Người phỏng vấn: Xiyou, ChainCatcher

Khách mời: Sean Ren, Tyler Chu, Sahara Lianchuang

Biên tập viên: Marco, ChainCatcher

Kể từ khi OpenAI phát hành mô hình lớn Sora Wensheng Video AI, AI một lần nữa trở thành chủ đề nóng nhất trên thị trường hiện nay, các làn sóng đầu tư nối tiếp nhau kéo đến, các dự án sáng tạo tích hợp AI và Web3 mọc lên như nấm sau mưa. Theo nền tảng dữ liệu được mã hóa Rootdata, có gần 240 dự án được đưa vào phần "AI và Web3", rõ ràng đã trở thành một đường đua độc lập. Mạng AI phi tập trung Sahara là một trong những dự án ngôi sao trong phần này.

Được thành lập bởi Sean Ren và Tyler Chu vào tháng 5 năm ngoái, Sahara là cơ sở hạ tầng mạng AI phi tập trung tạo điều kiện thuận lợi cho việc tài sản hóa AI và được thiết kế để giúp người dùng triển khai hoặc xây dựng các sản phẩm AI tùy chỉnh và cá nhân hóa.

Sean Ren là giáo sư chính thức tại Khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Nam California và có 15 năm kinh nghiệm nghiên cứu ngành trong lĩnh vực AI; Tyler Chu từng giữ chức giám đốc đầu tư tại Binance Labs và tham gia vào nhiều dự án đầu tư và ươm tạo .

Vào tháng 3 năm nay, Sahara thông báo rằng họ đã hoàn thành khoản tài trợ trị giá 6 triệu USD do Polychain Capital dẫn đầu vào đầu tháng 8 năm ngoái, với sự tham gia của các tổ chức đầu tư như Sequoia Capital, Samsung Next và Nomad Capital.

Hai nhà sáng lập nói với ChainCatcher rằng Sahara hiện cung cấp dịch vụ dữ liệu cho hơn 30 khách hàng doanh nghiệp, bao gồm Microsoft, Amazon, MIT, Snapchat, Character AI và các công ty nổi tiếng khác, đồng thời đã tạo ra doanh thu hàng triệu đô la.

Trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với ChainCatcher, Tyler Zhou tiết lộ rằng Sahara sẽ ra mắt các sản phẩm dành cho người dùng C-end vào tháng 4 và tháng 5; họ sẽ ra mắt mạng thử nghiệm Sahara Testnet vào quý 3 và phấn đấu ra mắt mạng chính vào quý 4.

Ngày 4/4, đối với những người dùng sớm, Sahara đã triển khai hoạt động tích điểm đầu tiên Sahara Social trên nền tảng nhiệm vụ Galxe, người dùng có thể kiếm điểm thưởng sớm thông qua các nhiệm vụ như kết nối mạng Sahara và đăng ký danh sách chờ.

Câu chuyện đằng sau việc tạo ra Sahara

1. ChainCatcher: Trải nghiệm cá nhân của Sean Ren là gì và anh ấy đã tham gia vào Web3 như thế nào? Bạn làm gì ở Sahara?

Sean Ren: Kinh nghiệm học tập và làm việc của cá nhân tôi đều có nền tảng kỹ thuật.

Trước khi thành lập Sahara, tôi đã từng là giáo sư chính thức tại Khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Nam California (USC) trong 7 năm, tập trung vào nghiên cứu học thuật về AI và NLP.

Khi đang học Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Illinois ở Urbana-Champaign, tôi đã tạo dự án kinh doanh đầu tiên của mình, StylePuzzle (một nền tảng thương mại điện tử giới thiệu quần áo cho các tín đồ thời trang) và nhận được đầu tư từ Plug & Play Ventures, từ vòng thiên thần đến vòng C. .

Chúng tôi đã làm bạn với Tyler được 6 năm, cơ hội để chúng tôi bắt đầu kinh doanh sẽ là vào năm 2022. Khi đó, chúng tôi đã thảo luận về nhiều khuyết điểm của bản thân sản phẩm Web2 AI, đặc biệt là vấn đề mô hình kinh tế.

