ChainOpera 簡介

ChainOpera 是一個去中心化的AI 平臺，旨在結合AI 和區塊鏈技術，打破AI 資源和數據被Web2 企業壟斷的狀況，建立一個開放式的AI 生態系統促進模型和AI Agents 的共同訓練，並利用底層的Layer 1 協議優化AI 的訓練效率、可擴展性和安全性，同時也用於紀錄和驗證每個參與者的貢獻，提供公平的激勵機制。該平臺使用聯邦AI (Federated AI) 的設計架構，這是一種去中心化的機器學習模型，允許多個第三方實體在不直接提供自身數據的前提下共同訓練模型，充分整合來自數據提供者、 AI 模型、算力和雲服務商的資源，也減少隱私洩漏的風險，確保用戶對個人數據和模型擁有完全的控制權。透過這種方式，ChainOpera 的聯邦 AI 平臺展現出以下幾點優勢：

• 共同訓練 (Co-Training)
  參與者能夠在不直接提供數據的情況下參與模型訓練，且共享最終的模型成果

• 共同服務 (Co-Serving)
  平臺支持生成式 AI 的即時部署，用戶可以快速將模型應用於實際場景，例如自然語言處理、圖像生成等應用。

• 數據隱私和安全
  參與者的數據會在本地處理並加密保存，個人的數據隱私和安全獲得保護。

• 開放的 AI 應用市場
  平臺內建的市場允許任何人上架他們自己開發的 AI 應用，促進生態系統的多元與繁榮。

藉由底層Layer 1 和聯邦AI 的協作系統，ChainOpera 不僅只是一個AI Agents 的發射平臺，還利用區塊鏈技術整合了AI 的開發資源，並對參與者的貢獻給予適當的獎勵，建構了一個公正的AI 生態系統。

融資與團隊背景

ChainOpera 的聯合創始人Salman Avestimehr 和Aiden He 在AI 領域皆有深厚的知識背景和行業經驗，前者為南加州大學電機與計算機工程系和計算機科學系的院長，並擔任USC-Amazon 安全和可信機器學習的主任，同時也是國際電機電子工程師學會(Institute of Electrical and Electronics Engineers，簡稱IEEE) 在AI 和去中心化計算領域的院士；後者則為機器學習和AI 應用的專家，在Meta、Google、AWS和騰訊等公司累積了豐富的研發經驗，並深度參與多個Web3 專案。而在 ChainOpera 之前，Salman Avestimehr 和 Aiden He 就已經共同創立了兩家 AI 公司 TensorOpera 和 FedML，為企業和開發者提供 AI Agent 和 GenAI 模型服務。

此外，其他團隊成員也都具有世界頂尖機構的背景，包括加州大學伯克萊分校、史坦福大學、南加州大學、麻省理工學院、清華大學、Google、Amazon、騰訊、Meta 和Apple，且是由橫跨歐美亞三洲的人才組成，在AI 和Ｗeb3 應用的開發和營運上具有豐富經驗。

2024 年 12 月 25 日，ChainOpera 宣佈完成 350 萬美元種子輪融資，總融資金額達到 1700 萬美元。參投機構包含Finallity Capital、Road Captial、IDG Capital、Amber Group、ABCDE Capital 等等，同時亦有多位知名的天使投資人如David Tse (Babylon 聯合創始人)、Sreeram Kannan (EigenLayer 創始人兼執行長) 和Jeff Ren (AI 和Web3 領域的早期投資人) 參與本輪融資。

運作機制

（圖 1、ChainOpera 的運作架構，來源：ChainOpera）

ChainOpera 的生態系統圍繞著聯合式 AI 平臺為核心，整合來自數據端、AI Agents 和 AI Chain 的資料並分配工作，接下來將介紹其生態系中的幾個核心組件：

AI Terminal

ChiainOpera 的運作流程大致如下：首先，ChainOpera 在手機端開發了一款應用作為 AI Terminal，用戶可以下載該應用和 ChainOpera 生態系統中的 AI Agents 進行互動，並自由地進行代幣的交易。在互動過程中，用戶會提供個人資料以參與 LLM 和 GenAI 的訓練，透過「Type to Earn」的形式從中獲得獎勵。

