当我在 2024 年 3 月最后一次阅读关于 Lambda 的文章时,它刚刚在去中心化存储解决方案领域取得了重大突破。这标志着其在区块链数据存储能力上的显著进展,并为其向 AI 驱动的解决方案扩展奠定了基础。
Lambda 的使命是通过去中心化存储和区块链技术,为客户提供永久、安全的存储和数据处理服务。这一使命不仅清晰明确,而且永不过时。Lambda 通过采用最前沿的技术,始终致力于实现这一目标。
事实证明,Lambda 一直在构建的技术非常适合与 AI 相结合。
如果 Lambda 能够抓住 AI 发展的机遇,它将有机会整合分散的区块链市场和其他相关市场。通过这种整合,Lambda 将能够提供更大的价值。
在深入探讨 Lambda 如何利用 AI 机遇之前,让我们先来看看它是如何为抓住这一机遇做好准备的。
Lambda 正在构建什么
Lambda 的核心基础设施之一是模块化存储,旨在为 AI 提供高效、可扩展的数据存储解决方案。其解决方案采用 EVM 兼容的智能合约,实现数据存储和检索的自动化和去中心化。
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1. 全链模块化存储网络
Lambda 建立了一个全链模块化存储网络,由多个分布式存储节点组成。这些节点通过区块链的 P2P 网络架构相互连接,共同构建了一个健壮、高可用的存储系统。该存储网络具有以下关键特性:
- 去中心化:不依赖任何中心化实体,数据分散存储在网络中的多个节点上。
- 可扩展性:随着存储需求增长,可以轻松添加新的节点扩展存储容量。
- 冗余备份:数据会在多个节点间复制,确保数据安全可靠。
- 自我修复:若某个节点出现故障,网络会自动从其他节点恢复数据。
2. 永久存储服务 (LWS)
永久存储服务 (Lambdas Web Storage,简称 LWS) 是 Lambda 模块化存储网络的核心组件之一,专为 AI 应用设计。LWS 利用去中心化存储技术,将数据分散存储在区块链网络中的多个节点上,从而避免了单点故障风险。LWS 具有以下关键优势:
- 数据永久存储:确保 AI 模型训练和推理所需的大量数据能够被安全、持久地存储。
- 高可用性:数据被分散存储在多个节点,提高了数据的可用性。
- 增强隐私和安全性:数据不会集中存储在单一实体,降低了被攻击或窃取的风险。
- 数据主权:用户对自己的数据拥有完全控制权,不受任何第三方操纵。
3. 智能合约支持
Lambda 的存储系统基于 EVM 兼容的智能合约,可以实现数据存储和检索过程的自动化。智能合约确保数据按照预定的规则进行安全、可靠的存储和访问。开发者可以编写自定义的智能合约,将数据处理逻辑固化在链上,从而实现自动化的数据管理。例如,智能合约可自动触发数据清理或归档操作,优化存储空间利用;也可根据访问控制规则管理数据的访问权限,确保 AI 模型只能访问授权的数据集。
Lambda 的突破:AI 应用的新里程碑
在 2024 年 3 月,Lambda 迎来了一个重要的里程碑,突破了去中心化存储解决方案的界限,并开始向 AI 驱动的解决方案扩展。这一成就标志着 Lambda 在区块链数据存储能力上的显著进步。
数据可用性采样 (DAS)
对于 AI 应用而言,数据的可用性和完整性至关重要。Lambda 采用了数据可用性采样 (DAS) 技术,通过结合数据证明 (PDP) 和零知识证明 (ZKG),确保了存储在以太坊 Layer2 网络上的数据持久可用,并保障数据完整性。
DAS 技术生成可验证的数据可用性证明,确保存储在 Layer2 网络中的数据长期可访问。它通过定期采样存储数据,并在以太坊主网上记录采样证明,保证数据的持久可用性。即使 Layer2 链发生故障或重组,只要主网数据有效,便可根据采样证明重建 Layer2 上的数据。
数据证明 (PDP)
数据证明 (Proofs of Data Possession, PDP) 技术高效验证存储提供商是否持有完整的数据文件。PDP 通过对数据进行加密哈希计算,生成唯一的数据指纹,并定期向存储提供商发出随机数据块的质询,验证数据完整性。Lambda 利用 PDP 技术,确保其网络中的数据未被删除或篡改,任何数据损坏或遗失都能被 PDP 检测到。