Mô hình kinh tế AI hiện tại chỉ mang lại lợi ích cho một số ít chuyên gia. Những người tham gia hệ sinh thái AI khác như chủ sở hữu dữ liệu, người thu thập, nhà cung cấp và nhà cung cấp phản hồi mô hình không nhận được khoản bồi thường kinh tế hợp lý cũng như các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu của người dùng. thuận lợi cho sự phát triển lâu dài.

Nguyên tắc đầu tiên của các sản phẩm của Sahara là giải quyết các điểm yếu của ngành AI truyền thống hiện nay và đảm bảo rằng tất cả những người tham gia hệ sinh thái AI có thể nhận được lợi ích phù hợp hoặc hợp lý dựa trên sự đóng góp trong công việc của họ và không còn bị giới hạn ở khả năng tính toán của các mô hình lớn và các kịch bản thực hiện. .

Hiện tại, tôi chịu trách nhiệm chính về phát triển sản phẩm và BD tại Sahara.

ChainCatcher: Tyler Chu trước đây từng là giám đốc đầu tư tại Binance Labs, tại sao lại rời Binance và chọn khởi nghiệp trong lĩnh vực AI?

Tyler Chu: Sau khi tốt nghiệp đại học UC Berkeley, tôi làm việc trong lĩnh vực ngân hàng đầu tư và đầu tư cổ phần tư nhân PE, chủ yếu trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng, công nghệ thông tin, CNTT và bất động sản.

Tôi gia nhập Binance Labs vào đầu năm 2022 và chịu trách nhiệm đầu tư vào thị trường Hoa Kỳ, chủ yếu thực hiện các dự án ươm tạo và đầu tư.Giai đoạn đầu tiên của MVB đã được triển khai dưới sự lãnh đạo của tôi.

Có một số cân nhắc chính khi lựa chọn rời Binance và thành lập Sahara với Giáo sư Ren vào đầu năm 2023: Thứ nhất, có rất nhiều vấn đề trong mô hình kinh tế của toàn bộ hệ sinh thái AI. Công nghệ mã hóa chuỗi khối và nền kinh tế mã thông báo có thể được sử dụng để giải quyết những vấn đề này.

Cá nhân tôi cảm thấy nền tảng và kiến ​​thức chuyên môn của Giáo sư Ren là ứng cử viên phù hợp nhất để làm các sản phẩm liên quan. Trên thị trường chưa có đội ngũ nào hiểu được toàn bộ vòng khép kín của hệ sinh thái, công nghệ và kinh tế của hệ thống AI như Giáo sư Ren.

Ngoài ra, Giáo sư Ren không phải là một nhà nghiên cứu chỉ nghiên cứu theo nghĩa truyền thống mà còn có sự nhạy bén trong kinh doanh và khứu giác rất mạnh.

2. ChainCatcher: Mục tiêu và định vị sản phẩm của Sahara là gì? Ngoài việc thương mại hóa AI, bạn còn muốn giải quyết vấn đề gì khác?

Sean Ren: Hiện tại, sản phẩm chính của Sahara là cơ sở hạ tầng mạng phi tập trung hỗ trợ mọi người xây dựng hoặc triển khai các sản phẩm AI được cá nhân hóa của họ.

Sahara có thể được coi là một mạng lưới phi tập trung bao gồm Lớp thực thi, Lớp giao dịch và Lớp ứng dụng.

Ở lớp ứng dụng, Sahara cung cấp thị trường dữ liệu phi tập trung tích hợp sẵn (Thị trường dữ liệu phi tập trung còn gọi là Dữ liệu Sahara) và cung cấp các phương tiện hỗ trợ như bộ công cụ liên quan đến xử lý dữ liệu (như thu thập, chú thích, QA, v.v.) cho người dùng Sử dụng và truy cập để giúp đào tạo các mô hình AI của mình.

Hầu hết người dùng đến Sahara để xây dựng các sản phẩm AI của riêng họ. Dữ liệu Sahara trước tiên có thể giúp giải quyết các vấn đề về thu thập, ghi nhãn và chuyển đổi dữ liệu.

