Analisi dettagliata di PIN AI, l'ultima investimento di a16z: riscrivere il panorama dell'AI con il Web3

PIN AI è una rete AI aperta in cui gli sviluppatori possono costruire applicazioni AI utili.

Scritto da: Hei Mi

È un onore aver completato questa ricerca sotto la guida di Meteorite Labs, basata sull'esperienza e lo scambio di centinaia di applicazioni AI Web2.

PIN AI è un progetto selezionato per il programma autunnale di a16z Crypto Startup Accelerator, con un finanziamento seed di 10 milioni di dollari. Tra i VC di rilievo, oltre a a16z Crypto, ci sono anche Stanford Blockchain Accelerator, Hack VC e Foresight Ventures. Tra gli angel investor figurano il fondatore di NEAR Protocol Illia Polosukhin, il co-fondatore di Gitcoin Scott Moore, la presidente della Solana Foundation Lily Liu, il CEO di SUI/Mysten Labs Evan Cheng, il ricercatore ingegnere di Worldcoin DCBuilder e altri.

Ho appena finito di leggere l'articolo scritto congiuntamente dai tre co-fondatori di PIN AI e ho scoperto che, oltre a Sahara, è il progetto Web3 AI che mi ha più attratto di recente, con scenari applicativi davvero interessanti.

PIN AI è una rete AI aperta in cui gli sviluppatori possono costruire applicazioni AI utili. "Useful AI Applications", <utile> è il fulcro del prodotto. È simile agli AI Agent di Web2 come MultiOn e Jace.ai, e mira a fornire agli utenti applicazioni utili per la vita quotidiana, realizzando le intenzioni degli utenti, come acquistare prodotti online, pianificare viaggi o gestire investimenti.

Una breve introduzione a Jace.ai: si tratta di un AI Agent in grado di completare autonomamente compiti nel browser, basato su LLM e sul suo modello proprietario AWA-1 (Autonomous Web Agent-1), che consente all'AI di eseguire operazioni sulle pagine web.

La capacità principale di Jace è quella di pianificare autonomamente i compiti ed eseguire operazioni nel browser al posto dell'utente.

Facciamo un esempio per capire lo scenario applicativo: diciamo a Jace, "Ho intenzione di andare a Pechino per una settimana il 20 settembre, con un budget di 5000 yuan, aiutami a pianificare." Jace pianificherà automaticamente un viaggio, includendo le attrazioni da visitare, gli hotel dove soggiornare e i piatti tipici da provare. Se accetto il piano, Jace prenoterà tutte le attrazioni, troverà l'hotel con il miglior rapporto qualità-prezzo su Meituan e effettuerà l'ordine. Tutto ciò che devo fare è inserire le mie informazioni personali e cliccare per pagare.

In realtà, ciò che PIN AI vuole realizzare è molto simile: la differenza principale rispetto all'AI generativa è che questi progetti AI si concentrano principalmente sulla vita quotidiana degli utenti, non sul lavoro.

1. Decostruzione del design di PIN AI

In breve, PIN AI = AI + DePIN

La rete PIN AI è composta da due tipi di AI:

• Personal AI: un AI Agent personalizzato che si adatta in tempo reale alle preferenze dell'utente. È il punto di connessione tra l'utente e i servizi agentici, simile a un coordinatore. L'utente può scaricarlo sul proprio smartphone o computer.
• Agentic Services: AI Agent costruiti on-chain per piattaforme Web2, in grado di eseguire compiti su alcune delle principali piattaforme Web2, con il processo e i risultati registrati sulla blockchain.
• Il team menziona anche External AI, che in futuro potrebbe supportare l'interazione con altri LLM o AI Agent Web2.

Il cuore dell'architettura PIN AI:

PIN Protocol, una rete di archiviazione dati distribuita DePIN, consente a chiunque di collegare il proprio dispositivo alla rete e condividere dati. Integra un modello basato su BERT che anonimizza i dati in ogni fase del trattamento, garantendo la privacy e la conformità alle normative sulla protezione dei dati.

