LazAI запустила основную сеть, мы обсудили этот шаг с Metis
Дочерние проекты L2 всегда были теми, которые нельзя пропускать.
Автор: Eric, Foresight News
Вечером 22 декабря по восточноазиатскому времени проект LazAI, ориентированный на AI-данные и приложения и инкубированный Metis, официально запустил Alpha mainnet. Последний раз, когда Metis произвел на меня впечатление, это было с запуском первого децентрализованного sequencer. В то время как большинство L2 в последние годы сосредотачиваются на торговле, почему Metis так уверенно выбирает AI?
С этим вопросом мы пообщались с Metis.
Фокус на «данных»: альтернативный путь Metis
Команда Metis сообщила мне, что запуск LazAI не был спонтанным решением на фоне хайпа вокруг AI. Еще в начале этого года Metis определил стратегическое направление на AI, а LazAI стал флагманским продуктом, над которым команда работала почти год. LazAI — это не просто AI-приложение или токенизированный AI-продукт, а сеть, обслуживающая обучение и применение AI-моделей.
Создание приложения «Web3+AI» может быть не лучшим выбором. В настоящее время уровень развития AI еще не достиг той стадии, когда интеграция с Web3 на уровне приложений была бы оправдана, или, другими словами, направления применения пока не определены. Причина в том, что успех стейблкоинов и DeFi объясняется тем, что во многих странах или регионах финансовая инфраструктура недостаточно развита, что оставляет рыночную нишу, тогда как в AI-приложениях, по моему мнению, Web3 в ближайшее время не получит значительных преимуществ.
Но на неаппликационном уровне ситуация совсем иная. За последние год-два облачные сервисы, включая Alibaba Cloud и AWS, в той или иной степени интегрировали инструменты или продукты L2 или альтернативных L1, таких как Sui. Это позволяет облачным провайдерам предлагать более разнообразные решения, а Web3-инструменты зачастую оказываются более выгодными по соотношению цена/качество.
На мой взгляд, использование Metis преимуществ L2 в скорости и верификации для запуска LazAI — правильный выбор. Кроме того, LazAI — это не просто калька концепции Web3, а оригинальное решение, оптимальное как с инженерной, так и с рыночной точки зрения.

Сначала посмотрим на схему: главное отличие LazAI — это комплексный подход, охватывающий весь цикл от данных и обучения до применения. Вся жизненная цепочка AI — от обучения до использования и построения приложений на базе AI — может быть реализована на LazAI.
Чтобы понять LazAI, нужно разобраться в трех ключевых компонентах: iDAO, DATs и верифицируемая вычислительная платформа.
iDAO — минимальная единица участия в сети и одновременно консенсусный узел. Это может быть любой участник жизненного цикла AI: профессионал, предоставляющий данные, AI-модель, обучающаяся на этих данных, субъект, предоставляющий вычислительные мощности, или команда, разрабатывающая приложения на базе AI. LazAI модульно разделяет всех участников AI-экосистемы, обеспечивая большую гибкость для AI.
DATs (Data Anchoring Tokens, токены привязки данных) — это оригинальный стандарт полунативных токенов от команды LazAI и ключевое новшество проекта. DAT кодирует три важных свойства: «сертификат собственности», подтверждающий источник и автора данных; «право использования», определяющее квоты доступа (например, количество вызовов inference); и «доля в доходе», позволяющая держателям автоматически получать доход пропорционально их вкладу. DAT позволяет как поставщикам данных, так и разработчикам AI монетизировать свой вклад и получать доход от использования в будущем.
Верифицируемая вычислительная платформа решает проблему «черного ящика» AI-вычислений, гарантируя прозрачность обработки данных и вызова моделей. LazAI использует TEEs (Trusted Execution Environments), ZKPs (Zero-Knowledge Proofs) и OPs (Optimistic Proofs) для минимизации доверия к off-chain AI-вычислениям. TEE обеспечивает приватное выполнение, ZKP — верификацию результата без раскрытия данных, OP — оптимизацию скорости за счет предположения валидности. Эта гибридная система доказательств похожа на ZK Rollup, но специально адаптирована для AI, балансируя приватность, эффективность и верифицируемость.