Ngoài ra, với tư cách là thị trường dữ liệu, Sahara là nền tảng liên kết quan trọng thu hút người cung cấp và người yêu cầu dữ liệu, không chỉ có thể cung cấp dịch vụ dữ liệu có giá trị cao cho việc đào tạo mô hình AI mà còn giúp người dùng có nhu cầu dữ liệu khám phá thêm nhiều nhà cung cấp dữ liệu. từ đó xây dựng AI tự động thuận lợi hơn, v.v.

Thị trường dữ liệu phi tập trung của Sahara Data là một lợi thế lớn của các sản phẩm của Sahara và là chìa khóa để phân biệt nó với các dự án Web3 AI trên thị trường. Ra mắt vào tháng 10 năm ngoái, đến nay nó đã trực tuyến được khoảng 6 tháng, ban đầu chỉ phục vụ một số khách hàng doanh nghiệp như Microsoft, Snapchat, MIT, Motherson Group, Amazon, v.v., cung cấp cho họ các dịch vụ và xử lý dữ liệu liên quan. những nhiệm vụ khó khăn nhất trong ngành. Một số vấn đề về yêu cầu dữ liệu.

Lớp thực thi Sahara hỗ trợ mã hóa và phân bổ dữ liệu, tức là bằng chứng về quyền sở hữu, thông qua việc sử dụng công nghệ hình mờ kỹ thuật số tiên tiến và các cơ sở khóa công khai. Nó tương tự như bằng chứng về quyền sở hữu khi người dùng tạo điểm dữ liệu, tập dữ liệu hoặc Khi nào Khi tạo một mô hình, bạn có thể nhúng Did của riêng mình vào dữ liệu hoặc mô hình đó để tạo hình mờ nhằm chứng minh quyền sở hữu dữ liệu của bạn. Hình mờ này sẽ luôn tồn tại dưới dạng luồng dữ liệu và mô hình của người dùng. Điều này cho phép phân bổ dữ liệu và mô hình.

Bằng cách sử dụng cơ chế chứng minh quyền sở hữu, nếu người dùng cần dựa vào mô hình cơ bản do một người hoặc một nhóm người nhất định xây dựng khi đào tạo AI của riêng họ hoặc thực hiện suy luận, thì thu nhập do sản phẩm AI tạo ra trong tương lai có thể được phân phối cho những người nắm giữ mô hình cơ bản.

3. ChainCatcher: Vào ngày 5 tháng 3, Sahara đã thông báo hoàn thành vòng tài trợ hạt giống trị giá 6 triệu đô la Mỹ do Polychain Capital dẫn đầu, với sự tham gia của Sequoia Capital và những người khác. Sahara đã tiếp cận những nhà đầu tư này như thế nào? Tại sao bạn nghĩ Sahara được họ ưa chuộng? Các tổ chức đầu tư đã đưa ra những hình thức trợ giúp nào?

Tyler Chu: Trên thực tế, vòng tài trợ hạt giống không phải là khoản tài trợ gần đây, nó đã được hoàn thành vào đầu tháng 8 năm ngoái. Không giống như các đội khác, Sahara không công khai ngay khi hoàn thành tài trợ mà chờ đợi thời điểm thích hợp và sản phẩm ra mắt trước khi quảng bá.

Lý do đưa ra thông báo này là vì quá trình phát triển sản phẩm của Sahara đã bước sang một giai đoạn mới và hàng loạt sản phẩm mới sẽ được ra mắt tiếp theo, bao gồm cả các ứng dụng liên quan đến sinh thái.

Vòng hạt giống Sahara được đăng ký vượt mức và có nhiều lựa chọn để lựa chọn, nhưng sự lựa chọn nhà đầu tư của chúng tôi mang tính chiến lược cao. Những nhà đầu tư này có thể giúp Sahara nhìn thấy tình hình phát triển của các công ty AI toàn cầu, các công ty khởi nghiệp AI ở các giai đoạn khác nhau đang làm gì, xu hướng kinh tế AI toàn cầu, nền kinh tế AI khác nhau như thế nào ở các quốc gia khác nhau, các công ty AI hàng đầu đang làm gì, v.v. . .