（圖 2、ChainOpera 的 AI Terminal，來源：ChainOpera）

除了跟單一的 AI Agents 互動之外，用戶也可以創建自己的 AI Agent 「LinkedIn」，讓多個 AI Agents 在裡面進行對話和互動，以此整合不同 AI Agents 的功能為自己工作。

聯邦 AI 平臺

(圖 3、聯邦 AI 平臺的架構圖，來源：ChainOpera）

聯邦AI 平臺是ChainOpera 生態系中的核心組件，由其自行開發的聯邦AI OS 作業系統(Federated AI OS) 支持，是一個去中心化的機器學習平臺，通過AI Ternminal、AI Agents 和AI Agents LinkedIn 等數據源接受來自不同用戶和應用場景的即時資料，並利用這些資料在多個節點之間進行分散式的模型訓練，在保護用戶數據隱私的同時優化模型的性能。

其中，系統提供的CoAI SDK 允許任何人都可以輕鬆在平臺上創建、部署和管理自己的AI Ageant，該工具包不僅支持ChainOpera 自行開發的技術框架，亦兼融市面上主流的AI Agents 架構，提供多元的模型服務，讓開發者可以根據不同的應用場景設計出符合需求的解決方案，包括：

• 財政部歌劇院
  ChainOpera 專為生成式 AI 訓練和推理而優化的高效框架。

• 聯邦機器學習
  一種功能強大的聯邦學習工具集，用於分散式模型訓練。

• 規模法學碩士
  支持大規模語言模型（Large Language Model, LLM）的訓練與運行，可以滿足生成式 AI 領域日益增長的需求。

• 邊緣雲混合服務
  結合邊緣運算與雲端運算的優勢，實現高效資源分配和低延遲的 AI 應用程序部署。

除此之外，CoAI SDk 亦結合了加密貨幣的功能，開發者在部署 AI Agent 的同時發行代幣。代幣不僅能夠代表用戶對不同 AI Agent 參與程度，也可以作為一種獎勵機制，鼓勵更多用戶和 AI Agent 互動以貢獻更多數據，促進模型的訓練和優化。而平臺內建的AI Agent 市場為使用者提供了交易代幣的渠道，一般用戶可以在市場中尋找適合自己的AI Agents 並與之互動，開發者亦能從其創建的AI Agent 中獲得獎勵，於此建構一個互惠的經濟系統。

鏈歌AI鏈

ChainOpera AI Chain 是支持聯邦AI 平臺的底層Layer 1 協議，由ChainOpera 團隊自主開發，採用了PoI (Proof of Intelligence) 共識機制，以去中心化的方式公平驗證和紀錄系統中每個參與者提供的計算資源或數據，並根據貢獻值發放相對應的代幣獎勵。此外，ChainOpera AI Chain 整合了聯邦AI OS 作業系統，以此優化AI 模型的推理效率、可擴展性和安全性，以期能夠突破傳統區塊鏈的性能限制，為各種AI 應用提供低延遲、高吞吐量的運行環境。

ChainOpera AI Chain 總共會採三個階段漸進式部署：

• 階段一

  • 在本地測試網上部署
  • 利用智能合約的形式部署 CoAI

• 階段二

  • 在 Solana、Base、Ethereum 或其他高性能的公鏈上部署

• 階段三

  • AI Chain 正式上線，用 Proof of Intelligence 共識取代智能合約
  • 將聯邦 AI OS 系統整合至 AI Chain

生態現狀

(圖 4、ChainOpera 的去中心化 AI 平臺，來源：ChainOpera ）

目前 ChainOpera 的平臺僅有少部分功能上線，用戶可以在其去中心化的 AI 平臺部署一些 AI 模型，並和這些模型進行對話，或是讓他們生成照片和影片。目前測試的第一階段剛結束，正準備要進入第二階段，也就是發行 AI Terminal 給用戶，讓用戶開始提供個人的資料作為模型訓練的數據來源。雖然尚未推出，但有興趣的用戶可以先行註冊進入等待清單。

