Scris de 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
În raportul nostru din iunie „Sfântul Graal al Crypto AI: Explorarea Frontierei Învățării Decentralizate”, am discutat despre Învățarea Federată—un paradigme de „decentralizare controlată” plasată între învățarea distribuită și învățarea complet descentralizată. Principiul său de bază este păstrarea datelor locale în timp ce se agregă parametrii central, un design potrivit în mod special pentru industriile sensibile la confidențialitate și cu reglementări stricte, cum ar fi sănătatea și finanțele.
În același timp, cercetările noastre anterioare au subliniat constant ascensiunea Rețelelor de Agenți. Valoarea lor constă în facilitarea finalizării sarcinilor complexe prin cooperare autonomă și diviziunea muncii între agenți multipli, accelerând trecerea de la „modele monolitice mari” către „ecosisteme multi-agent.”
Învățarea Federată, cu fundamentele sale de păstrare a datelor locale, stimulente bazate pe contribuție, design distribuit, recompense transparente, protecția confidențialității și conformitatea cu reglementările, a pus o bază importantă pentru colaborarea multi-partid. Aceleași principii pot fi adaptate direct la dezvoltarea Rețelelor de Agenți. Echipa FedML a urmat această traiectorie: evoluând din rădăcini open-source către TensorOpera (o strat de infrastructură AI pentru industrie) și avansând în continuare către ChainOpera (o rețea descentralizată de agenți).
Asta spus, Rețelele de Agenți nu sunt pur și simplu o extensie inevitabilă a Învățării Federate. Esența lor constă în colaborarea autonomă și specializarea sarcinilor între agenți, și pot fi construite direct deasupra Sistemelor Multi-Agent (MAS), Învățării prin Recompensă (RL) sau mecanismelor de stimulare bazate pe blockchain.
I. Învățarea Federată și Stiva Tehnologică a Agenților AI
Învățarea Federată (FL) este un cadru pentru antrenament colaborativ fără a centraliza datele. Principiul său de bază este că fiecare participant antrenează un model local și încarcă doar parametrii sau gradientele pe un server de coordonare pentru agregare, asigurându-se astfel că „datele rămân în domeniul lor” și îndeplinesc cerințele de confidențialitate și conformitate.
După ce a fost testată în sectoare precum sănătatea, finanțele și aplicațiile mobile, FL a intrat într-o etapă relativ matură de comercializare. Cu toate acestea, se confruntă în continuare cu provocări precum suprasarcina de comunicare, garanții incomplete de confidențialitate și blocaje de eficiență cauzate de dispozitivele heterogene.
Comparativ cu alte paradigme de antrenament:
Antrenamentul distribuit pune accent pe clustere centralizate de calcul pentru a maximiza eficiența și scalarea.
Antrenamentul descentralizat realizează o colaborare complet distribuită prin rețele de calcul deschise.
Învățarea federată se află între acestea, funcționând ca o formă de „decentralizare controlată”: aceasta îndeplinește cerințele industriale pentru confidențialitate și conformitate, permițând în același timp colaborarea între instituții, făcând-o mai potrivită ca arhitectură de desfășurare tranzitorie.
Stiva de Protocol AI pentru Agenți
În cercetările noastre anterioare, am clasificat stiva protocolului AI Agent în trei straturi principale:
1. Strat de Infrastructură (Stratul de Infrastructură pentru Agenți)
Sprijinul de bază pentru runtime pentru agenți, servind ca bază tehnică pentru toate sistemele de agenți.
Modulele de bază:
Cadru pentru Agenți – mediu de dezvoltare și runtime pentru agenți.
OS pentru Agenți – programare multitask la nivel mai profund și runtime modular, oferind gestionarea ciclului de viață pentru agenți.
Module de Suport:
DID pentru Agenți (identitate descentralizată)
Portofel pentru Agenți & Abstracție (abstracția contului & execuția tranzacțiilor)
Plata/Reglare pentru Agenți (capabilități de plată și reglare)
2. Strat de Coordonare & Execuție
Se concentrează pe colaborarea agenților, programarea sarcinilor și sistemele de stimulente—cheie pentru construirea inteligenței colective între agenți.
Orchestrarea Agenților: Orchestrare centralizată și gestionarea ciclului de viață, alocarea sarcinilor și execuția fluxului de lucru—potrivit pentru medii controlate.