Lợi thế và tiến trình phát triển của Sahara

4. ChainCatcher: Bạn nghĩ sự khác biệt giữa Sahara và các sản phẩm AI truyền thống như ChatGPT là gì?

Sahara đồng sáng tạo Sean Ren: Nó có thể được xem từ hai cấp độ.

Trước hết, Sahara không tạo ứng dụng và sản phẩm cuối cùng được giao không phải là sản phẩm GPT nhất định. Sahara là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng mạng phi tập trung. Lớp ứng dụng của nó không xác định sản phẩm AI Agent mà các nhà phát triển muốn xây dựng. Thay vào đó, nó cung cấp các API, SDK hỗ trợ liên quan và các bộ công cụ khác để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xây dựng AI Agent của riêng mình.

Thứ hai, ChatGPT là robot đàm thoại hỏi đáp, trong khi Sahara Knowledge Agents (KA Knowledge Agents) trên Sahara là các chương trình trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh, rất khác so với robot đàm thoại truyền thống, chúng có thể phân tích dữ liệu một cách độc lập, đưa ra quyết định đáng tin cậy. dựa trên nhu cầu cụ thể và hành động hoặc thực hiện nhiệm vụ theo những hướng dẫn nhất định để đạt được một mục tiêu nhất định.

Ví dụ: mục đích của KA của KOL là giúp lọc thông tin lời mời quảng cáo trong DM Twitter của họ, tạo báo cáo hợp lý hàng ngày, trả lời DM của người khác, v.v. KA có thể tự động thực hiện các lệnh này bất kỳ lúc nào.

Sahara là nhà xây dựng cơ sở hạ tầng và cung cấp các công cụ cũng như nền tảng để xây dựng Đại lý Tri thức (KA) tùy chỉnh.

Tyler Zhou: So với ChatGPT và các dự án AI khác trên thị trường, Sahara tập trung vào Personalized Agent.

Đây là một chương trình trí tuệ nhân tạo được tùy chỉnh, có khả năng không chỉ giới hạn ở việc trò chuyện mà còn có thể giúp người dùng thực hiện nhiều việc.

Có hai điều kiện tiên quyết để xây dựng một "Tác nhân được cá nhân hóa", thứ nhất là bạn cần có cơ sở dữ liệu của riêng mình, sau đó đào tạo Tác nhân AI dựa trên dữ liệu của chính bạn để nó có thể đạt được một số khả năng mong muốn; thứ hai là bạn cần xây dựng cơ sở hạ tầng và công cụ liên quan đến Đại lý.

Sahara không chỉ cung cấp các công cụ xử lý liên quan đến dữ liệu như thị trường dữ liệu mà lớp thực thi của nó còn có thể đảm bảo rằng dữ liệu người dùng có thể đào tạo AI của riêng họ với khả năng bảo vệ quyền riêng tư và cung cấp các công cụ cơ sở hạ tầng có liên quan để giúp người dùng xây dựng KA tốt hơn.

Sahara Network hỗ trợ người dùng tùy chỉnh Đại lý AI của riêng họ mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư dữ liệu của họ, đồng thời cung cấp nền tảng không cần mã (no code) để xây dựng Đại lý.

5. ChainCatcher: Dữ liệu của Sahara kể từ khi thành lập là gì? Trọng tâm công việc tiếp theo của bạn là gì?

Sean Ren: Trước hết, về sản phẩm, Sahara đã xây dựng thị trường dữ liệu phi tập trung, Sahara Data và ra mắt sản phẩm vào tháng 10 năm ngoái.

Cho đến nay, Sahara Data đã hợp tác với tổng cộng 31 khách hàng doanh nghiệp, cải tiến công nghệ đồng thời tăng doanh thu.

Tính đến cuối quý 1 năm nay, Sahara Data đã tích lũy được 200.000 người dùng.

Tiếp theo, Sahara sẽ tập trung vào ba khía cạnh, đây cũng là những hành động quan trọng trong ngắn hạn:

Đầu tiên là mở cửa thị trường dữ liệu phi tập trung cho công chúng, cả cá nhân và doanh nghiệp đều có thể sử dụng;

Thứ hai là xây dựng hoặc ra mắt một số sản phẩm dành cho người dùng C-end liên quan đến lớp thực thi dựa trên Sahara Data, chẳng hạn như Knowledge Vault (cơ sở tri thức), Knowledge Marketplace (thị trường tri thức), v.v.