和 Virtuals Protocol 的比較分析

整體而言，ChainOpera 和近幾個月來相當火紅的 Virtuals Protocol 非常相似。兩者都是低門檻的AI Agent 發射平臺，旨在讓沒有技術背景的一般用戶可以透過平臺創建自己的AI Agent 併發幣，同時也支援多元的AI 模型，讓開發者可以根據需求建構出各式各樣的AI 應用，而不僅只有單一的功能。然而，在一些細節上 ChainOpera 和 Virtuals Protocol 仍存有一些差異，因此接下來將就兩者的市場定位、 AI Agent 的創建方式和代幣的經濟模型來做比較。

市場定位

在市場定位上，和Virtuals Protocol 不同，ChainOpera 要做的不僅是利用CoAI SDK 工具簡化AI Agents 的創建流程，還有整合所有AI 相關的資源，包括讓一般人蔘與模型的訓練、整合分散式節點的算力資源和搭建高性能的Layer 1 以提升AI 的運作效能，讓AI 的開發和進步不再只是大公司的專利，而是能夠透過區塊鏈技術統合一般用戶的資源，進一步推動AI 的發展，並讓參與的人都能夠從中受惠，而不是由少數群體獨攬所有利潤。因此，在願景上，ChainOpera 想做的更像是讓AI 「大眾化」，從一開始的模型訓練到創建AI 應用，人人都可以在過程中提供數據、訓練AI 模型和自由創建各種AI Agent ，讓整體的AI 技術成為一個更公正透明的市場。

(圖 5、G.A.M.E 的運作流程，來源：Virtuals Protocol）

相較之下，Virtuals Protocol 沒有開發自有鏈，而是將協議建構在 Base 上，並專注於優化對使用者友好的 AI Agents 創建流程。對於任何想要發射 AI Agents 的用戶，Virtuals Protocol 提供了一種模塊化的開發框架 G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodel Entities，生成式自主多模態實體)，由五個核心組件構成：

• 感知系統 (Perception Subsystem)
  定義 AI Agent 如何接收和處理環境輸入，支援文本、語音、圖像等多模態處理。

• 戰略策劃引擎 (Strategic Planning Engine)
  制定 AI Agent 的決策邏輯。

• 對話處理模塊 (Dialogue Processing Module)
  開發自然語言的處理能力，可以理解上下文的含義並據此生成合適的迴應。

• 長期記憶處理器 (Long Term Memory Processor)
  儲存過往的數據和資料集，並根據情況讀取過去的經驗、反思、動態人格、世界觀和工作記憶以提升決策能力。

• 鏈上錢包操作器 (On-chain Wallet Operator)
  嵌入鏈上錢包，設定交易規則以進行資產管理和獎勵分發。

開發者可以從預定義好的模塊中選擇適合的功能並調整反應速度、生成內容的水平、個性特徵、行為模式和語調等參數，然後將不同功能的模塊進行組合使AI Agents 具有多元的複合功能和鮮明的個人特色，並藉由使用者的反饋持續進行優化。

由上述可知，Virtuals Protocol 致力於讓AI Agents 的創建和管理更容易上手，而ChainOpera 則提供「一體化」的AI 服務，除了AI Agent 的創建外，更鼓勵一般用戶參與模型的預訓練，建構一個更廣泛的AI 生態系統。

AI Agent 的創建方式

ChainOpera 仍處於開發早期，因此尚未展示如何在其平臺上創建 AI Agent，但可以參考 Virtuals Protocol 的流程去推斷 ChainOpera 未來可能的執行方案以及面臨的問題。

在Virtual Protocol，部署一個新的AI Agent 需要花費一定數量的$VIRTUAL，並在替欲創建的AI Agent 取名、設定頭像、填寫代幣名稱和附上一段關於AI Agent 的描述(如功能和個性) 後即可創建。接下來，類似於pump.fun 的玩法，當有足夠多的人購買該AI Agents 的代幣使其市值達到42,000 美元后，AI Agent 就會正式上線併成為一個完全獨立運作的個體，並擁有一個專屬的X 帳號，而早期購買代幣的資金將會有35,000 美元在Uniswap 上創建池子併成為永久流動性。

ChainOpera 多多少少會參考 Virtual Protocol 的做法，但兩者有一個最大的差別在於前者是建構在自己的 Layer 1 上。眾所周知，一條 Layer 1 的發展，尤其在基礎設施方面，往往需要一段時間的成長才能逐漸完善。因此，ChainOpera 首先要確保底層的 Layer 1 協議可以正常運作，承載一定的交易吞吐量。