Swarm-ul Agenților: Structură de colaborare distribuită care pune accent pe autonomie, diviziunea muncii și coordonarea rezistentă—potrivit pentru medii complexe și dinamice.
Stratul de Stimulente pentru Agenți: Strat economic al rețelei agenților care stimulează dezvoltatorii, executanții și validatorii, asigurând creșterea sustenabilă a ecosistemului.
3. Strat de Aplicație & Distribuție
Acoperă canalele de distribuție, aplicațiile pentru utilizatorii finali și produsele orientate spre consumatori.
Sub-stratul de Distribuție: Launchpad-uri pentru Agenți, Piețe pentru Agenți, Rețele pentru Plugin-uri pentru Agenți
Sub-stratul de Aplicație: AgentFi, DApp-uri native pentru Agenți, Agent-ca-Serviciu
Sub-stratul Consumator: Agenți sociali/consumatori, concentrați pe scenarii ușoare pentru utilizatorii finali
Sub-stratul Meme: Proiecte „Agent” conduse de hype cu puțin tehnologie sau aplicație reală—în principal conduse de marketing.
II. Benchmarkul Învățării Federate: FedML și Platforma Full-Stack TensorOpera
FedML este unul dintre cele mai vechi cadre open-source pentru Învățarea Federată (FL) și antrenamentul distribuit. A apărut dintr-o echipă academică de la USC, evoluând treptat în produsul de bază al TensorOpera AI prin comercializare.
Pentru cercetători și dezvoltatori, FedML oferă instrumente cross-instituționale și cross-dispozitive pentru antrenamentul colaborativ al datelor. În mediul academic, FedML a devenit o platformă experimentală adoptată pe scară largă pentru cercetarea FL, apărând frecvent la conferințe de top precum NeurIPS, ICML și AAAI. În industrie, a câștigat o reputație puternică în domenii sensibile la confidențialitate precum sănătatea, finanțele, AI edge și AI Web3—poziționându-se ca instrumentul de referință pentru învățarea federată.
TensorOpera reprezintă evoluția comercializată a FedML, actualizată într-o platformă de infrastructură AI full-stack pentru întreprinderi și dezvoltatori. În timp ce își păstrează capabilitățile de învățare federată, se extinde în piețele de GPU, servicii de model și MLOps, extinzându-se astfel în piața mai largă a erei LLM și Agenților.
Arhitectura sa generală este structurată în trei straturi: Stratul de Calcul (fundația), Stratul Scheduler (coordonare) și Stratul MLOps (aplicație).
Stratul de Calcul (Fundația)
Stratul de Calcul formează coloana vertebrală tehnică a TensorOpera, continuând ADN-ul open-source al FedML.Funcții de bază: Server de Parametru, Antrenament Distribuit, Punct de Inferență și Server de Agregare.
Propunerea de Valoare: Oferă antrenament distribuit, învățare federată care protejează confidențialitatea și un motor de inferență scalabil. Împreună, acestea susțin cele trei capabilități de bază ale Antrenați / Desfășurați / Federați, acoperind întregul pipeline de la antrenarea modelului la desfășurare și colaborarea între instituții.
Stratul de Programare (Coordonare)
Stratul Scheduler acționează ca piața de calcul și hub-ul de programare, compus din Piața GPU, Provizionare, Agent Master și modulele Programare & Orchestrare.Capabilități: Permite alocarea resurselor între cloud-uri publice, furnizori de GPU și contribuitori independenți.
Semnificație: Acesta marchează pasul esențial de la FedML la TensorOpera—susținând antrenamentul și inferența AI la scară mare prin programare inteligentă și orchestrare, acoperind sarcinile LLM și AI generativ.
Potencialul de Tokenizare: Modelul „Share & Earn” lasă o interfață deschisă pentru mecanismul de stimulente, arătând compatibilitate cu DePIN sau modele Web3 mai largi.
Stratul MLOps (Aplicație)
Stratul MLOps oferă servicii directe pentru dezvoltatori și întreprinderi, inclusiv Servirea Modelului, Agenți AI și module Studio.Aplicații: chatbots LLM, AI generativ multimodal și instrumente pentru dezvoltatori.
Propunerea de Valoare: Abstractizează capabilitățile de calcul și antrenament de nivel scăzut în API-uri și produse de nivel înalt, reducând bariera de utilizare. Oferă agenți gata de utilizare, medii low-code și soluții de desfășurare scalabile.
Poziționare: Comparabil cu platformele de infrastructură AI de nouă generație precum Anyscale, Together și Modal—servind ca pod de la infrastructură la aplicații.