Thứ ba, Testnet của mạng thử nghiệm Sahara sẽ được ra mắt vào Quý 3.

6. ChainCatcher: Thách thức lớn nhất mà công ty hiện đang phải đối mặt là gì?

Sean Ren: Đội ngũ của công ty đã mở rộng quá nhanh, từ đội ban đầu gồm chục người lên hơn 40 người, sắp tới nhóm có thể bổ sung thêm 30-40 người nữa trong một hoặc hai tháng tới.

Tyler Chu: Từ góc độ thị trường và sinh thái, tôi nghĩ thách thức lớn nhất là trong giai đoạn đầu, Sahara được định vị là sản phẩm "Tiền điện tử cho AI" (nghĩa là sử dụng Tiền điện tử để trao quyền cho toàn bộ AI), còn thị trường và hệ sinh thái mà nó tiếp cận sẽ lớn hơn "AI cho tiền điện tử".

Về sự khác biệt giữa “Crypto for AI” và “AI for Crypto”, “Crypto for AI” trước đây đề cập đến việc sử dụng công nghệ Crypto và blockchain để đạt được sự kết hợp tốt hơn với AI nhằm giúp nâng cao và cải tiến các sản phẩm AI, v.v. ., đây là một thị trường toàn cầu lớn hơn, sau này "AI cho tiền điện tử" có nghĩa là AI được sử dụng để cải thiện các sản phẩm tiền điện tử, chẳng hạn như trong hợp đồng thông minh hoặc trong một số ứng dụng của blockchain, v.v. Ở giai đoạn hiện tại, đây là A tương đối thị trường nhỏ, nhiều hơn về tường thuật.

Tuy nhiên, sự cường điệu chủ đạo hiện nay trên thị trường là các sản phẩm “AI cho tiền điện tử”, bỏ qua tính kinh tế của toàn bộ hệ sinh thái AI, toàn bộ hệ thống AI và xu hướng kinh tế toàn cầu, dẫn đến thị trường rất ồn ào, đặc biệt là trong sáu tháng qua. .

Làm thế nào Sahara vẫn có thể bám sát ý định ban đầu của mình là làm những gì cô ấy muốn làm, những gì cô ấy nên làm và những gì đúng đắn trong một môi trường ồn ào là một thách thức lớn.

Sahara đã phục vụ hơn 30 công ty bao gồm Microsoft và Amazon.

7. ChainCatcher: Kể từ khi thành lập, Sahara đã thu hút hơn 30 khách hàng doanh nghiệp, bao gồm Microsoft, Snapchat và MIT. Sahara cung cấp cho họ những dịch vụ gì và tại sao các công ty nổi tiếng này lại chọn hợp tác với công ty?

Sean Ren: Sản phẩm đầu tiên được Sahara tung ra thị trường dữ liệu phi tập trung Sahara Data, cũng có những sản phẩm cạnh tranh tương tự trên Web2 như nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu tập trung Skill AI. So với các nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu tập trung, Sahara Data có nhiều lợi thế hơn.

Trước hết, Sahara có thể tiếp cận một số lượng lớn nhân viên thu thập và chú thích dữ liệu AI ở nhiều khu vực khác nhau trên thế giới thông qua các cơ chế khen thưởng và khuyến khích kinh tế khác nhau. Hiện tại, có khoảng 200.000 nhân viên liên quan đến AI trên mạng lưới Sahara và hầu hết trong số họ Là những người bản địa của ngành công nghiệp AI Web2 bị Sahara thu hút vì nó cho phép họ hưởng lợi từ việc đóng góp dữ liệu, chẳng hạn như tiền điện tử dưới dạng thanh toán.

Đối với các công ty hợp tác, họ có nhu cầu dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như Snapchat cần thu thập dữ liệu hội thoại, Microsoft thu thập dữ liệu đa phương thức và MIT cần nhiều dữ liệu video khác nhau.

Là nhà cung cấp dữ liệu, Sahara có lợi thế lớn trong việc đa dạng hóa dữ liệu, có cơ sở dữ liệu ứng viên rất đa dạng để khách hàng lựa chọn và có thể thích ứng với các nhu cầu dữ liệu khác nhau.

