Cortex — это блокчейн, разработанный для выполнения смарт-контрактами инференса моделей машинного обучения. Приложение может вызвать поддерживаемую модель ИИ в рамках транзакции, а затем использовать ее результат в логике контракта. CTXC — нативный токен сети, используемый для оплаты вычислительных ресурсов.

Различие между обучением и инференсом имеет ключевое значение. Обучение создает модель на основе данных, а инференс применяет обученную модель к новым входным данным. Архитектура Cortex переносит последний процесс в исполнение блокчейна. Поэтому инвестиционная привлекательность проекта зависит от полезности вычислений и устойчивого спроса со стороны приложений, а также от предложения токенов и условий торговли.

Что меняется, когда ИИ становится частью контракта?

Многие приложения ИИ вычисляют ответ на внешнем сервере, а затем передают его в блокчейн. Контракт может записать ответ или выполнить на его основе действие, полагаясь при этом на того, кто предоставляет эти вычисления. В обзоре архитектуры Cortex описан другой подход: поддерживаемые модели доступны через уровень хранения, а их инференс проверяется посредством сетевого консенсуса.

В таком случае вычисление становится частью правил, регулирующих транзакцию. Рассмотрим игру, в которой небольшой классификатор интерпретирует ввод игрока. Если награда зависит от классификации, участникам нужны как единообразные вычисления, так и единообразное правило начисления награды. Воспроизведение результата модели решает задачу вычисления, но не подтверждает, что модель была хорошо спроектирована или что правило начисления награды разумно.

Преимущество заключается в более прозрачной связи между входными данными, вычислением и действием контракта. Полезность такого подхода зависит от того, оправдывает ли дополнительная проверка необходимые ресурсы.

CVM обеспечивает воспроизводимость инференса на разных узлах

В документации Cortex Virtual Machine CVM описывается как совместимая с EVM среда, расширенная инструкциями для инференса. Она может выполнять обычную логику смарт-контрактов одновременно с вызовами моделей. Ее исполнительный механизм Synapse использует детерминированные операции, благодаря чему разные вычислительные среды могут получать согласованные результаты инференса.

Согласованность важна, поскольку узлы блокчейна должны приходить к единому состоянию. Небольшая числовая разница может иметь серьезные последствия, если из-за нее результат окажется по разные стороны порогового значения контракта. Классификатор, возвращающий разные категории на разных машинах, приведет к разногласиям относительно того, какое действие должен выполнить контракт.

Среда выполнения Cortex поддерживает инференс с ускорением на GPU, а механизм доказательства работы Cuckoo Cycle сети регулирует создание блоков. Выполнение модели и создание блока выполняют в архитектуре разные функции.

Инструмент представления моделей (MRT) Cortex преобразует поддерживаемые модели с плавающей точкой в представление с фиксированной точкой, используя целочисленные операции. Поэтому подготовка модели влияет на то, что может выполнять блокчейн. Разработчик по-прежнему должен проверить точность после преобразования и убедиться, что необходимые операторы поддерживаются.

От обученной модели к результату в блокчейне

Руководство по разработке моделей Cortex разделяет обучение, квантование и загрузку. Обучение выполняется в среде машинного обучения разработчика. Затем подготовленная модель становится доступной для использования в Cortex. Блокчейну не нужно заново обучать модель каждый раз, когда приложение запрашивает ответ.

В документации уровня хранения описывается распределенная файловая система для доступности моделей и данных. Большие файлы моделей и обычные записи реестра служат разным целям; приложению необходимы как надежный доступ к модели, так и корректное выполнение транзакций.

В официальном руководстве по смарт-контрактам ИИ этот процесс демонстрируется на примере распознавания рукописных цифр: контракт передает входные данные указанной модели и сохраняет распознанную цифру. Этот пример объясняет программную взаимосвязь, но не подтверждает текущее коммерческое распространение или производительность более крупных моделей.