La Personal AI si basa su questo sistema. Da un lato fornisce dati personalizzati alla Personal AI, dall'altro offre i dati più rilevanti agli Agentic Services.

PIN Protocol è composto da tre componenti:

1. Livello di archiviazione e calcolo privato: archiviazione distribuita dei dati, memorizza in modo sicuro i dati dei dispositivi condivisi dagli utenti (inclusi foto, video, ecc.), rendendo i dati più rilevanti sempre disponibili per la Personal AI e gli Agentic Services. Gli utenti possono collegare i propri dispositivi alla rete, fornire dati e ricevere ricompense in token nativi $PIN.

2. Data Connector: utilizza la tecnologia zk per tracciare e verificare i dati degli utenti collegati alla rete. Ritengo che sia equivalente ai nodi della rete PIN: gli operatori dei nodi devono mettere in staking i token $PIN per la verifica, mentre alcuni detentori di token possono mettere in staking i token sui nodi; entrambi ricevono ricompense per lo staking.

3. Agentic Link: mira ad abbinare la Personal AI agli Agentic Services. Composto da un registro degli agenti e da un meccanismo di transazione: il primo tiene traccia delle metriche di performance, il secondo "pensa" a come abbinare la Personal AI agli Agentic Services (in base a costo, performance e qualità di completamento di ciascun servizio).

Modello d'uso / logica di business:

Quando l'utente utilizza il servizio e presenta una richiesta specifica, PIN AI segue i seguenti passaggi:

Passo 1: Personal AI — raccoglie la richiesta dell'utente

L'utente presenta la richiesta alla Personal AI, che la inoltra al PIN Protocol

Passo 2: PIN Protocol — preparazione prima dell'esecuzione del compito

Scompone l'intenzione dell'utente in passaggi concreti, trova l'Agentic Service più adatto e conveniente, recupera i dati più rilevanti e li fornisce all'Agentic Service. (Se sono coinvolte più piattaforme Web2, l'intenzione viene suddivisa tra diversi Agentic Services)

Passo 3: Agentic Service — esegue i passaggi specifici

Passo 4: PIN Protocol — restituisce il risultato all'utente

Dato che la maggior parte delle esigenze quotidiane richiede transazioni monetarie, in PIN AI il flusso di denaro dovrebbe essere il seguente:

L'utente paga le commissioni Gas al PIN Protocol (presumo sia per attivare la transazione dell'intenzione). Poiché PIN Protocol scompone prima l'intenzione dell'utente, poi indicizza e invia i dati più rilevanti agli Agentic Services, dopo che questi hanno completato il compito, una parte della commissione di servizio viene restituita come mancia al PIN Protocol.

Quindi, sia PIN Protocol che gli Agentic Services possono trattenere una parte della commissione di servizio pagata dall'utente.

Facciamo un esempio:

L'utente può scaricare la Personal AI sul computer o sul telefono, presentare una richiesta come "acquista la scheda grafica GTX 3080 più economica su Amazon" e pagare (costo di acquisto + commissione di servizio + PIN Protocol Gas fee).

La Personal AI trasmette questa richiesta al PIN Protocol.

Dopo aver compreso e scomposto l'intenzione dell'utente, PIN Protocol la suddivide in passaggi concreti e, insieme ai dati più rilevanti, li invia all'Agentic Service. Potrebbero esserci decine di Agentic Services specializzati negli acquisti su Amazon, quindi PIN Protocol deve valutare costi, performance e risultati passati per scegliere il più adatto.

L'Agentic Service trova su Amazon la GTX 3080 con il miglior rapporto qualità-prezzo e effettua l'ordine. Una volta completato, paga le commissioni di scomposizione dell'intenzione e di utilizzo dei dati al PIN Protocol. PIN Protocol e la Personal AI restituiscono il risultato all'utente e inviano token PIN come ricompensa.

Partecipanti alla rete

Utenti della Personal AI: installano la Personal AI su computer o telefono, collegano i propri dati personali al PIN Protocol e ricevono ricompense in token PIN.

Utenti del valore circolante: come nel modello d'uso sopra, gli utenti che effettuano transazioni di valore ricevono anch'essi ricompense in token PIN.