Bằng cách hợp tác với hơn 30 công ty, Sahara tiếp tục hoàn thiện sản phẩm của mình và khiến chúng hoàn thiện hơn để đáp ứng tốt hơn nhu cầu dữ liệu của nhiều công ty và thương gia khác nhau trên khắp thế giới, hình thành một chu kỳ tích cực.

8. ChainCatcher: Hiện tại, người dùng tham gia Sahara cần phải nằm trong danh sách chờ trên trang web chính thức. Những cách để người dùng tham gia Sahara là gì? Những phần thưởng nào sẽ được trao cho người dùng tham gia sớm?

Tyler Zhou: Từ tháng 4 đến tháng 5, Sahara sẽ ra mắt sản phẩm C-end đầu tiên. Khi đó, người dùng C-end có thể đóng góp kiến ​​thức và kỹ năng của mình cho nền tảng.

Đối với những người dùng sớm, Sahara cũng sẽ có các cơ chế khen thưởng khác nhau. Thông tin thêm sẽ được công bố sau khi thông tin này được công bố vào tháng 4 hoặc tháng 5. Mạng thử nghiệm Sahara Testnet sẽ được ra mắt vào Quý 3 hoặc Quý 4 và mạng chính sẽ được ra mắt vào Quý 4.

9. ChainCatcher: Quan điểm của bạn về GPU phi tập trung, Agent và các dự án mã hóa AI khác trên thị trường là gì? Làm thế nào để đánh giá độ tin cậy của một dự án mã hóa AI?

Sean Ren: Hiện tại, các sản phẩm AI mã hóa trên thị trường có thể chia thành hai phe theo “AI for Crypto” và “Crypto for AI”.

"Crypto for AI" là một thị trường lớn hơn. Đối với những người trong ngành AI như chúng tôi, chúng tôi quan tâm nhiều hơn đến cách sử dụng công nghệ blockchain và Web3 để giải quyết một số lời chỉ trích về các sản phẩm AI Web2. Đặc biệt là các vấn đề như mô hình kinh tế và quyền sở hữu dữ liệu.

Hiện nay có rất nhiều dự án sử dụng mô hình kinh tế của blockchain để thúc đẩy những hành vi nhất định trong AI, tuy nhiên cá nhân tôi cho rằng điều này quá nông cạn, họ chỉ nhìn thấy mô hình kinh tế mà không xem xét đến hệ sinh thái đằng sau toàn bộ AI, chẳng hạn như như sự riêng tư và mã hóa dữ liệu đào tạo.

Nhìn từ góc độ toàn bộ hệ sinh thái AI, thượng nguồn nhất phải là lĩnh vực dữ liệu và xử lý dữ liệu, trên thị trường cũng có những dự án liên quan đến dữ liệu nhưng hầu hết chỉ có mô hình kinh tế mã hóa hấp dẫn nhất (chẳng hạn như Label to earn) và Nó không đề cập đến các vấn đề của chính dữ liệu như quyền sở hữu, phân bổ mô hình, v.v. Nó chỉ xây dựng một ứng dụng.

Về việc đào tạo các mô hình lớn sử dụng phương pháp GPU phân tán, cá nhân tôi cho rằng hướng đi này rất khó khăn và phụ thuộc vào mức độ phân cấp của dự án. Nếu bạn chỉ gắn kết chúng lại với nhau một cách tượng trưng trong cùng một phòng máy tính hoặc một số phòng máy tính cách nhau không xa thì đây là sự phân cấp giả tạo, nếu bạn muốn gắn kết các GPU còn trống trên khắp thế giới lại với nhau. về tốc độ giữa các mạng khác nhau, hơi khó đạt được.

Ngoài ra còn có những phát triển tương đối phổ biến như Machine Learning và các phát triển liên quan đến ZK vẫn còn tương đối dài hạn. Vì vậy, khi đánh giá một dự án, trước tiên cần phải xem rõ dự án nào có thể đạt được và thương mại hóa trong ngắn hạn, dự án nào cần tìm hiểu lâu dài.