讀懂Ritual ：超豪華融資背景，Balaji參投的去中心化AI計算平台

強大的融資陣容和團隊背景

值得注意的是，Ritual 的融資陣容很強大。參投方 Robot Ventures 出手勝率頗高，在其參與的投資中，不乏每輪牛市的明星項目，如 Optimsim、Compound、Lido、Eigenlayer 等。Hypersphere Ventures 也是 Worldcoin 和 Sei network 的參投方。在公開的信息中，還可以看到諸如前 Coinbase 首席技術官 Balaji Srinivasan 等著名天使投資人的參與。

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Ritual 的顧問團隊也「星光熠熠」，包括 NEAR Protocol 聯合創始人兼 Transformers 聯合創始人 Illia Polosukhin（「Attention is All You Need」）、EigenLayer 創始人兼合夥人 Sreeram Kannan 等。1 月 10 日，BitMEX 聯創 Arthur Hayes 宣布已加入 Ritual 擔任顧問。

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Ritual 團隊在加密領域已有多年的工作經歷。創始人是 Niraj Pant 和 Akilesh Potti，Niraj Pant 擁有伊利諾伊大學香檳分校的計算機科學學士學位，在創立 Ritual 之前，Niraj 是 Polychain Capital 的普通合夥人，還擔任過 CoinDCX 的董事會成員、紅杉資本大使以及 Source Networks 的聯合創始人兼首席技術官。Akilesh Potti 畢業於康奈爾大學，也曾是 Polychain 的合夥人。

此外，Ritual 的創始成員、MEV 獨立研究員 Anish Agnihotr，也曾作為研究員在 Paradigm 工作。

Ritual 尚未發幣，將在之後的幾周裡開源其 AI 工作流程和基礎設施。

Ritual 是什麼？

Ritual

Ritual 將分佈式節點網絡匯集在一起，可以訪問計算和模型創建者，並使所有創建者能夠在這些節點上托管他們的模型。然後，用戶可以使用一個通用 API 訪問該網絡上的任何模型（無論是 LLM 還是經典的 ML 模型），並且該網絡具有額外的加密基礎設施，可以保證計算完整性和隱私。

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Ritual 的構件如下：

Ritual Superchain ：一套主權模塊化執行層，每個層都包含專門的狀態預編譯（SPC），適合不同類別的任意計算，主要圍繞人工智能模型，從經典模型到基礎模型 GMP 層促進現有區塊鏈和 Ritual Superchain 之間的互操作，Ritual Superchain 充當所有區塊鏈的 AI 協處理器。Ritual 的 AI VM 不僅包含 SPC，還包含促進優化執行的基礎層基礎設施，包括推理引擎二進制文件和矢量數據庫。
Node Set：Ritual Superchain 由節點類別組成，每個節點包含不同的功能和資源需求。Ritual 節點包括規範的完整節點和驗證器節點，以及 Ritual 特定節點（包括證明節點、模型緩存節點和隱私節點）。Ritual 證明和隱私節點可以根據用戶所需的保證和人工智能模型的複雜性利用各種機制，從證明方面的 ZK 到 Optimsim，以及隱私方面的 FHE 到 MPC。
關於有狀態預編譯 (SPCs)：有狀態預編譯是具有狀態訪問權限的預編譯。Ritual 需要高度優化的操作，能夠有效地計算各種 AI 模型的特定功能。一些 SPC 可以作為其他 SPC（即微調和推理）的組合來實現。一些 SPC 可以充分利用各種類型的並行性（即嵌入），而其他 SPC 則通過構造順序進行。
通用消息傳遞 (GMP)：Ritual 使任何鏈上的應用程序都可以通過緊湊的雙向通用消息傳遞傳輸來利用超級鏈的執行功能。
Portals：Portals 是 Ritual 的一項獨特功能，允許在利用 Ritual 超級鏈之前通過本機智能合約對源鏈進行急切的數據評估。Portals 針對 AI 模型輸入的靜態分析進行優化，將計算本地化到源鏈，最大限度地減少通過網絡發送的數據。

Infernet

Infernet 是 Ritual 將發布的協議和實用程序套件中的第一個構建塊，Infernet 節點 v0.1.0 是一個輕量級的鏈外客戶端，用於 Infernet 服務計算工作負載。