Nodi PIN Protocol: tracciano e verificano i dati degli utenti collegati alla rete. Gli operatori devono mettere in staking, i detentori di token possono mettere in staking i token sui nodi; entrambi ricevono ricompense per lo staking.

Agentic Services: gli sviluppatori possono guadagnare commissioni di servizio.

2. Team di sviluppo principale

Davide Crapis - Co-fondatore

Background nella progettazione di protocolli blockchain, con una parte di esperienza in AI

Ha lavorato come Senior Data Scientist in Lyft, progettando e implementando algoritmi di distribuzione degli incentivi, distribuendo ogni anno xx dollari di incentivi alla crescita a passeggeri e autisti. Dopo aver lasciato il lavoro, è stato ricercatore indipendente, studiando schemi di incentivazione e distribuzione dei token. Prima di fondare PIN AI, è stato ricercatore scientifico presso Ethereum Foundation, occupandosi di "robust incentives".

Ha sviluppato un modello di machine learning per la sensibilità dei consumatori ai tassi di interesse di prodotti di investimento/credito e ha lavorato per quattro anni come ricercatore e mentore in machine learning presso la Columbia Business School. Ha partecipato alla community di sviluppatori Web2 "South Park", esplorando l'intersezione tra grandi modelli linguistici e blockchain.

Ben Wu - Co-fondatore

Background operativo, probabilmente fornisce direzione strategica e idee per prodotti AI

Laureato al MIT, alumni di Y Combinator. Prima di fondare PIN AI, è stato direttore database e operazioni presso il dipartimento di soluzioni strategiche di Yahoo, responsabile della gestione e dell'operatività di progetti di dati su larga scala.

Bill Sun - Co-fondatore, Chief Scientist

Background in trading quantitativo e AI

Dottorato in matematica a Stanford, ha lavorato in Google DeepMind nella ricerca AI. È stato gestore di investimenti in intelligenza artificiale/trading quantitativo in una società di asset management di Wall Street. Ha fondato l'organizzazione di ricerca AI+Club e la community tecnica AI AGI House. Angel investor dello scout fund di a16z. È anche fondatore di Generative Alpha, che sviluppa soluzioni AI per le imprese.

3. Riflessioni e conclusioni

La prima rivoluzione industriale ha liberato le mani grazie alle macchine;

La seconda rivoluzione industriale ha abbattuto i limiti tra giorno e notte grazie all'elettricità;

La terza rivoluzione industriale ha fuso i confini tra reale e virtuale grazie a Internet.

L'avvento dell'AI è generalmente considerato il segno della quarta rivoluzione industriale, e gli AI Agent sono il biglietto per questo viaggio di esplorazione: ognuno di noi può salire su questa grande nave verso il futuro dell'"interazione uomo-macchina".

Negli ultimi decenni, ogni giorno su Internet si sono svolte numerose attività e sono stati generati enormi quantità di dati, ma gli utenti non hanno mai avuto la proprietà di questi dati.

iPhone16 è appena stato lanciato, portando con sé Apple Intelligence, ma PIN AI ha l'opportunità di costruire un ecosistema di AI Agent più aperto rispetto ad Apple Intelligence.

In tutto ciò, gli sviluppatori possono essere ricompensati sviluppando servizi agentici innovativi per piattaforme Web2, il che darà vita a AI Agent sempre più performanti e di qualità, scatenando un'ondata di innovazione.

E miliardi di utenti di smartphone non solo potranno utilizzare una Personal AI personalizzata, ma anche condividere i dati dei loro dispositivi per ottenere ricompense.

I dati degli utenti sostengono l'intero ecosistema PIN AI: questa è la forza degli utenti, ed è proprio il punto di partenza di Web3 — decentralizzazione e proprietà.

Spero di vedere presto la realizzazione della rete PIN AI e di verificare se il meccanismo di incentivazione sarà effettivamente efficace, attirando una massa di contributori open source e generando un'ondata di innovazione ancora più ampia. La testnet potrebbe essere lanciata a ottobre, mentre la mainnet e il TGE sono previsti per gennaio prossimo: vale la pena aspettare.