其次，相比於 Uniswap 經過多年的發展累積了豐沛的流動性和成熟的協議架構，ChainOpera 在 DeFi 生態的弱勢有可能會讓 AI Agent 代幣面臨流動性短缺的問題。而除了流動性問題之外，DeFi 相關的基礎建設如預言機、跨鏈橋、穩定幣、借貸和交易聚合器的不足亦會影響到用戶的交易體驗，難以吸引更多外部資金流入。從ChainOpera 的測試網智能合約部署在以太坊或Solana 上來看，其Layer 1 未來很有可能會支持EVM 或SVM，因此解決上述問題最快的方式就是將流動性池部署在Uniswap 或Raydium 上，利用現有協議去彌補生態系不成熟的問題。

儘管如此，ChainOpera 的其中一個優勢是其產品不僅僅只是 AI Agent 的發射平臺而已，而是要建構一個龐大的鏈上 AI 產業生態。因此，除了 AI Agent 外，一般用戶亦可以透過 AI Terminal 貢獻數據資料參與模型的訓練，或是成為節點提供算力以促進 AI 的運算效能，甚至在其 Layer 1 上部署其他 AI 的應用程序。即便在冷啟動階段，AI Agent 的發射平臺上難以在短時間內和 Virtuals Protocl 並駕齊驅，但就長遠的角度而言，ChainOpera 有更大的想像空間。

代幣的經濟模型

不同於大多數協議的代幣只有治理功能，ChainOpera 和Virtuals Protocol 都賦予了代幣更多的實際應用價值，讓代幣的持有者可以捕捉到協議的內在價值，讓幣價能夠隨著協議的發展而逐漸增長。

（圖 6、$VIRTUAL 的代幣分配，來源：Virtuals Protocol Whitepaper）

首先，在Virtuals Protocol 的部分，其原生代幣$VIRTUAL 的總供應量為10 億枚，60％ 已經公開流通，5% 提供流動性，剩餘35% 則用於生態建設，由Virtiuals DAO 的多籤錢包管理，未來三年每年的釋放量不超過10%。 $VIRTUAL 在其生態中有諸多應用場景：

• AI Agent 的創建費用
• 流動性池的交易對
• LP 質押
• 路由代幣

一言以蔽之，在 Virtulas Protocol 內牽涉到交易的所有行為，都必須使用 $VIRTUAL 作為交易媒介。從創建 AI Agent 開始，購買 Agents 的代幣必須使用 $VIRTUAL，Uniswap 的池子也僅支援和 $VIRTUAL 組成流動性池，進而可以將更多流通的 $VITRTUAL 鎖在流動性池中。 LP 代幣可以進一步做質押，不僅可以賺取額外收益，還可以獲得投票代幣，並將代幣委託給驗證者。除此之外，Virtual 亦充當路由代幣，也就是當使用者欲將不同的 AI Agents 代幣做兌換時，會先將代幣換成 $VIRTUAL 後再作轉換。由此可知，$VIRTUAL 可說是 Virtuals Protocol 維持運作的重要樞紐。

至於ChainOpera 雖然還沒公佈實際的代幣經濟和應用範疇，但在賦能上除了於I Agents 平臺的使用場景外，還可以作為Layer 1 運行的交易手續費，以及其他AI 資源提供者的獎勵，以此促進代幣的需求，從而捕捉協議價值。

總結

關於 AI Agents 的這波熱潮是否只是又一個轉瞬即逝的泡沫，市場的觀點不一。但不可否認地是，AI Agents 的出現可以替使用者自動化處理大量的工作需求，開發者可以更快速地部署協議和產品迭代，交易者可以利用AI Agents 優化交易策略，甚至為投資者提供有深度的市場分析，大幅降低Web2 用戶進入Web3 領域的門檻。 ChainOpera 站在這波浪潮的尖端，它不僅意識到了 AI Agents 的應用潛力，更為 AI 的發展建構了穩固的生態設施，有望推動 AI 未來在 Web3 實現大規模的應用落地。