Исходя из этого, можно описать общий рабочий процесс в сети LazAI: пользователь шифрует данные и отправляет их в iDAO, iDAO упаковывает их в LazAI Flow и через VSC отправляет в Quorum, Quorum с помощью TEE/ZKP верифицирует и закрепляет хэш в LazChain. После ончейн-верификации можно чеканить DATs, фиксировать метаданные и права, пользователь передает DATs для вызова сервиса, off-chain TEE выполняет задачу, результат подтверждается через ZKP/OP.
В этом процессе VSC (Verifiable Service Coordinator) можно рассматривать как экспертную группу, подтверждающую достоверность профессиональных данных, а Quorum — это консенсусный механизм LazChain, где iDAO как консенсусные узлы несут ответственность за поддержание консенсуса.
Alpha mainnet запущен — что мы можем сделать?
LazAI разработан для решения проблемы получения обучающих данных в AI-сфере. Среди существующих Web3+AI проектов, помимо x402, есть сети вычислительных мощностей, AI Launchpad и недавно появившиеся проекты, также ориентированные на предоставление обучающих данных. С моей точки зрения, первые два не решают реальных задач, а используют Web3 как более удобную платформу для AI, а у последних слишком узкая специализация.
LazAI, созданный для решения конкретной проблемы, внедрил оригинальный механизм, позволяющий участникам получать стабильный доход, причем этот механизм заложен в коде, а не добавляется каждый раз вручную.
По информации от команды, Alpha mainnet LazAI не будет сразу выпускать токен. Для специалистов, способных внести вклад, а также для разработчиков AI-моделей и продуктов, это уникальная возможность проявить себя и монетизировать свои навыки через airdrop. Кроме того, для Alpha mainnet LazAI запускает программу поощрения разработчиков с общим призовым фондом 10 000 METIS, охватывающую все этапы — от ранних прототипов до зрелых приложений, а также предоставляющую многослойную поддержку экосистемы, включая продвижение через социальные каналы и фонд роста пользователей.
До запуска mainnet LazAI уже показал отличные результаты на тестовой сети. По данным команды, общее число активных пользователей тестнета приближается к 140 000, а эволюционный AI-компаньон Lazbubu, выпущенный официальной командой, привлек почти 15 000 пользователей.
Достижения тестнета этим не ограничиваются: ROVR Network, превращающая обычные автомобили в интеллектуальные 3D-картографы физического мира, также использует решение LazAI.
ROVR с помощью своих устройств постоянно строит карты окружающей среды и генерирует обширные геопространственные датасеты, которые затем поступают в экосистему LazAI. В этом кейсе ROVR выступает как «iDAO», его данные чеканятся в DAT, а LazAI получает высокоточный DePIN и RWA-базу данных, которую в будущем смогут использовать AI-инструменты для автономного вождения для самообучения и оптимизации.
Команда сообщила мне, что корпоративная культура LazAI очень дружелюбна к разработчикам, что видно по стимулам, предоставленным при запуске mainnet. Такой подход привлек к Metis внимание ученых из AI-индустрии. В июне этого года доктор Ван Цзэхуа, ключевой член Blockchain Research Center Университета Британской Колумбии (UBC) и доцент кафедры электроники и вычислительной техники, присоединился к LazAI в качестве технического советника. Доктор Ван долгое время занимается децентрализованными мультиагентными системами, интеграцией AI и блокчейна, а также специализируется на доверенных edge-AI, безопасности блокчейна и смарт-контрактов, zero-knowledge proof и других направлениях.
Как я упоминал в начале, Metis первым внедрил децентрализованный sequencer на практике среди L2, что хорошо отражает их стремление к технологическим инновациям. Такая приверженность технологиям и внимание к разработчикам закладывают прочную основу для долгосрочного развития.
