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DePIN-EdgeAI协同:重塑数字生活

时间:2025-08-12 07:31
DePIN 和 EdgeAI 正在推动 AI 行业的民主化,挑战大型中心化公司的垄断。DePIN 通过去中心化物理基础设施网络和代币激励,允许用户贡献计算资源,降低初创公司进入 AI 领域的门槛。EdgeAI 则在边缘设备上本地处理数据,提高隐私和效率。Network3 结合这两者,帮助开发者在边缘

network3 创始人:depin-edgeai 的协同将改变人们的数字生活

2025年主流加密货币交易所:

A I行业受到中心化公司的垄断控制,这对初创公司和普通用户产生了不利影响。然而,像 DePIN 这样的 web3 技术可以进行干预,实现 AI 行业的民主化。

在这次访谈中,我们与 Network3 的创始人 Rock Zhang 讨论了 DePIN 在 AI 行业的相关性、EdgeAI 以及这些技术之间的协作潜力。

Q:您好。能否向我们的读者介绍一下您自己,并分享您的专业旅程?

嗨,我是Rock,很高兴来到这里。我是Network3的创始人,这是一个利用DePIN帮助AI开发者大规模推理、训练和验证模型的AI Layer2。

我还是 Rock TechX 的创始人,这是一个使人们的数字生活更加安全的平台。在此之前,我是iHealth Labs、socialbook.io 和 Anchorfree 以及 360 的产品负责人。

我的学术背景是科学和商业,曾在北京理工大学、清华大学、北京航空航天大学、新加坡国立大学和斯坦福大学商学院学习。

作为一名企业家和技术领导者,我对去中心化技术和AI行业充满热情。然而,我发现中心化公司主导了AI领域,为用户和初创公司创造了隐私和不公平问题。

通过 Network3,我试图通过构建 AI 行业的 AI Layer2 网络来创造一个公平的竞争环境。我相信将 DePIN 和 AI 结合起来,将使用简单和空闲的边缘设备训练小型模型,实现 AI 领域的民主化。

Q:在专注于 Network3 之前,您能解释一下 DePIN 的普遍相关性以及在 AI行业特别是的相关性吗?

去中心化物理基础设施网络(DePINs)使用户能够通过交换代币激励来贡献和维护物质架构。

通常,大公司控制基础设施管理,因为这是一个资本密集型过程,具有多个后勤障碍。然而,DePIN通过集体所有制、分散成本和去中心化安全扩展了基础设施共享经济。

DePIN 需要物理基础设施和中间件来进行链下计算,以处理和分析现实世界的数据。这就是我认为 DePIN 可以为 AI 行业做出贡献的地方。

目前,一些公司通过控制大量的数据池和云计算资源垄断了 AI 开发。因此,初创公司需要巨大的资本支出来运行 AI 模型或访问共享数据。用户也在没有任何经济收益的情况下妥协数据主权和隐私。

DePIN 通过在网络边缘的多个设备上分散数据处理来去中心化 AI 行业。因此,DePIN 可以直接为 EdgeAI 做出贡献并扩大其可能性。

Q:据我们所知,EdgeAI 是 AI 领域的一个相对较新的进展,与传统的AI模型有所不同。EdgeAI 是如何工作的,特别是与 DePIN 一起?

EdgeAI 在智能手机和家庭基础的物联网(IoT)设备上部署AI算法和模型。它不依赖于中心化的云数据处理,而是在各个设备上本地分析数据。

由于 EdgeAI 在网络边缘的设备上处理数据,它减少了延迟,提高了速度,并改善了响应时间。它进一步减少了带宽使用,增强了可扩展性,并提供了更多的安全性和隐私保护以防止数据泄露。

DePIN 和 EdgeAI 通过利用物联网设备共同工作,同时提供计算能力和直接访问数据集。这些私人和有价值的数据可以在设备上本地处理,而无需发送到云服务器,确保更好的隐私。

随着本地数据可用于在边缘设备上训练AI模型,它加速了机器学习(ML)过程。此外,它通过使用实时、本地化的数据条目来提高AI模型的准确性。

DePIN 还确保代币激励,鼓励设备所有者共享处理能力和个人数据。激励模型促进了活跃的用户参与和跨地理边界和人口群体的资源可用性。

在 Network3,我们使AI算法能够在边缘设备上直接工作,将 DePIN 和 AI 结合起来。

Q:请告诉我们更多关于您的公司 Network3。它是如何将 DePIN 和 AI 结合起来帮助开发者和用户的?

Network3 是一个为全球 AI 开发者提供服务的 AI Layer2。我们的协议使用户能够通过共享互联网带宽、IP地址、数据集和设备的计算能力来贡献 AI 训练,以换取代币奖励。

因此,Network3 同时做了两件事。首先,它将用户的智能设备转变为产生价值的物理资产,带来持续的被动收入。其次,它通过促进我们网络内公平资源共享,降低了初创公司在AI领域的进入障碍。

Network3 结合了隐私计算、边缘计算和联邦学习来训练AI模型。

隐私计算通过无证书签名加密(CLSC)算法进行,提供加密和签名以确保数据保密。此外,我们的数据正确性验证机制防止了伪造数据的传输。

Network3的边缘计算利用边缘服务器,从手机等终端设备卸载计算密集型任务,以提高我们的运营性能。最后,我们的联邦学习使用本地-全局机制、贡献证明和激励结构来促进参与生态系统。

我很高兴地分享,Network3 最近与 Jambo Phone,一个web3 移动设备合作。这种合作将使 Network3 应用程序在 Jambo 上可用,使新兴国家的用户能够参与 DePIN-EdgeAI 空间。

Q:您如何看待 DePIN 和 EdgeAI 的未来?这些技术将如何影响我们?

我相信 DePIN-EdgeAI 的协同作用有潜力根本性地改变我们的数字生活。它将鼓励基于 AI 的初创公司和互联网用户合作,共同构建一个人性化和智能技术驱动的未来。

如果您查看 2023 年初的 Messari 报告,预计到 2028 年,DePIN 行业的可寻址市场将达到约 3.5 万亿美元。同样,预计到 2032 年,EdgeAI 市场规模将增长到超过 1860 亿美元。

因此,我们有数据驱动的市场洞察,可以合理地声称 DePIN-EdgeAI 合作企业的未来是光明的。我们只需要正确的工具来开发这个新兴市场并充分利用它。

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