速讀 “Crypto+AI” 新貴 Ritual：融資 2500 萬美元，密碼學聯通 AI 算力與模型的最優解？

撰文：Karen，Foresight News

ChatGPT 等大型語言模型應用的出現，極大地推動了整個 AI 生態系統的持續進化，催生了新的範式和技術創新。然而，正如任何新技術的迅速發展所伴隨的，這些大型語言模型也面臨著諸多挑戰和問題，諸如數據隱私和濫用、計算完整性、審查阻力挑戰等難題，以及許可和中心化 API、高計算成本、巨頭壟斷等挑戰，更不用說 AI 治理和所有權。

為了解決這些問題，Ritual 應運而生，作為一個被設想為 AI 開放、模組化、主權執行層項目，Ritual 將擁有計算能力的分佈式節點網絡與模型創建者結合在一起，並允許這些創建者將這些模型托管在節點上。然後，用戶可以使用一個通用 API 訪問該網絡上的任何模型（無論是 LLM 還是經典的 ML 模型），並且該網絡具有額外的加密基礎設施，可以保證計算完整性和隱私。

Ritual 有何背景？

2023 年 11 月，Ritual 宣布經過幾個月的開發正式擺脫隱身模式，並公開其項目。Ritual 希望融合密碼學和 AI 的最佳原理和技術，創建一個能夠開放且無需許可地創建、分發和改進 AI 模型的系統。

Ritual 官網列出了 21 名團隊成員，其中聯合創始人 Niraj Pant 曾是 Polychain 普通合夥人，目前 27 歲，其在 19 歲時作為實習生加入 Polychain，一個月後從伊利諾伊大學退學。Niraj Pant 曾在美國伊利諾伊大學香檳分校的去中心化系統實驗室（Decentralized Systems Lab）研究隱私。

另一位聯合創始人 Akilesh Potti 也是 Polychain 原合夥人，曾從事過機器學習、高頻交易和系統構建工作。Ritual 其他團隊成員有 Microsoft AI 原首席 AI 工程師、Facebook Novi 和 Diem 前軟件工程師 Ricky Moezinia（跨境支付公司 Alta 創始人），以及來自 Polychain、Trust Machines、Dragonfly、Protocol Labs、dYdX 等的成員。

Ritual 在公開項目之際，還宣布完成 2500 萬美元融資，Archetype 領投，其他投資方包括 Accomplice、Robot Ventures、dao5、Accel、Dilectic、Anagram、Avra 和 Hypersphere 等。

Ritual 的天使投資人包括 Coinbase 前首席技術官 Balaji Srinivasan、Protocol Labs 研究員 Nicola Greco、Worldcoin 研究工程師 DC Builder、EigenLayer 首席戰略官 Calvin Liu、Monad 聯合創始人 Keone Hon、AI+Crypto 項目 Modulus Labs 的 Daniel Shorr 和 Ryan Cao 等。

Ritual 的顧問陣容也十分強大，包括 NEAR Protocol 聯合創始人兼創時代研究論文「Attention Is All You Need」（Foresight News 注，2017 年發布，被視為 Transformer 語言模型奠基之作，歸宗溯源，現在各類層出不窮的 GPT 都起源於這篇論文）聯合創作者 Illia Polosukhin、EigenLayer 創始人兼合夥人 Sreeram Kannan、Gauntlet 創始人兼首席執行官 Tarun Chitra，而後，BitMEX 聯合創始人 Arthur Hayes 也加入 Ritual 擔任顧問。

Ritual 架構如何？

Ritual 支持將 AI 無縫集成到任何鏈上的應用或協議中，並且支持進行微調、貨幣化和執行推理。Ritual 表示，其最終目的是讓開發人員能夠構建完全透明的 DeFi、自我改進的區塊鏈、自主代理、生成內容等。

目前，Ritual 已推出將計算引入鏈上的輕量級庫 Infernet，這是 Ritual 第一階段產品。Infernet 也可以視為一個 AI 優化的去中心化預言機網絡，支持任何 EVM 兼容鏈，允許智能合約通過本地訪問各種鏈上用例和任務的 AI 模型的產品。