În martie 2025, TensorOpera s-a actualizat într-o platformă full-stack orientată spre Agenți AI, cu produsele sale de bază acoperind Aplicația AgentOpera AI, Cadru și Platformă:
Stratul de Aplicație: Oferă puncte de intrare multi-agent asemănătoare cu ChatGPT.
Stratul Cadru: Evoluează într-un „OS Agentic” prin sisteme multi-agent structurate grafic și module de Orchestrator/Router.
Stratul de Platformă: Integrează profund cu platforma de modele TensorOpera și FedML, permițând servicii de model distribuite, optimizare RAG și desfășurare hibridă edge-cloud.
Viziunea generală este de a construi „un sistem de operare, o rețea de agenți”, permițând dezvoltatorilor, întreprinderilor și utilizatorilor să co-creeze următoarea generație de ecosistem AI Agentic într-un mediu deschis și care protejează confidențialitatea.
III. Ecosistemul AI ChainOpera: De la Co-Creatori și Co-Proprietari la Fundația Tehnică
Dacă FedML reprezintă nucleul tehnic, oferind fundamentele open-source ale învățării federate și antrenamentului distribuit; iar TensorOpera abstractizează rezultatele de cercetare ale FedML într-o infrastructură AI full-stack comercializată—atunci ChainOpera preia această capacitate a platformei on-chain.
Prin combinarea Terminalelor AI + Rețele Sociale pentru Agenți + straturi de calcul/date bazate pe DePIN + blockchain-uri native AI, ChainOpera caută să construiască un ecosistem descentralizat de rețea de agenți.
Schimbarea fundamentală este aceasta: în timp ce TensorOpera rămâne în principal orientat spre întreprinderi și dezvoltatori, ChainOpera valorifică guvernanța și mecanismele de stimulare în stil Web3 pentru a include utilizatori, dezvoltatori, furnizori de GPU și contribuabili de date ca co-creatori și co-proprietari. În acest mod, Agenții AI nu sunt doar „folosiți” ci și „co-creați și co-proprietari.”
Ecosistem Co-Creator
Prin intermediul Platformei sale de Model & GPU și a Platformei pentru Agenți, ChainOpera oferă instrumente, infrastructură și straturi de coordonare pentru crearea colaborativă. Acest lucru permite antrenarea modelului, dezvoltarea agenților, desfășurarea și scalarea cooperativă.
Co-creatori ai ecosistemului includ:
Dezvoltatori de Agenți AI – proiectează și operează agenți.
Furnizori de Instrumente & Servicii – șabloane, MCP-uri, baze de date, API-uri.
Dezvoltatori de Modele – antrenează și publică cărți de modele.
Furnizori de GPU – contribuie cu puterea de calcul prin DePIN sau parteneriate cloud Web2.
Contribuabili de Date & Annotatori – încarcă și etichetează seturi de date multimodale.
Împreună, aceste trei piloni—dezvoltare, calcul și date—conduc creșterea continuă a rețelei de agenți.
Ecosistem Co-Proprietar
ChainOpera introduce de asemenea un mecanism de co-proprietate prin participarea comună la construirea rețelei.
Creatorii de Agenți AI (indivizi sau echipe) proiectează și desfășoară agenți noi prin intermediul Platformei pentru Agenți, lansându-i și menținându-i în timp ce promovează inovația funcțională și la nivel de aplicație.
Participanți AI Agent (din comunitate) se alătură ciclurilor de viață ale agenților prin achiziționarea și deținerea Unităților de Acces, sprijinind astfel creșterea și activitatea agenților prin utilizare și promovare.
Aceste două roluri reprezintă partea de ofertă și partea de cerere, formând împreună un model de partajare a valorii și co-dezvoltare în cadrul ecosistemului.
Parteneri ai Ecosistemului: Platforme și Cadre
ChainOpera colaborează pe scară largă pentru a îmbunătăți utilizabilitatea, securitatea și integrarea Web3:
Aplicația Terminal AI combină portofele, algoritmi și platforme de agregare pentru a oferi recomandări inteligente de servicii.
Platforma Agent integrează instrumente multi-cadru și low-code pentru a reduce bariera de dezvoltare.
TensorOpera AI alimenta antrenarea modelului și inferența.
FedML servește ca partener exclusiv, permițând antrenamente de confidențialitate între instituții și dispozitive.
