重回 AI 的 NEAR，疊加多重敘事或迎來價值發現

2024.03.18

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重回 AI 的 NEAR，疊加多重敘事或迎來價值發現

NEAR當前具有三個主要敘事，分別是鏈抽象（CA），數據可用性（DA）和AI。

2024.03.18 - 02:51:05

AINEAR

專注 Web3 行業深度報導，洞察潮水流動的方向

NEAR當前具有三個主要敘事，分別是鏈抽象（CA），數據可用性（DA）和AI。

作者：LD Capital

一、基本面概況

簡介：NEAR Protocol是一個基於分片和PoS的第一層區塊鏈，旨在激勵計算機網絡運行一個平臺，供開發者創建和啟動去中心化的應用程序。

與其他區塊鏈有所不同的是，NEAR 協議網絡是從頭開始構建的，是容易為開發人員及其最終用戶採用的網絡，同時仍然提供服務這些用戶所需的可擴展性。具體來說，NEAR 的設計目的是更容易地實現以下目標：

（1）構建去中心化應用程序：無論您是經驗豐富的區塊鏈開發人員，還是隻習慣使用“傳統”網絡或應用程序概念進行構建，NEAR 都可以輕鬆構建下一代去中心化應用程序；

（2）為用戶提供流暢的體驗：即使他們從未使用過加密貨幣、代幣、密鑰、錢包或其他區塊鏈工件；

（3）無縫擴展您的應用程序：底層平臺通過分片自動擴展容量，而無需您付出額外的成本或精力；

NEAR當前具有三個主要敘事，分別是鏈抽象（CA），數據可用性（DA）和AI。

1、CA

公鏈賽道演變有兩條發展主線：模塊化和鏈抽象，NEAR Protocol在兩方面均有所建樹，首先在過去三年鏈抽象一直是NEAR Protocol的主要發展方向，現已成為鏈抽象領域的頭部協議之一。

今天的大多數 Dapp 實際上並不是真正的 Dapp（去中心化應用程序）。如果用戶需要離開應用程序才能開始使用它，那它實際上不是一個應用程序，它只是一個前端。如果用戶必須通過交易所手動註冊並管理多個帳戶、Gas 費用和橋接，這便不是一個去中心化應用。鏈抽象化的核心目標是解決 Web3 日益碎片化的問題。

NEAR Protocol通過三部分做到鏈抽象：

（1）底層的數據可用性和去中心化排序器；

（2）身份與安全性統一的賬戶聚合：用戶可以在所有可能的鏈上擁有一個地址，並自由地在它們之間移動資產。從用戶的角度來看，這應該是一個單一的帳戶，他們可以與不同鏈上的應用程序進行交互，並且資產會自動進行橋接或交換；

（3）統一體驗層：提供一種在不同鏈上與應用程序交互的方式，而無需用戶切換或離開單一界面；

在前端界面，NEAR Protocol 推出了全新區塊鏈操作系統 BOS，旨在成為 Google、Apple、Amazon、Facebook 和 Microsoft 的開源替代品，是一個安全、透明、可訪問的碳中和平臺，消除了 Web3 空間的複雜性，當前打開登陸NEAR的網站，可以看到類似Web2門戶網站般的界面，並可以統一一個賬戶啟動多種類型的DAPP。

2、DA

NEAR Protocol的DA將擴展模塊化生態並對所有 Web3 進行碎片整理，也是CA和AI發展方向的底層。根據官方的數據，當前NEAR 擁有 Web3 所有網絡中最便宜的交易費用，NEAR DA 比在以太坊上發佈 blob 提交便宜 85,000 倍，比在 Celestia 上便宜 30 倍。

數據可用性和 NEAR DA 在鏈抽象中起著重要作用。由於零知識技術可以通過狀態證明實現跨鏈安全性的統一，結算數據將更容易從不同的網絡獲取。由於賬戶聚合和去中心化前端，dapp 成為真正的多鏈應用，當數據全部發布在一個地方時，它們可以更輕鬆地查詢來自多個鏈的數據。在 NEAR Protocol上這樣做對於 rollup 來說會便宜得多。

NEAR DA 為開發人員提供了一個開箱即用的解決方案，使 rollup 構建者能夠輕鬆地充分利用 NEAR 的基礎設施 — — 它背後有超過三年的可靠性。在2023年11月NEAR 發佈面向 ETH rollups 和以太坊開發者的數據可用性層，可以集成到任何 OP Stack、Polygon CDK 或 Arbitrum Nitro rollup 中。

3、AI

在做AI方面，NEAR Protocol有著得天獨厚的優勢，即NEAR聯合創始人Illia Polosukhin，在創立 NEAR 之前，他是一名人工智能研究員，曾在 Google AI工作，為 TensorFlow 做出了貢獻，並最終與幾位同事發表了一篇名為“Attention Is All You Need”的論文。該論文介紹了 Transformers 架構，該架構為 ChatGPT、Bard 和去年 AI 爆炸性增長背後的大多數知名 LLM 提供支持。

其次，隨著Web AI的火熱，NEAR在CA和DA的良好的發展基礎之上，將更多的側重點回歸到AI。2023年11月，NEAR發佈 NEAR Tasks 可進行人工智能模型的的訓練和改進，簡單來說，模型訓練需求方（Vendor）可以在平臺發佈任務請求，並上傳基礎數據素材，用戶（Tasker）可以參與進行任務答題，為數據進行文本標註和圖像識別等人工操作。任務完成後，平臺會給用戶 NEAR 代幣獎勵，而這些經過人工標註的數據會被用於訓練相應的 AI 模型。

2024年1月，Illia Polosukhin發佈“NEAR 構建數字自我主權的願景”的演說，將在未來把NEAR Protocol發展成為一個完全獨立的操作系統，配備個人 AI 助手，可以針對用戶的需求進行優化，而不會洩露有關用戶數據或資產的私人信息。它還應該能夠與其他人的 AI 和社區的 AI 進行點對點交互和交易。我稱之為“用戶擁有的 AI”。即結合NEAR已有的基礎開發AI Agent。

在GTC24 3月20日的大會上，Illia Polosukhin將作為“Attention is All You Need”的 8 位作者之一與大家的分享AI模型與技術的見解。

二、團隊與投資

Illia Polosukhin 是NEAR Protocol聯合創始人與基金會CEO，此前，他在 MemSQL、Google AI、Tensorflow 團隊分別效力。在谷歌期間，擔任 TensorFlow 主要貢獻者，以及帶領團隊為核心谷歌搜索給出問答解決方案。他熱衷於機器智能和自然語言處理，曾經是 ICPC 決賽入圍者。

Alexander Skidanov 是 NEAR Protocol 聯合創始人。Alexander Skidanov 曾在 MemSQL 領導開發團隊，於 2009 年在微軟開始他的職業生涯，然後於 2011 年加入 MemSQL，他在那裡作為架構師、開發總監，統共工作了 5 年時間。他曾兩次獲得 ICPC 獎牌，分別是 2005 年銅牌、2008 年金牌。