具體而言，Infernet 使智能合約開發人員可以通過 Infernet 節點在鏈下請求計算，並通過 Infernet SDK 將計算結果傳遞給鏈上的智能合約。

1. Infernet 節點是 Infernet 的輕量級鏈下客戶端，負責監聽請求和完成計算工作負載。

2. Infernet SDK 的核心是協調器（Coordinator），管理節點在網絡中的註冊和激活，以及可讓用戶訂閱（subscribe）鏈下計算工作負載的輸出。訂閱是用戶向 Infernet 節點發出的處理某些計算的請求（一次性或重複）。用戶發起訂閱，節點完成這些訂閱。

Infernet 表示，開發人員可以使用 Infernet 將計算密集型操作（例如 ML 推理或 ZK 證明工作負載）委託給鏈下，通過鏈上回調在智能合約中消費輸出和可選證明。

針對 Ritual 是否會有激勵，Ritual 表示，其網絡中的各種參與者（包括計算提供者、模型創建者、證明提供者等）都將得到激勵。

Ritual 將在未來幾個月推出第二階段，即，啟動自己的主權鏈 Ritual Chain，並將擁有自己的定制虛擬機並充當協處理器（驗證計算），為更先進的 AI 原生應用程序提供服務，這些應用程序將原生存在於 Ritual Chain 上。在 Ritual 的主權鏈上，ZK 將成為可擴展性的關鍵組件。

目前參與 Ritual 的方式為運行 Infernet 節點或作為利用 Infernet 的應用或協議的用戶來參與。

Ritual 與 EigenLayer 和 io.net 合作加速去中心化 AI

2 月下旬，Ritual 宣布兩起合作關係，相繼與再質押賽道「領頭羊」EigenLayer 和 Solana 生態 AI 計算「新貴」io.net 達成合作。其中，Ritual 正在開發 AI 原生主動驗證服務（AVS），為 Ritual 的 Infernet 和 Ritual Chain 的各個部分提供支持，同時還為 EigenLayer 上的運營商釋放新的 AI 原生機會。Ritual 表示，得益於 EigenLayer 的高 TVL 和多樣化的節點集，這將使 Ritual Chain 及其許多功能從一開始就享有高水平的經濟安全性和去中心化。

下圖是通過 EigenLayer 運營商進行模型操作的示例圖。可訪問計算的 EigenLayer 運營商可以重抵押並註冊為 Ritual 節點，以便為用戶提供對這些操作的訪問權限。Ritual AVS 合約作為協調器，在用戶啟動計算請求後提供協調服務，然後 Ritual 階段和運營商從協調器這裡接收計算請求，之後，運營商從模型存儲中檢索相關模型並計算並向協調器返回推理輸出，然後協調器再向用戶輸出結果。隨著 Ritual 整合這些服務的支付流，重新質押者將受益於由此產生的收入。

此外，由於 Ritual 可以為模型操作的計算完整性提供保證，一旦 EigenLayer 的 Slash 機制上線，在 Ritual 上註冊為節點的 EigenLayer 運營商就可以開始為生成的模型操作提供證明，如果被發現生成錯誤的推理，他們發布的保證金將面臨 Slash 懲罰。

與 io.net 的合作方面，Ritual 將利用 io.net 的去中心化 GPU 堆疊為 Ritual 網絡提供動力，進一步加速去中心化 AI 目標。也就是說，Ritual 客戶端將可以通過 io.net 上的 GPU 進行本地訪問，這意味著用戶可以輕鬆啟動模型並在鏈上和鏈下為各種應用程序提供服務。Ritual 表示，隨著 Ritual Chain 的推出，運行 GPU 的節點客戶端將能夠參與保護鏈並為 AI 相關工作負載提供服務，從而增加 io.net GPU 提供商的收入來源並使其多樣化。

Ritual 表示，隨著用戶能夠訪問越來越多具有各種功能的模型和節點，其將允許用戶偏好路由到最佳模型和最佳提供商。這種能力不僅提高了其系統的效率，還確保了用戶能夠獲得最優質的服務。此外，重質押的 EigenLayer 節點在 Ritual 系統中還可以充當路由器，在 Ritual 上創建匹配引擎，進一步增強了系統的靈活性和可擴展性。

實現真正開放、安全和去中心化的 AI 系統並非易事，需要解決諸多技術和協調挑戰，例如標準化、激勵措施、治理等。標準化是確保不同系統和組件能夠無縫協作的關鍵，激勵措施對於吸引優質節點提供商和用戶至關重要，而治理則確保整個系統的穩定運行和可持續發展。