Rezultatul este un ecosistem deschis care echilibrează aplicațiile de nivel enterprise cu experiențele utilizatorilor nativi Web3.
Puncte de Intrare Hardware: Hardware AI & Parteneri
Prin intermediul telefoanelor DeAI, dispozitivelor purtabile și partenerilor AI roboți, ChainOpera integrează blockchain și AI în terminale inteligente. Aceste dispozitive permit interacțiunea cu dApp-uri, antrenamentul pe partea edge și protecția confidențialității, formând treptat un ecosistem de hardware AI descentralizat.
Platforme Centrale și Fundația Tehnică
Platforma GenAI TensorOpera – oferă servicii full-stack în MLOps, Scheduler și Calcul; suportă antrenarea și desfășurarea modelului la scară largă.
Platforma FedML TensorOpera – platformă de învățare federată/distribuită de nivel enterprise, care permite antrenamentul și servirea confidențialității între organizații/dispozitive, acționând ca un pod între mediu academic și industrie.
FedML Open Source – biblioteca de învățare federată/distribuită lider la nivel global, servind ca bază tehnică a ecosistemului cu un cadru open-source de încredere și scalabil.
Structura Ecosistemului AI ChainOpera
IV. Produse Centrale ChainOpera și Infrastructura AI Agent Full-Stack
În iunie 2025, ChainOpera a lansat oficial aplicația sa AI Terminal și stiva tehnologică descentralizată, poziționându-se ca un „OpenAI Descentralizat.” Produsele sale de bază cuprind patru module:
Stratul de Aplicație – Terminal AI & Rețeaua de Agenți
Stratul Dezvoltator – Centrul Creatorului de Agenți
Stratul Model & GPU – Rețeaua Model & Calcul
Protocolul CoAI & Lanț Dedicat
Împreună, aceste module acoperă întregul ciclu de la punctele de intrare ale utilizatorului până la calculul de bază și stimulentele on-chain.
Aplicația Terminal AI
Deja integrat cu BNB Chain, Terminalul AI suportă tranzacții on-chain și agenți nativi DeFi. Centrul Creatorului de Agenți este deschis dezvoltatorilor, oferind MCP/HUB, bază de cunoștințe și capacități RAG, cu integrarea continuă a agenților construiți de comunitate. Între timp, ChainOpera a lansat CO-AI Alliance, parteneri cu io.net, Render, TensorOpera, FedML și MindNetwork.
Conform datelor on-chain de la BNB DApp Bay (ultimele 30 de zile): 158.87K utilizatori unici, 2.6M tranzacții și Clasat #2 în întreaga categorie „Agent AI” pe BSC, aceasta demonstrează o activitate on-chain puternică și în creștere.
Aplicația Super AI Agent – Terminal AI 👉 chat.chainopera.ai
Poziționată ca un ChatGPT descentralizat + Hub Social AI, Terminalul AI oferă: Colaborare multimodală, stimulente pentru contribuția datelor, integrarea instrumentelor DeFi, asistență cross-platform, colaborare între agenți care protejează confidențialitatea (Datele tale, Agentul tău). Utilizatorii pot apela direct modelul open-source DeepSeek-R1 și agenții construiți de comunitate din mobil. În timpul interacțiunilor, atât token-urile de limbaj cât și token-urile cripto circulă transparent on-chain.
Valoarea de bază: transformă utilizatorii din „consumatori de conținut” în „co-creatori inteligenți.” Aplicabil în întreaga finanțare descentralizată, RWA, PayFi, comerț electronic și alte domenii prin rețele personale de agenți.
Rețeaua Socială a Agenților AI 👉 chat.chainopera.ai/agent-social-network
Imaginat ca LinkedIn + Messenger pentru Agenți AI. Oferă spații de lucru virtuale și mecanisme de colaborare Agent-la-Agent (MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel). Evoluează agenții unici în rețele cooperative multi-agent care se extind în finanțe, jocuri, comerț electronic și cercetare. Îmbunătățește treptat memoria și autonomia.
Platforma pentru Dezvoltatori de Agenți AI👉 agent.chainopera.ai
Proiectat ca o experiență de creație în stil „LEGO” pentru dezvoltatori. Suportă extensii fără cod și modulare, contractele inteligente Blockchain asigură drepturile de proprietate, DePIN + infrastructura cloud reduc barierele de intrare, iar Piața permite descoperirea și distribuția.
