值与代币持有者之间的桥梁,允许开源AI模型的贡献者和投资者共享模型的长期价值。

因此,ERC-7641代币也被叫做内在受益分享代币((Intrinsic RevShare Token),可以将其解读为一种专为AI模型产生的收益进行分润的代币标准。

于是 IMO 的整体逻辑就非常清晰了:AI模型开发者需要筹集资金,将模型与某个代币绑定进行IMO;买家购买代币,并按照代币智能合约的规则,享有对AI模型后续的使用和创作作品的分润。

但讲到这里,还有一个关键的漏洞:

  • 你怎么知道之后链上创作的AI作品(如NFT,图片,视频等),确实来自于这个进行IMO的AI模型,而不是伪造的?

Ora Protocol 给出的办法是,给这些AI生成的作品做一个标记,并通过ERC-7007来实现。

刨去技术细节,你可以将 ERC-7007理解成一个专为AI生成内容设计的,用于确保内容的真实性和来源的可追溯性的代币标准。

这一标准通过在区块链上记录AI生成内容的元数据(如生成该内容所用的AI模型、生成时间、条件等),并利用智能合约来自动执行这些验证逻辑。开发者可以使用 zkML 或 opML 验证特定 NFT 的 AIGC 数据是否确实来自某个机器学习模型及特定输入。

这样就增加了AIGC内容真实性的透明度,并且通过区块链的不可篡改特性,确保了一旦记录便不能被更改或伪造;因此,ERC-7007在 ORA协议中,也被称为 “可验证的AI内容生成代币”(Verifiable AI-Generated Content Token)

目前这一标准已经开源可查,点击此处

至此,我们就完全了解了IMO的逻辑:

  • AI模型与带收入分享功能的代币进行绑定,开展IMO

  • 投资者以其持有的代币份额,享有AI模型日后使用和衍生创作作品的收益分成

  • 利用可验证内容创作归属权的代币协议,来检验某作品是否确为该模型创作,并分享收益

仍是资产游戏,并非十全十美

从ICO到IMO,当AI模型也能被代币化发行,今年的加密热潮注定会与AI强绑定。

但 Ora Protocol 所创立的IMO玩法也并非十全十美。

  • 链下使用问题:即使IMO能够实现AI模型的链上代币化和收益分享,它仍然难以解决模型在链下使用时的收益分享问题。当AI模型被用于非区块链的应用中时,这些使用的收益如何被追踪和分配给代币持有者,是一个复杂的问题。

  • 市场需求的不确定性:虽然链上的AI生成内容(如NFT等)为创意产业带来了新的可能性,但市场对这些作品的需求仍具有很大的不确定性。AIGC作品的市场价值和流动性,以及人们愿意为这些作品支付多少价钱,是一个未知数,稳定的AI模型收益分享,也就无从谈起。

  • 收益分享的实际效果:在理论上,通过ERC-7641代币实现收益分享听起来是一个吸引人的主意。然而,在实践中,这种机制的有效性和可行性还需经过市场的检验。特别是考虑到区块链项目和代币的高波动性,代币持有者实际能够获得的收益可能会有很大差异。

加密世界里,大家可以把发行资产玩出花,但对于资产本身有没有用,有多少人用,很少能给出预设的确定答案。

不过,通过IMO这种资产发行的新模式,确实提供了一个创新的框架,让开源AI模型能够通过代币化方式获得资金支持并实现价值共享。

这种框架本身,就是一个紧贴热点且具备正向价值的叙事。

在一场没有十全十美的资产游戏中,抱住AI这个大腿的热度,往往更容易通向成功。