很荣幸在 Meteorite Labs 指导下完成本次研究，基于数百个 Web2 AI 应用的体验交流。
PIN AI 是 a16z Crypto Startup Accelerator 秋季计划的入选项目，种子轮融资 1000 万美元，知名 VC 除了 a16z Crypto，还有斯坦福区块链加速器、Hack VC、Foresight Ventures。天使投资人包括 NEAR Protocol 创始人 Illia Polosukhin、Gitcoin 联合创始人 Scott Moore、Solana 基金会主席 Lily Liu、SUI/Mysten Labs 首席执行官 Evan Cheng、Worldcoin 研究工程师 DCBuilder 等。
刚读完了 PIN AI 三位联合创始人共同撰写的文章，发现它是近期除了 Sahara 外最吸引我的 Web3 AI 项目，应用场景非常有趣。（文章链接：https://www.pinai.io/post/pin-ai-the-open-platform-for-personal-ai）
PIN AI 是一个开放式的 AI 网络，开发者可以在其中构建有用的 AI 应用。“Useful AI Applications”，<有用>是其产品重心。与 Web2 的 MultiOn、Jace.ai 这类 AI Agent 有点像，致力于向用户提供对日常生活有用的应用，实现用户提出的意图，比如线上购买商品、策划旅行、计划投资行为。
简单介绍下 Jace.ai，这是一个能自主完成浏览器任务的 AI Agent，基于 LLM 和其专有模型 AWA-1 （Autonomous Web Agent-1），后者可支持 AI 在网页上执行操作。
Jace 最大的能力就是能自主规划任务，并代替用户在浏览器中执行操作。
举个例子理解应用场景，告诉 Jace，“我准备在 9 月 20 日去北京旅游一周，预算 5000 块，帮我规划一下”。Jace 会自动规划一个旅游计划，包括要去的景点、要住的酒店、要吃的美食。如果我同意这个旅游计划，接下来就会帮我预定所有的景区，在美团上找到性价比最高的酒店并下单。我只需要输入个人信息和一键点击付款即可。
其实 PIN AI 要做的就非常类似，与生成式 AI 最大的区别，就是这类 AI 项目主要关注用户的日常生活，而非工作。
一、解构 PIN AI 设计思路简单来说，PIN AI = AI DePIN
PIN AI 网络由两种 AI 构成：
个人 AI（Personal AI）：个性化的 AI Agent，可实时适应用户偏好。它是用户与代理服务的连接点，有点像协调员。用户可将其下载到手机或电脑设备上使用。
代理服务（Agentic Services）：针对 Web2 平台在链上构建的 AI Agent，可在一些顶级 Web2 平台上执行任务，执行过程和完成情况记录在区块链上
官方还提到了外部 AI（External AI），可能在未来支持与其他 LLM 或 Web2 AI Agent 的交互。
PIN AI 架构核心：PIN Protocol，一种 DePIN 分布式数据存储网络，任何人都可以将自己的设备与网络相连接，分享数据。集成了基于 BERT 的模型，可在处理用户数据的各个阶段对数据匿名化，确保隐私并符合数据保护法规。
个人 AI 建立在其中。一方面为个人 AI 提供个性化数据，另一方面为代理服务提供最相关数据。
PIN Protocol 由三个组件构建：
1.私有存储和计算层：分布式存储数据，安全地存储用户分享的设备数据（包括照片、视频等），并使最相关的数据随时可供个人 AI、代理服务使用。用户可将自己的设备连接至该网络，提供设备数据，获得原生代币 $PIN 奖励。
2.数据连接器：使用 zk 技术来跟踪和验证连接到网络的用户数据。我认为相当于 PIN 网络的节点，节点运营商需要质押 $PIN 代币去做验证，而一些代币持有者可以质押代币到节点，二者都能获得代币质押奖励。