Valoarea de bază: împuternicește dezvoltatorii să ajungă rapid la utilizatori, cu contribuțiile înregistrate și recompensate transparent.
Model AI & Platforma GPU 👉 platform.chainopera.ai
Servind ca stratul de infrastructură, combină DePIN și învățarea federată pentru a aborda dependența AI Web3 de calculul centralizat. Capabilitățile includ: rețea GPU distribuită, antrenament de date care protejează confidențialitatea, piața modelului și datelor, MLOps de la cap la cap.
Viziune: trecerea de la „monopolul marilor tehnologii” la „infrastructura condusă de comunitate”—permițând colaborarea multi-agent și AI personalizat.
Prezentarea Arhitecturii Full-Stack ChainOpera
V. Planul de acțiune AI ChainOpera
Dincolo de platforma full-stack AI Agent deja lansată, ChainOpera AI are o credință fermă că Inteligența Generală Artificială (AGI) va apărea din rețele colaborative multimodale și multi-agent. Planul său pe termen lung este structurat în patru faze:
Faza I (Calcul → Capital):
Construirea unei infrastructuri descentralizate: rețele GPU DePIN, învățare federată, platforme de antrenament/inferență distribuită.
Introducerea unui Router pentru Model pentru a coordona inferența multi-end.
Stimulați furnizorii de calcul, model și date cu partajarea veniturilor bazate pe utilizare.
Faza II (Aplicații Agentice → Economia AI Colaborativă):
Lansați Terminalul AI, Piața Agenților și Rețeaua Socială a Agenților, formând un ecosistem de aplicații multi-agent.
Desfășurați Protocolul CoAI pentru a conecta utilizatorii, dezvoltatorii și furnizorii de resurse.
Introduceți potrivirea utilizator-dezvoltator și un sistem de credit, permițând interacțiuni frecvente și activitate economică sustenabilă.
Faza III (AI Colaborativă → AI Nativă în Cripto):
Extinde în DeFi, RWA, plăți și scenarii de comerț electronic.
Se extinde la cazuri de utilizare conduse de KOL și schimb de date personale.
Dezvoltă LLM-uri specializate în finanțe/cripto și lansează plăți Agent-la-Agent și sisteme de portofel, deblocând aplicații „Crypto AGI”.
Faza IV (Ecosisteme → Economii AI Autonome):
Evoluează în economii autonome de subnet, fiecare subnet specializându-se în aplicații, infrastructură, calcul, modele sau date.
Permite guvernarea subnet și operațiuni tokenizate, în timp ce protocoalele cross-subnet susțin interoperabilitatea și cooperarea.
Se extinde de la AI Agentic la AI Fizic (robotică, conducere autonomă, aerospațial).
Declarație de responsabilitate: Acest plan de acțiune este doar pentru referință. Cronologiile și funcționalitățile pot fi ajustate dinamic în funcție de condițiile pieței și nu constituie o garanție de livrare.
VI. Stimulente pentru Token și Guvernanța Protocolului
ChainOpera nu a lansat încă un plan complet de stimulente pentru token-uri, dar Protocolul său CoAI se concentrează pe „co-creație și co-proprietate.” Contribuțiile sunt înregistrate transparent și verificabile prin blockchain și un mecanism de Dovadă a Inteligenței (PoI). Dezvoltatorii, furnizorii de calcul, contribuabilii de date și furnizorii de servicii sunt compensați pe baza metricilor standardizate de contribuție. Utilizatorii consumă servicii. Furnizorii de resurse susțin operațiunile. Dezvoltatorii construiesc aplicații. Toți participanții împărtășesc dividendele de creștere a ecosistemului. Platforma se susține printr-o taxă de serviciu de 1%, recompense de alocare și suport de lichiditate—construind un ecosistem AI descentralizat deschis, corect și colaborativ.
Cadru de Dovadă a Inteligenței (PoI)
PoI este mecanismul de consens central al ChainOpera sub Protocolul CoAI, conceput pentru a stabili un sistem de stimulente și guvernanță transparent și corect, verificabil pentru AI descentralizat. Se extinde Dovada Contribuției într-un cadru colaborativ de învățare automată activat de blockchain, abordând problemele persistente ale învățării federate: stimulente insuficiente, riscuri de confidențialitate și lipsa verificabilității.
Designul de bază:
Ancorat în contracte inteligente, integrat cu stocare descentralizată (IPFS), noduri de agregare și dovezi zero-knowledge (zkSNARKs).
