Crypto+AI落地先驱者——Lambda

当我在 2024年 3 月最后一次看到关于 Lambda 的文章时，它刚刚突破了去中心化存储解决方案的一个重要里程碑。这代表了它在区块链数据存储能力上的突破，然后开始扩展到 AI 驱动的解决方案。

Lambda 的使命是通过去中心化存储和区块链技术为客户提供永久、安全的存储和数据处理服务。这是一个明确的、永不过时的使命，Lambda 可以利用最好的技术来实现这一目标。

事实证明，Lambda 一直在构建的东西非常适合利用 AI。

如果 Lambda 能够利用其 AI 机会，它有机会整合一个分散的区块链市场和一些相邻市场，通过整合，Lambda 就能提供更多的价值。

在我们深入探讨 AI 机会之前，让我们先看看 Lambda 是如何将自己置于能够抓住这个机会的位置的。

Lambda 正在构建什么

模块化存储是Lambda的核心基础设施之一,旨在为AI提供高效、可扩展的数据存储解决方案。该解决方案采用了EVM兼容的智能合约,支持数据存储和检索的自动化和去中心化。

1.全链模块化存储网络

Lambda建立了一个全链模块化存储网络,由多个分布式存储节点组成。这些节点利用区块链的P2P网络架构相互连接,共同构建了一个健壮、高可用的存储系统。

该存储网络具有以下关键特性:

去中心化:不依赖任何中心化实体,数据分散存储在网络中的多个节点上。

可扩展性:随着存储需求增长,可以轻松添加新的节点扩展存储容量。

冗余备份:数据会在多个节点间复制,确保数据安全可靠。

自我修复:若某个节点出现故障,网络会自动从其他节点恢复数据。

2.永久存储服务(LWS)

永久存储服务(Lambdas Web Storage,简称LWS)是Lambda模块化存储网络的核心组件之一,专为AI应用设计。LWS利用了去中心化存储技术,将数据分散存储在区块链网络中的多个节点上,从而避免了单点故障风险。

LWS具有以下关键优势:

数据永久存储:确保AI模型训练和推理所需的大量数据能够被安全、持久地存储。

高可用性:数据被分散存储在多个节点,提高了数据的可用性。

增强隐私和安全性:数据不会集中存储在单一实体,降低了被攻击或窃取的风险。

数据主权:用户对自己的数据拥有完全控制权,不受任何第三方操纵。

3.智能合约支持

Lambda的存储系统基于EVM兼容的智能合约,可以实现数据存储和检索过程的自动化。智能合约可确保数据按照预定的规则进行安全、可靠的存储和访问。

开发者可以编写自定义的智能合约,将数据处理逻辑固化在链上,从而实现自动化的数据管理。例如,智能合约可自动触发数据清理或归档操作,优化存储空间利用;也可根据访问控制规则管理数据的访问权限,确保AI模型只能访问授权的数据集。

对于AI应用而言,数据的可用性和完整性至关重要。Lambda采用了数据可用性采样(DAS)技术,通过结合数据证明(PDP)和零知识证明(ZKG),确保了存储在以太坊Layer2网络上的数据能够持久可用,数据完整性也得到了保障。

数据可用性采样(DAS)

DAS技术可以生成可验证的数据可用性证明,确保存储在Layer2网络中的数据长期可访问。它通过定期采样存储数据,并在Layer1以太坊主网上记录采样证明,以保证数据的持久可用性。

即使Layer2链发生故障或重组,只要主网数据有效,就可以根据采样证明重建Layer2上的数据。

数据证明(PDP)

数据证明(Proofs of Data Possession,PDP)技术可以高效地验证存储提供商是否仍在持有完整的数据文件。PDP通过对数据执行加密哈希计算,生成唯一的数据指纹,并定期向存储提供商发出随机数据块的质询,验证数据的完整性。