3.代理链接：旨在将个人 AI 与代理服务相匹配。由代理注册表和交易机制构成，前者用于跟踪性能指标，而后者“思考”如何将个人 AI 与代理服务相匹配（基于每个代理服务的成本、性能和完成质量）
用户使用模式/业务逻辑：在用户使用时，提出某个具体需求后，PIN AI 会按照以下步骤来进行：
步骤一：个人 AI —— 收集用户提出的需求
用户向个人 AI 提出需求，个人 AI 将需求转交至 PIN Protocol
步骤二：PIN Protocol —— 做任务执行前准备
拆解用户意图为具体步骤，找到最适用和性价比最高的代理服务，检索最相关数据，提供给代理服务。（如果涉及多个 Web2 平台，则需将意图分拆给不同的代理服务）
步骤三：代理服务 —— 执行具体的步骤
步骤四：PIN Protocol —— 向用户反馈结果
毕竟日常生活需求大多时候需要金钱交易，在 PIN AI 中，资金流向应是：
用户向 PIN Protocol 支付 Gas 费用（个人猜测可能是为了激活本次意图交易）。由于 PIN Protocol 先拆解了用户意图，再索引和发送了与意图最相关的数据给代理服务，所以代理服务完成任务执行后，会将部分服务费作为小费回馈给 PIN Protocol。
所以，PIN Protocol 和代理服务都可以从用户给的服务费中抽成。
举个例子：
用户可下载个人 AI 到电脑或手机上，向个人 AI 提出需求，比如“在亚马逊上购买最便宜的 GTX 3080 显卡”，并支付费用（购买费 服务费 PIN Protocol Gas 费）。
个人 AI 将这个需求传达给 PIN Protocol。
理解和拆解用户意图后，PIN Protocol 会将用户的意图拆解为具体的任务步骤，与最相关的数据一同发送给代理服务。可能会同时存在数十个专门用户亚马逊购物的代理服务，因此 PIN Protocol 需要根据它们的成本、性能和往期完成情况来综合考量，选中最适用的一个。
由代理服务在亚马逊上找到性价比最高的 GTX 3080 显卡，并下单。完成后，会将意图拆解费和数据调用费支付给 PIN Protocol。PIN Protocol 和个人 AI 向用户反馈结果，向用户发送 PIN 代币作为奖励。
网络参与者个人 AI 使用者：在电脑或手机上安装个人 AI，将个人数据连接至 PIN Protocol，能获得 PIN 代币奖励。
价值流转用户：像上述使用模式一样，用户进行了有价值的交易，也会获得 PIN 代币奖励。
PIN Protocol 节点：跟踪和验证连接到网络的用户数据。运营商需要质押，代币持有者可以质押代币到节点，二者都能获得质押奖励。
代理服务：开发者能赚取服务费。
二、核心开发团队Davide Crapis - 联合创始人
区块链协议设计背景，有一部分 AI 背景
曾在 Lyft 担任高级数据科学家，设计和实施了激励分配算法，每年向乘客和司机发放 xx 美元的增长激励。后来辞职后有一段时间是独立研究员，研究激励方案和代币分配。在创立 PIN AI 之前，他在以太坊基金会担任“稳健激励”方向的研究科学家。
曾开发过一个“消费者对投资/信贷产品利率敏感度”的机器学习模型，还曾在哥伦比亚商学院担任了四年机器学习方向的研究员和导师。加入过 Web2 开发者社区“南方公园”，探索大语言模型与区块链交叉领域。
Ben Wu - 联合创始人
运营背景，可能提供战略方向和 AI 产品 Idea
麻省理工毕业，Y Combinator 校友。在创立 PIN AI 之前，在雅虎的战略数据解决方案部门担任数据库和运营总监，负责大规模数据项目的运营和管理。
Bill Sun - 联合创始人、首席科学家
量化交易和 AI 背景
斯坦福大学数学博士，曾在 Google DeepMind 做 AI 研究。曾在一家华尔街资管公司做人工智能/量化交易股票投资经理。创建了 AI 研究组织 AI Club，创建了 AI 技术社区 AGI House。a16z scout fund 的天使投资人。他也是 Generative Alpha 的创始人，做企业级 AI 解决方案。
三、思考与总结第一次工业革命，机械释放了双手；
第二次工业革命，电力打破了日夜的界限；