Realizează cinci obiective cheie:
Recompense corecte bazate pe contribuție, asigurându-se că formatorii sunt stimulați pentru îmbunătățiri reale ale modelului.
Datele rămân locale, garantând protecția confidențialității.
Mecanisme de robustețe împotriva participanților malițioși (contaminare, atacuri de agregare).
Verificarea ZKP pentru procese critice: agregarea modelului, detectarea anomaliilor, evaluarea contribuțiilor.
Eficiență și generalitate în date heterogene și sarcini de învățare diverse.
Fluxurile de valoare ale token-ului în AI Full-Stack
Designul token-ului ChainOpera este ancorat în utilitate și recunoașterea contribuției, nu în speculații. Se învârte în jurul a cinci fluxuri de valoare de bază:
LaunchPad – pentru inițierea agenților/aplicațiilor.
API-ul Agenților – acces și integrare la servicii.
Servirea Modelului – taxe de inferență și desfășurare.
Contribuție – etichetarea datelor, partajarea calculului sau inputul serviciilor.
Antrenamentul Modelului – sarcini de antrenament distribuit.
Părțile interesate:
Utilizatori AI – cheltuiesc token-uri pentru a accesa servicii sau a se abona la aplicații; contribuie prin furnizarea/etichetarea/stakingul datelor.
Dezvoltatori de Agenți & Aplicații – folosesc calculul/datele pentru dezvoltare; recompensați pentru contribuirea agenților, aplicațiilor sau seturilor de date.
Furnizori de Resurse – contribuie cu calcul, date sau modele; recompensați transparent.
Participanți la Guvernanță (Comunitate & DAO) – folosesc token-uri pentru a vota, a modela mecanismele și a coordona ecosistemul.
Stratul Protocolului (CoAI) – susține dezvoltarea prin taxe de servicii și echilibrarea automată a ofertei/cererii.
Noduri & Validatori – securizează rețeaua prin furnizarea de validare, calcul și servicii de securitate.
Guvernanța Protocolului
ChainOpera adoptă guvernanța bazată pe DAO, unde stakingul token-ului permite participarea la propuneri și voturi, asigurând transparență și echitate.
Mecanismele de guvernanță includ:
Sistem de Reputație – validează și cuantifică contribuțiile.
Colaborarea Comunității – propunerile și voturile conduc evoluția ecosistemului.
Ajustări de Parametru – acoperind utilizarea datelor, securitatea și responsabilitatea validatorilor.
Obiectivul general: prevenirea concentrării puterii, asigurarea stabilității sistemului și menținerea co-creației comunității.
VIII. Fundalul Echipei și Finanțarea Proiectului
Proiectul ChainOpera a fost co-fondat de Profesorul Salman Avestimehr, un cercetător de frunte în învățarea federată, și Dr. Aiden Chaoyang He. Echipa de bază cuprinde fundamente academice și industriale de la instituții precum UC Berkeley, Stanford, USC, MIT, Universitatea Tsinghua și lideri tehnologici precum Google, Amazon, Tencent, Meta și Apple. Echipa combină expertiză profundă în cercetare cu capacități extinse de execuție în industrie și a crescut la peste 40 de membri până în prezent.
Co-Fondator: Profesor Salman Avestimehr
Titlu & Roluri: Profesor Decan de Inginerie Electrică & Calculatoare la Universitatea din California de Sud (USC), Director Fondator al Centrului USC-Amazon pentru AI de încredere și șef al laboratorului vITAL (Teoria Informației & Învățare Automată) de la USC.
Antreprenoriat: Co-Fondator & CEO al FedML, și în 2022 a co-fondat TensorOpera/ChainOpera AI.
Educație & Distincții: Doctorat în EECS de la UC Berkeley (Premiul pentru cea mai bună disertație). Fellow IEEE cu peste 300 de publicații în teoria informației, calcul distribuit și învățare federată, citat de peste 30.000 de ori. Laureat al PECASE, NSF CAREER Award și IEEE Massey Award, printre altele.
Contribuții: Creator al cadrele open-source FedML, adoptat pe scară largă în sănătate, finanțe și AI care protejează confidențialitatea, care a devenit o fundație de bază pentru TensorOpera/ChainOpera AI.
Co-Fondator: Dr. Aiden Chaoyang He
Titlu & Roluri: Co-Fondator & Președinte al TensorOpera/ChainOpera AI; Doctorat în Știința Calculatoarelor de la USC; creatorul original al FedML.