Infernet 使任何人都可以在 Ritual 之上無縫構建，並無需許可即可訪問 Ritual 的模型和計算提供商網絡。Infernet 通過為智能合約提供強大的接口來訪問人工智能模型進行推理，從而將人工智能帶入當今的鏈上應用程序。

Ritual 希望將 Infernet 發展為模塊化的執行層套件，與生態系統中的其他基礎層基礎設施互操作，從而成為 web3 領域人工智能的關鍵點，從而允許任何鏈上的每個協議和應用程序都可以使用 Ritual 人工智能協處理器。使用給定的模型和功能，智能合約可以請求 Infernet 計算一些輸出和證明。

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可以通過 Frenrug 來理解 Infernet 的工作流，這是 Ritual Infernet SDK 推出的一个可交互的實驗性實例。

Frenrug 是 friend.tech 聊天室中的一個機器人，任何 Frenrug 的 Key 持有者都可以向 Frenrug 聊天室發送消息。在消息中，用戶可以嘗試說服 Frenrug 購買其他用戶的 Key，Frenrug 代理通過不同 Infernet 節點運行的多個 LLMs 傳遞用戶消息。最初由 Ritual 運行所有 Infernet 節點，之後會由社區中的人員參與運行節點。

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每個節點都會在鏈上響應 LLM 生成的投票，決定 Frenrug 是否應該採取行動。由於 LLMs 是不確定的，因此每個 LLM 可能會產生不同的響應，即使它是完全相同的模型。

當足夠多的節點響應時，聚合請求將完全在鏈上啟動。鏈下 Infernet 節點接收此請求，並通過監督分類器將各種 LLM 投票聚合到單個操作中，並在鏈上轉發相應的有效性證明。隨後，Frenrug 代理合約執行此操作（購買密鑰、出售密鑰或無操作），Frenrug 密鑰持有者在 Frenrug 聊天室中看到回覆，其中包含每個 LLM 代理的投票和最終輸出。

AI 與 Crypto 的「雙向奔赴」

融合密碼學和人工智能的最佳原理和技術，Ritual 旨在創建一個能夠開放且無需許可地創建、分發和改進人工智能模型的系統。Ritual 將人工智能無縫集成到任何鏈上的應用程序或協議中，使用戶能夠使用加密方案對模型進行微調、貨幣化和推理。Niraj Pant 提出了 Ritual 的五個關鍵重點領域：創建激勵網絡；將分佈式計算設備連接起來，為托管、共享、推理和精細化提供支持；調整用於訪問模型的 API 層人工智能模型；保證計算完整性的證明層；抵制審查制度、保護隱私。

Niraj Pant 表示，目前 AI 工具的芯片、計算能力和模型掌握在少數公司手中，對技術的未來發展構成威脅。幾個核心問題是：

缺乏強大的 SLA：現有平台不提供有關計算完整性（即該模型是否正確運行）、隱私（模型的輸入和輸出）和審查阻力（限制對模型、應用程序和地理位置的審查）的任何保證；
許可和集中式 API：現有基礎設施由少數集中式公司托管，限制了開發人員和用戶構建本機集成；
高計算成本和有限的硬件訪問：開發人員採購人工智能硬件變得越來越困難，硬件提供商向開發人員收取高額佣金；
寡頭壟斷和結構失調：組織要麼被激勵保持其模型閉源，從而抑制創新和集中權力，要麼將其模型開源，因為他們認識到缺乏適當的基礎設施來獎勵他們的貢獻。此外，用戶在當今人工智能的治理和所有權方面幾乎沒有發言權。

利用密碼學、博弈論和機制設計方面的創新可以解決這些問題。Ritual 的目標是打破對這些公司的依賴，開放關鍵基礎設施的訪問，確保更好地構建人工智能。

而 AI 技術也能為加密領域帶來新的發展動力。從基礎層基礎設施到應用程序，人工智能模型可用於封裝複雜的邏輯，並啟用以前僅通過智能合約無法實現的新應用程序。例如，我們想像這樣一個世界：用戶可以使用自然語言生成交易並與合約互動，或者代理根據實時市場條件自動管理貸款協議的風險參數。有大量令人著迷的用例，而正缺少能夠彌合訪問模型和在鏈上利用它們之間差距的基礎設施。

Ritual 立足於這個交叉點的前沿，正在為上述問題建立一個統一的解決方案。