Lambda利用PDP技术确保存储在其网络中的数据没有被删除或篡改，任何数据损坏或遗失都可以被PDP检测到。

零知识证明(ZKP)

零知识证明(Zero-Knowledge Proofs,ZKP)技术允许一方(证明者)在不透露任何底层数据的情况下,向另一方(验证者)证明某个陈述或计算结果的正确性。

Lambda将ZKP与PDP结合,生成零知识数据证明(ZKG),以确保数据完整性的同时保护隐私。ZKG可以在不泄露原始数据的情况下,向AI模型提供者证明所提供数据的完整性，提高了隐私保护水平,特别适用于涉及敏感数据的AI应用场景。

AI模型的训练和推理需要大量的计算资源。Lambda通过迁移到以太坊Layer2,以及与Rollups等技术的结合,大幅提高了计算资源的利用效率,为AI应用提供了高性能、低成本的支持。

Layer2通过在链下执行大部分计算,只在需要时将最终状态提交回主网,从而极大提高了交易吞吐量。同样的，链下执行环境消除了对主网块的等待时间,大幅降低了交易延迟。

当然，通过Rollups技术,AI相关的海量交易和计算任务可以集中在链下高效执行,只需定期将最终结果上链即可，运行AI应用的成本更加可控。

Lambda 的 AI 机会

微软和苹果诞生于个人计算机时代，分别在 1975 年和 1976 年。

亚马逊（1994 年）和谷歌（1998 年）都诞生在商业互联网的前五年，标志是 1994 年 Netscape 的推出。

Airbnb（2008 年）、Uber（2009 年）和 Instagram（2010 年）都是在 2008 年 App Store 推出后三年内成立的。

自从 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，激发了 AI 领域的融资热潮，我们看到数百家公司扭曲自己以适应 AI 形状的需求。

Lambda 不需要扭曲自己。

这是一个真正的巨大机会。AI 是大部分人在 2023年到现在预测的百倍机会中缺失的一部分，当时我猜想“在未来的某个时刻，一些适合AI的加密项目开始不如AI赛道……”那个时刻现在到了，比我当时预期的要早得多。

我已经可以想到：

在金融领域,AI将成为投资决策和风险管理的重要助手。投资机构可以利用Lambda高效存储和处理海量历史数据,训练出精准的量化模型,从而实现更优的投资策略。同时,AI模型的实时风险预警,将大幅提升金融系统的抗风险能力,避免系统性风险的发生。

此外,AI在贷款审批、反洗钱监测、保险定价等环节也将发挥重要作用,提高金融服务的精准性和风控水平。

医疗领域，AI将为医疗决策提供强有力的支持。医生可以基于患者的基因、影像、病历等多源数据,训练个性化的诊断和治疗模型,实现精准医疗。借助AI的智能辅助,疾病的早期发现和诊断将更加准确;靶向治疗方案将根据患者的个体情况有的放矢。

此外,AI的应用还将延伸到新药研发、医疗影像分析、智能护理等多个环节,提高医疗服务的质量和效率。而Lambda的隐私计算能力,将确保这些敏感数据在训练过程中的安全性,保护患者隐私。

而在交通领域，自动驾驶将成为现实，在交通运输领域,自动驾驶技术将成为现实。自动驾驶系统需要实时处理来自车载传感器、卫星定位等设备的大量数据,进行智能决策和控制,确保车辆在复杂环境中安全可靠地运行。

Lambda可为这些系统提供高效、低延迟的数据存储和计算资源。结合AI视觉识别、决策规划等算法,自动驾驶将进一步提高交通效率,降低事故风险,减少油耗和排放,为人类出行带来全新体验。

未来，Lambda能否成为Crypto到Ai的破局者，尽管存在大量的竞争，但Crypto与AI的相性同步相比于其他行业更加稳定。

Crypto与AI的联动是市场所期望的，现在是时候有人建立这个平台了，最后的赢家会是 Lambda 吗？