Focalizare în Cercetare: Învățare distribuită & federată, antrenament de modele la scară mare, blockchain și calcul care protejează confidențialitatea.
Experiență în Industrie: A ocupat anterior roluri R&D la Meta, Amazon, Google, Tencent; a servit în poziții centrale de inginerie și management la Tencent, Baidu și Huawei, conducând desfășurarea a mai multor produse și platforme AI la scară internet.
Impact Academic: A publicat peste 30 de lucrări cu peste 13.000 de citări pe Google Scholar. Laureat al Bursei de Doctorat Amazon, Bursei de Inovație Qualcomm și Premiilor pentru Cele Mai Bune Lucrări la NeurIPS și AAAI.
Contribuții Tehnice: A condus dezvoltarea FedML, unul dintre cele mai utilizate cadre open-source în învățarea federată, susținând 27 de miliarde de solicitări zilnice. Contribuitor principal la FedNLP și metodele de antrenament paralel hibrid, aplicate în proiecte AI descentralizate precum Sahara AI.
În decembrie 2024, ChainOpera AI a anunțat finalizarea unei runde de seed de 3,5 milioane USD, aducând finanțarea totală la 17 milioane USD (combinată cu TensorOpera). Fondurile vor fi direcționate către construirea unui Layer 1 blockchain și a unui sistem de operare AI pentru Agenți AI descentralizați.
Investitori principali: Finality Capital, Road Capital, IDG Capital
Alți participanți: Camford VC, ABCDE Capital, Amber Group, Modular Capital
Susținători strategici: Sparkle Ventures, Plug and Play, USC
Investitori individuali notabili: Sreeram Kannan, Fondator al EigenLayer și David Tse, Co-Fondator al BabylonChain
Echipa a declarat că acest ciclu va accelera viziunea sa de a crea un ecosistem AI descentralizat în care furnizorii de resurse, dezvoltatorii și utilizatorii co-proprietă și co-crează.
IX. Analiza Peisajului Pieței: Învățarea Federată și Rețelele de Agenți AI
Peisajul Învățării Federate
Domeniul învățării federate (FL) este modelat de patru cadre principale. FedML este cel mai cuprinzător, combinând FL, antrenamentul distribuit de mari modele și MLOps, făcându-l pregătit pentru întreprinderi. Flower este ușor și utilizat pe scară largă în predare și experimente de mică amploare. TFF (TensorFlow Federated) este valoros din punct de vedere academic, dar slab în industrializare. OpenFL vizează sănătatea și finanțele, având caracteristici puternice de conformitate, dar un ecosistem închis. Pe scurt: FedML este tocul industrial de tip all-rounder, Flower pune accent pe ușurința de utilizare, TFF rămâne academic, iar OpenFL excelează în conformitatea verticală.
Platforme și Infrastructură Industrială
TensorOpera, evoluția comercializată a FedML, integrează programarea GPU cross-cloud, antrenamentul distribuit, învățarea federată și MLOps într-un stivă unificată. Poziționată ca un pod între cercetare și industrie, servește dezvoltatorilor, IMM-urilor și ecosistemelor Web3/DePIN. Eficient, TensorOpera este ca „Hugging Face + W&B” pentru învățarea federată și distribuită, oferind o platformă mai completă și generală decât alternativele specifice instrumentelor sau sectoarelor.
Stratul de Inovație: ChainOpera vs. Flock
ChainOpera și Flock ambele îmbină FL cu Web3, dar se diferențiază în focalizare. ChainOpera construiește o platformă AI Agent full-stack, transformând utilizatorii în co-creatori prin Terminalul AI și Rețeaua Socială a Agenților. Flock se concentrează pe FL Augmentat de Blockchain (BAFL), punând accent pe confidențialitate și stimulente la stratul de calcul și date. Pe scurt: ChainOpera pune accent pe aplicații și rețele de agenți, în timp ce Flock se concentrează pe antrenamente de nivel scăzut și calcul care protejează confidențialitatea.
Peisajul Învățării Federate & Infrastructura AI
Stratul de Rețea a Agenților: ChainOpera vs. Olas
La nivelul rețelei de agenți, cele mai reprezentative proiecte sunt ChainOpera și Rețeaua Olas.
ChainOpera: ancorat în învățarea federată, construiește un ciclu full-stack între modele, calcul și agenți. Rețeaua Socială a Agenților săi acționează ca un teren de testare pentru interacțiunea multi-agent și colaborarea socială.