零知识证明 (ZKP)
零知识证明 (Zero-Knowledge Proofs, ZKP) 技术允许一方在不透露任何底层数据的情况下,向另一方证明某个陈述或计算结果的正确性。Lambda 将 ZKP 与 PDP 结合,生成零知识数据证明 (ZKG),在确保数据完整性的同时保护隐私。ZKG 可以在不泄露原始数据的情况下,向 AI 模型提供者证明所提供数据的完整性,提高了隐私保护水平,尤其适用于涉及敏感数据的 AI 应用场景。
高效的计算资源利用
AI 模型的训练和推理需要大量的计算资源。Lambda 通过迁移到以太坊 Layer2,并结合 Rollups 等技术,大幅提高了计算资源的利用效率,为 AI 应用提供了高性能、低成本的支持。
Layer2 通过在链下执行大部分计算,仅在需要时将最终状态提交回主网,从而极大提高了交易吞吐量,消除了对主网块的等待时间,显著降低了交易延迟。
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通过 Rollups 技术,AI 相关的海量交易和计算任务可以集中在链下高效执行,仅需定期将最终结果上链,运行 AI 应用的成本更加可控。
Lambda 的这些技术进步,使其在 AI 应用领域拥有显著优势,具备更高的可用性和更强的数据完整性保障。随着去中心化存储和 AI 驱动解决方案的不断发展,Lambda 正在引领区块链技术的新潮流。
Lambda 的 AI 机遇:从区块链到人工智能的未来
微软和苹果分别在 1975 年和 1976 年诞生于个人计算机时代。亚马逊(1994 年)和谷歌(1998 年)则是在商业互联网的早期崛起,标志性事件是 1994 年 Netscape 的推出。Airbnb(2008 年)、Uber(2009 年)和 Instagram(2010 年)都在 2008 年 App Store 推出后三年内成立。
自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来,AI 领域经历了融资热潮,许多公司纷纷调整策略以适应 AI 的需求。然而,Lambda 不需要这样的调整。它天生具备了迎接 AI 时代的条件。
这是一个真正的巨大机遇。AI 是 2023 年及以后最被看好的百倍机会,而 Lambda 早已做好准备抓住这一机会。
金融领域的 AI 变革
在金融领域,AI 将成为投资决策和风险管理的重要助手。投资机构可以利用 Lambda 高效存储和处理海量历史数据,训练出精准的量化模型,实现更优的投资策略。同时,AI 模型的实时风险预警,将大幅提升金融系统的抗风险能力,避免系统性风险的发生。此外,AI 在贷款审批、反洗钱监测、保险定价等环节也将发挥重要作用,提高金融服务的精准性和风控水平。
医疗领域的 AI 创新
在医疗领域,AI 将为医疗决策提供强有力的支持。医生可以基于患者的基因、影像、病历等多源数据,训练个性化的诊断和治疗模型,实现精准医疗。借助 AI 的智能辅助,疾病的早期发现和诊断将更加准确;靶向治疗方案将根据患者的个体情况进行定制。此外,AI 还将应用于新药研发、医疗影像分析、智能护理等多个环节,提高医疗服务的质量和效率。Lambda 的隐私计算能力,将确保这些敏感数据在训练过程中的安全性,保护患者隐私。
自动驾驶的未来
在交通运输领域,自动驾驶技术将成为现实。自动驾驶系统需要实时处理来自车载传感器、卫星定位等设备的大量数据,进行智能决策和控制,确保车辆在复杂环境中安全可靠地运行。Lambda 可为这些系统提供高效、低延迟的数据存储和计算资源。结合 AI 视觉识别、决策规划等算法,自动驾驶将进一步提高交通效率,降低事故风险,减少油耗和排放,为人类出行带来全新体验。
Lambda:从区块链到 AI 的桥梁
未来,Lambda 是否能成为从加密货币到 AI 的关键破局者?尽管面临大量竞争,但相比于其他行业,Crypto 与 AI 的结合更为自然且稳定。市场已经在期待这个联动的实现,现在是时候有人来搭建这个平台了。Lambda 能否最终胜出,成为 Crypto 与 AI 融合的领航者?让我们拭目以待。
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