第三次工业革命，互联网融合了虚实的边界。
AI 的出现被普遍认为是第四次工业革命的标志，而 AI Agent 是这场探索旅途中的船票，我们每个人都能登上这艘前往“人机交互”未来的巨轮。
在过去几十年里，互联网上每天都在发生大量的活动和产生海量的数据，然而，用户却没有掌握对这些数据的所有权。
iPhone 16 刚刚发布，带来了 Apple Intelligence，但 PIN AI 有机会建立一个比 Apple Intelligence 更加开放的 AI Agent 生态系统。
在这其中，开发者可以通过开发创新的 Web2 平台代理服务获得奖励，这会催生出性能和质量越来越高的 AI Agent，引发创新浪潮。
而数十亿的手机用户不仅可以使用个性化的个人 AI，还可以分享设备数据来获得奖励。
用户的数据支撑起整个 PIN AI 生态，这就是用户的力量，也正是 Web3 的起点——去中心化和所有权。
希望能尽快看到 PIN AI 网络的落地以及带来的激励机制能否有效地发挥作用，让开源贡献者大军涌入其中，然后创造更大规模的创新浪潮。测试网可能会在 10 月推出，明年 1 月上线主网并 TGE，值得期待。
个人 AI（Personal AI）：个性化的 AI Agent，可实时适应用户偏好。它是用户与代理服务的连接点，有点像协调员。用户可将其下载到手机或电脑设备上使用。
代理服务（Agentic Services）：针对 Web2 平台在链上构建的 AI Agent，可在一些顶级 Web2 平台上执行任务，执行过程和完成情况记录在区块链上
官方还提到了外部 AI（External AI），可能在未来支持与其他 LLM 或 Web2 AI Agent 的交互。
PIN AI 架构核心：
PIN Protocol，一种 DePIN 分布式数据存储网络，任何人都可以将自己的设备与网络相连接，分享数据。集成了基于 BERT 的模型，可在处理用户数据的各个阶段对数据匿名化，确保隐私并符合数据保护法规。
个人 AI 建立在其中。一方面为个人 AI 提供个性化数据，另一方面为代理服务提供最相关数据。
PIN Protocol 由三个组件构建：
1.私有存储和计算层：分布式存储数据，安全地存储用户分享的设备数据（包括照片、视频等），并使最相关的数据随时可供个人 AI、代理服务使用。用户可将自己的设备连接至该网络，提供设备数据，获得原生代币 $PIN 奖励。
2.数据连接器：使用 zk 技术来跟踪和验证连接到网络的用户数据。我认为相当于 PIN 网络的节点，节点运营商需要质押 $PIN 代币去做验证，而一些代币持有者可以质押代币到节点，二者都能获得代币质押奖励。
3.代理链接：旨在将个人 AI 与代理服务相匹配。由代理注册表和交易机制构成，前者用于跟踪性能指标，而后者“思考”如何将个人 AI 与代理服务相匹配（基于每个代理服务的成本、性能和完成质量）
用户使用模式/业务逻辑：
在用户使用时，提出某个具体需求后，PIN AI 会按照以下步骤来进行：
步骤一：个人 AI —— 收集用户提出的需求
用户向个人 AI 提出需求，个人 AI 将需求转交至 PIN Protocol
步骤二：PIN Protocol —— 做任务执行前准备
拆解用户意图为具体步骤，找到最适用和性价比最高的代理服务，检索最相关数据，提供给代理服务。（如果涉及多个 Web2 平台，则需将意图分拆给不同的代理服务）
步骤三：代理服务 —— 执行具体的步骤
步骤四：PIN Protocol —— 向用户反馈结果
毕竟日常生活需求大多时候需要金钱交易，在 PIN AI 中，资金流向应是：
用户向 PIN Protocol 支付 Gas 费用（个人猜测可能是为了激活本次意图交易）。由于 PIN Protocol 先拆解了用户意图，再索引和发送了与意图最相关的数据给代理服务，所以代理服务完成任务执行后，会将部分服务费作为小费回馈给 PIN Protocol。
所以，PIN Protocol 和代理服务都可以从用户给的服务费中抽成。
举个例子：