Rețeaua Olas (Autonolas / Pearl): a apărut din colaborarea DAO și ecosistemul DeFi, poziționată ca o rețea de servicii autonome descentralizate. Prin Pearl, oferă aplicații de agenți DeFi direct pe piață—arată o traiectorie foarte diferită de ChainOpera.
X. Teza de Investiție și Analiza Riscurilor
Teza de investiție
Fundația Tehnică: Forța ChainOpera constă în calea sa evolutivă unică: de la FedML (cadru de referință open-source pentru învățarea federată) → TensorOpera (infrastructură AI full-stack de nivel enterprise) → ChainOpera (rețele de agenți activate de Web3 + DePIN + tokenomics). Această traiectorie integrează fundamente academice, desfășurare industrială și narațiuni native criptografice, creând un obstacol diferențiat.
Aplicații & Scara Utilizatorilor: Terminalul AI a atins deja sute de mii de utilizatori activi zilnici și un ecosistem prosper de peste 1.000 de aplicații pentru agenți. Se clasează #1 în categoria AI pe BNBChain DApp Bay, arătând o creștere clară a utilizatorilor on-chain și activitate tranzacțională verificabilă. Scenariile sale multimodale, inițial ancorate în cazuri de utilizare native criptografice, au potențialul de a se extinde treptat în baza mai largă de utilizatori Web2.
Parteneriate în Ecosistem: ChainOpera a lansat CO-AI Alliance, parteneri cu io.net, Render, TensorOpera, FedML și MindNetwork pentru a construi efecte de rețea multi-latură în jurul GPU-urilor, modelelor, datelor și calculului care protejează confidențialitatea. În paralel, colaborarea sa cu Samsung Electronics pentru a valida GenAI multimodal mobil demonstrează potențialul de expansiune în hardware și AI edge.
Modelul Token & Economic: Tokenomics ChainOpera se bazează pe consensul Dovada Inteligenței, cu stimulente distribuite pe cinci fluxuri de valoare: LaunchPad, API pentru Agenți, Servirea Modelului, Contribuția și Antrenamentul Modelului. O taxă de serviciu de 1%, alocarea de recompense și suportul de lichiditate formează un ciclu de feedback pozitiv, evitând dependența de pură „speculație a token-ului” și îmbunătățind sustenabilitatea.
Riscuri Potențiale
Riscuri tehnice de execuție: Arhitectura descentralizată propusă de ChainOpera se întinde pe un domeniu larg. Coordonarea între straturi—în special în inferența distribuită pentru modele mari și antrenamentul care protejează confidențialitatea—încă se confruntă cu provocări de performanță și stabilitate și nu a fost încă validată la scară.
Aderarea utilizatorilor și ecosistemului: Deși creșterea utilizatorilor timpurii este notabilă, rămâne de văzut dacă Piața Agenților și instrumentul de dezvoltare pot susține activitatea pe termen lung și contribuțiile de înaltă calitate. Rețeaua Socială a Agenților actuală este în principal bazată pe dialoguri textuale conduse de LLM; experiența utilizatorului și retenția necesită încă rafinament. Fără stimulente atent concepute, ecosistemul riscă un hype pe termen scurt fără valoare pe termen lung.
Sustenabilitatea modelului de afaceri: În prezent, veniturile depind în principal de taxele de serviciu ale platformei și circulația token-urilor; fluxurile de numerar stabile nu sunt încă stabilite. Comparativ cu aplicațiile AgentFi sau cele axate pe Plăți care au atribute financiare sau de productivitate mai puternice, modelul actual al ChainOpera necesită în continuare o validare suplimentară a valorii sale comerciale. În plus, ecosistemul mobil și hardware rămâne explorator, lăsând perspectivele sale de piață incerte.
Declarație de responsabilitate: Acest raport a fost pregătit cu asistența unor instrumente AI (ChatGPT-5). Autorul a făcut toate eforturile pentru a corecta și asigura acuratețea, dar pot rămâne unele erori sau omisiuni. Cititorii ar trebui să noteze că piețele de active cripto prezintă adesea divergențe între fundamentele proiectului și performanța token-ului pe piața secundară. Acest raport este destinat exclusiv consolidării informațiilor și discuțiilor academice/de cercetare. Nu constituie sfaturi de investiții, nici nu ar trebui interpretat ca o recomandare de a cumpăra sau vinde vreun token.