CTXC оплачивает вычисления, а Endorphin измеряет объем работы

Документация токена CTXC определяет CTXC как нативное средство Cortex для оплаты вычислительных ресурсов CVM. Endorphin — это единица измерения вычислительных ресурсов, используемая в механизме комиссий; это не второй торгуемый токен.

В документации Endorphin описывается, что транзакции задают лимит ресурсов и цену за единицу, причем цена выражается в CTXC. Учет комиссий за модели в протоколе распределяет часть комиссии за транзакцию инференса между поставщиками моделей. Благодаря этому вклад модели получает экономическую роль наряду с созданием блоков.

У таких стимулов есть практические ограничения. Полезной модели нужны пользователи, а пользователям необходима доступная причина для ее запуска. Разработчики должны сопоставить ценность проверяемого результата с комиссиями за выполнение, доступностью модели и другими расходами приложения. Технически поддерживаемая модель все равно может оказаться непригодной для частого использования.

Владение CTXC — это отдельная деятельность, не связанная напрямую с предоставлением модели или созданием блоков. Само по себе владение токенами не дает держателю права на каждую комиссию за инференс и не создает гарантированного источника дохода. Спрос на вычисления может поддерживать полезность токена, однако его рыночная цена также отражает предложение, ожидания и ликвидность.

Для полезного ИИ нужно больше, чем воспроизводимый результат

На странице для разработчиков Cortex рассматриваются потенциальные варианты применения в играх, кредитовании и страховании. Это возможные применения архитектуры. При оценке развернутое приложение с постоянными пользователями является более убедительным доказательством, чем перечень отраслей, в которых можно использовать ИИ.

Детерминированное выполнение отвечает на вопрос, дают ли одна и та же модель и одни и те же входные данные согласованный результат. Качество модели отвечает на вопрос, полезен ли этот результат. Модель, обученная на слабых данных, может надежно повторять одну и ту же ошибку. Контракт, использующий такой результат для управления залогом или выплатами, может усилить последствия ошибки.

Качество входных данных — еще одна зависимость. Воспроизведение вычисления не может доказать истинность внешней цены, утверждения о личности или другого переданного факта. Для конфиденциальных входных данных также требуется явно продуманная защита приватности; не следует предполагать, что публично проверяемые вычисления сохраняют персональные данные в тайне.

Ограничения ресурсов создают компромиссы между размером модели, поддерживаемыми операциями и временем отклика. Активность разработки, работающие интеграции и фактическое использование за плату помогают понять, удалось ли приложению найти жизнеспособный баланс. Инвесторам следует оценивать эти операционные результаты отдельно от общей популярности токенов ИИ.

Оценка стоимости добавляет вопрос о предложении. В руководстве KTX по рыночной капитализации и полностью разводненной оценке объясняется, почему цены одного токена недостаточно для сравнения. Важна и эффективность исполнения: рыночная ликвидность определяет, насколько сильно сделка может изменить доступную цену.

Читатели, сравнивающие криптовалютные рынки, могут изучить страницу рынка KTX и зарегистрировать аккаунт KTX, чтобы ознакомиться с услугами, доступными соответствующим требованиям пользователям.

Часто задаваемые вопросы

Обучает ли Cortex модели ИИ в блокчейне?

Согласно описанному процессу, модели обучаются за пределами выполнения блокчейна, подготавливаются с помощью MRT и загружаются для инференса. Вызов модели применяет уже существующие обученные параметры к входным данным; это отличается от обучения новой модели.

Делает ли совместимость с EVM Cortex частью Ethereum?

Нет. Совместимость касается среды выполнения и знакомых инструментов для работы с контрактами. У Cortex есть собственный блокчейн, нативный токен и расширения для инференса. Транзакция Cortex автоматически не является транзакцией Ethereum, а при перемещении активов по-прежнему важно выбрать правильную сеть.

Только в информационных целях; не является инвестиционной рекомендацией. Криптоактивы связаны с рыночными, ликвидностными и технологическими рисками.