用户可下载个人 AI 到电脑或手机上，向个人 AI 提出需求，比如“在亚马逊上购买最便宜的 GTX 3080 显卡”，并支付费用（购买费 服务费 PIN Protocol Gas 费）。
个人 AI 将这个需求传达给 PIN Protocol。
理解和拆解用户意图后，PIN Protocol 会将用户的意图拆解为具体的任务步骤，与最相关的数据一同发送给代理服务。可能会同时存在数十个专门用户亚马逊购物的代理服务，因此 PIN Protocol 需要根据它们的成本、性能和往期完成情况来综合考量，选中最适用的一个。
由代理服务在亚马逊上找到性价比最高的 GTX 3080 显卡，并下单。完成后，会将意图拆解费和数据调用费支付给 PIN Protocol。PIN Protocol 和个人 AI 向用户反馈结果，向用户发送 PIN 代币作为奖励。
网络参与者
个人 AI 使用者：在电脑或手机上安装个人 AI，将个人数据连接至 PIN Protocol，能获得 PIN 代币奖励。
价值流转用户：像上述使用模式一样，用户进行了有价值的交易，也会获得 PIN 代币奖励。
PIN Protocol 节点：跟踪和验证连接到网络的用户数据。运营商需要质押，代币持有者可以质押代币到节点，二者都能获得质押奖励。
代理服务：开发者能赚取服务费。
二、核心开发团队
Davide Crapis - 联合创始人
区块链协议设计背景，有一部分 AI 背景
曾在 Lyft 担任高级数据科学家，设计和实施了激励分配算法，每年向乘客和司机发放 xx 美元的增长激励。后来辞职后有一段时间是独立研究员，研究激励方案和代币分配。在创立 PIN AI 之前，他在以太坊基金会担任“稳健激励”方向的研究科学家。
曾开发过一个“消费者对投资/信贷产品利率敏感度”的机器学习模型，还曾在哥伦比亚商学院担任了四年机器学习方向的研究员和导师。加入过 Web2 开发者社区“南方公园”，探索大语言模型与区块链交叉领域。
Ben Wu - 联合创始人
运营背景，可能提供战略方向和 AI 产品 Idea
麻省理工毕业，Y Combinator 校友。在创立 PIN AI 之前，在雅虎的战略数据解决方案部门担任数据库和运营总监，负责大规模数据项目的运营和管理。
Bill Sun - 联合创始人、首席科学家
量化交易和 AI 背景
斯坦福大学数学博士，曾在 Google DeepMind 做 AI 研究。曾在一家华尔街资管公司做人工智能/量化交易股票投资经理。创建了 AI 研究组织 AI Club，创建了 AI 技术社区 AGI House。a16z scout fund 的天使投资人。他也是 Generative Alpha 的创始人，做企业级 AI 解决方案。
三、思考与总结
第一次工业革命，机械释放了双手；
第二次工业革命，电力打破了日夜的界限；
第三次工业革命，互联网融合了虚实的边界。
AI 的出现被普遍认为是第四次工业革命的标志，而 AI Agent 是这场探索旅途中的船票，我们每个人都能登上这艘前往“人机交互”未来的巨轮。
在过去几十年里，互联网上每天都在发生大量的活动和产生海量的数据，然而，用户却没有掌握对这些数据的所有权。
iPhone 16 刚刚发布，带来了 Apple Intelligence，但 PIN AI 有机会建立一个比 Apple Intelligence 更加开放的 AI Agent 生态系统。
在这其中，开发者可以通过开发创新的 Web2 平台代理服务获得奖励，这会催生出性能和质量越来越高的 AI Agent，引发创新浪潮。
而数十亿的手机用户不仅可以使用个性化的个人 AI，还可以分享设备数据来获得奖励。
用户的数据支撑起整个 PIN AI 生态，这就是用户的力量，也正是 Web3 的起点——去中心化和所有权。
希望能尽快看到 PIN AI 网络的落地以及带来的激励机制能否有效地发挥作用，让开源贡献者大军涌入其中，然后创造更大规模的创新浪潮。测试网可能会在 10 月推出，明年 1 月上线主网并 TGE，值得期待。
郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。