Почему выбор пал на AI?
Этот вопрос может показаться глупым. AI — горячая тема, и кажется, что выбирать AI — очевидное решение, но на самом деле все не так просто.
Универсальные Ethereum L2 сталкиваются с все более серьезными вызовами. Многие проекты выбирают создание собственных L1 или разрабатывают application chain на базе зрелых Rollup ради более кастомизированной производительности. Это вынуждает L2 пересматривать свои позиции и искать новые направления, исходя из собственных преимуществ.
Недавно ByteDance выпустила смартфон с интегрированным Doubao, что вызвало фурор. Суть в том, что благодаря AI пользователю больше не нужно взаимодействовать с множеством приложений — достаточно озвучить задачу AI, который сам вызовет нужные приложения для достижения цели. Это радикально меняет логику «захвата трафика» в эпоху интернета: в будущем входной точкой для трафика, скорее всего, станет борьба между AI.
Я привожу этот пример, чтобы показать: даже если многие L2 выбирают торговлю, prediction market или токенизацию RWA, они упускают из виду, что в будущем управлять этими приложениями будут не люди, а AI, выполняющие команды людей. Если упустить вход в AI, сколько бы application chain ни было, они все равно станут обслуживающим персоналом для AI. Metis осознал это еще год назад.
Ранее я уже говорил, что Metis с начала года реализует стратегию с фокусом на AI. В марте этого года на ETHDenver Metis объявил о dual-chain стратегии: помимо самого Metis, Hyperion — это высокопроизводительный L2, оптимизированный для AI-приложений, поддерживающий параллельное выполнение и мгновенную обратную связь. Кроме того, Hyperion глубоко интегрирован с Metis SDK, поддерживает модульную сборку application chain и ориентирован на high-frequency trading и real-time AI-приложения.
LazAI — это «флагманский продукт» в рамках этой стратегии, и вся предыдущая подготовка теперь раскрывает свою настоящую ценность. Все L2, включая Metis, прекрасно понимают: их преимущество в эффективности постепенно размывается Ethereum mainnet, поэтому для устойчивого использования сети и стабильной экосистемы необходим сильный продукт хотя бы в одной нише. AI-инфраструктура — это «сложно, но правильно».
Использование Web3-решений для оптимизации AI-даталейблинга только недавно начало набирать обороты, и Metis — один из первых участников этого движения. Однако решение Metis — это типичный Web3 Native-подход, а не просто внедрение ончейн-подтверждения и выпуск токена.
Для Metis расширение ончейн-экосистемы и стратегия использования сети как settlement layer идут параллельно. Я уверен, что в будущем цена токена будет все теснее связана с реальной ценностью: степень принятия сети и реальный спрос на Gas-токены будут определять ценность токена и сети. Выход на AI — это также вклад в ценность самого METIS: если мой прогноз сбудется, появление большего числа не-AI application chain на базе L2 stack даст METIS дополнительную поддержку стоимости.
Продукты на базе блокчейна уже проникают во все сферы интернет-приложений, а в AI-сфере это проявляется еще ярче. Я по-прежнему считаю, что простые «ончейн-модели» или «AI Launchpad» не будут жить долго, а вот такие продукты, как LazAI, обслуживающие весь жизненный цикл AI, — другое дело. Для разработчиков и пользователей продукты, стоящие в центре экосистемной стратегии, всегда заслуживают внимания и участия.
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
Почему в 2025 году рыночные настроения полностью рухнут? Анализ годового отчёта Messari на 100 тысяч слов

Биткоин уходит: инвесторы вывели более 196 000 BTC с криптобирж
MicroStrategy под давлением: падение цен на bitcoin и исключение из индекса оказывают давление на акции
Биткоин находит структурную поддержку, поскольку институциональные покупки закрепляют уровень в $80,000
