撰文：Karen，Foresight News
ChatGPT 等大语言模型应用的出现，极大地推动了整个 AI 生态系统的持续进化，催生了新的范式和技术创新。然而，正如任何新技术的迅速发展所伴随的，这些大语言模型也面临着诸多挑战和问题，诸如数据隐私和滥用、计算完整性、审查阻力挑战等难题，以及许可和中心化 API、高计算成本、巨头垄断等挑战，更不用说 AI 治理和所有权。
为了解决这些问题，Ritual 应运而生，作为一个被设想为 AI 开放、模块化、主权执行层项目，Ritual 将拥有计算能力的分布式节点网络与模型创建者结合在一起，并允许这些创建者将这些模型托管在节点上。然后，用户可以使用一个通用 API 访问该网络上的任何模型（无论是 LLM 还是经典的 ML 模型），并且该网络具有额外的加密基础设施，可以保证计算完整性和隐私。
Ritual 有何背景？
2023 年 11 月，Ritual 宣布经过几个月的开发正式摆脱隐身模式，并公开其项目。Ritual 希望融合密码学和 AI 的最佳原理和技术，创建一个能够开放且无需许可地创建、分发和改进 AI 模型的系统。
Ritual 官网列出了 21 名团队成员，其中联合创始人 曾是 Polychain 普通合伙人，目前 27 岁，其在 19 岁时作为实习生加入 Polychain，一个月后从伊利诺伊大学退学。 Niraj Pant 曾在美国伊利诺伊大学香槟分校的去中心化系统实验室（Decentralized Systems Lab）研究隐私。
另一位联合创始人 也是 Polychain 原合伙人，曾从事过机器学习、高频交易和系统构建工作。Ritual 其他团队成员有 Microsoft AI 原首席 AI 工程师、Facebook Novi 和 Diem 前软件工程师（跨境支付公司 Alta 创始人），以及来自 Polychain、Trust Machines、Dragonfly、Protocol Labs、dYdX 等的成员。
Ritual 在公开项目之际，还宣布完成 2500 万美元融资，Archetype 领投，其他投资方包括 Accomplice、Robot Ventures、dao5、Accel、Dilectic、Anagram、Avra 和 Hypersphere 等。
Ritual 的天使投资人包括 Coinbase 前首席技术官 Balaji Srinivasan、Protocol Labs 研究员 Nicola Greco、Worldcoin 研究工程师 DC Builder、EigenLayer 首席战略官 Calvin Liu、Monad 联合创始人 Keone Hon、AI+Crypto 项目 Modulus Labs 的 Daniel Shorr 和 Ryan Cao 等。
Ritual 的顾问阵容也十分强大，包括 NEAR Protocol 联合创始人兼创时代研究论文「Attention Is All You Need」（Foresight News 注，2017 年发布，被视为 Transformer 语言模型奠基之作，归宗溯源，现在各类层出不穷的 GPT 都起源于这篇论文）联合创作者 Illia Polosukhin、EigenLayer 创始人兼合伙人 Sreeram Kannan、Gauntlet 创始人兼首席执行官 Tarun Chitra，而后，BitMEX 联合创始人 Arthur Hayes 也加入 Ritual 担任顾问。
Ritual 架构如何？
Ritual 支持将 AI 无缝集成到任何链上的应用或协议中，并且支持进行微调、货币化和执行推理。Ritual 表示，其最终目的是让开发人员能够构建完全透明的 DeFi、自我改进的区块链、自主代理、生成内容等。
目前，Ritual 已推出将计算引入链上的轻量级库 Infernet，这是 Ritual 第一阶段产品。Infernet 也可以视为一个 AI 优化的去中心化预言机网络，支持任何 EVM 兼容链，允许智能合约通过本地访问各种链上用例和任务的 AI 模型的产品。
具体而言，Infernet 使智能合约开发人员可以通过 Infernet 节点在链下请求计算，并通过 Infernet SDK 将计算结果传递给链上的智能合约。
1、Infernet 节点是 Infernet 的轻量级链下客户端，负责监听请求和完成计算工作负载。
2、Infernet SDK 的核心是协调器（Coordinator），管理节点在网络中的注册和激活，以及可让用户订阅（subscribe）链下计算工作负载的输出。订阅是用户向 Infernet 节点发出的处理某些计算的请求（一次性或重复）。用户发起订阅，节点完成这些订阅。
Infernet 表示，开发人员可以使用 Infernet 将计算密集型操作（例如 ML 推理或 ZK 证明工作负载）委托给链下，通过链上回调在智能合约中消费输出和可选证明。
针对 Ritual 是否会有激励，Ritual 表示，其网络中的各种参与者（包括计算提供者、模型创建者、证明提供者等）都将得到激励。
Ritual 将在未来几个月推出第二阶段，即，启动自己的主权链 Ritual Chain，并将拥有自己的定制虚拟机并充当协处理器（验证计算），为更先进的 AI 原生应用程序提供服务，这些应用程序将原生存在于 Ritual Chain 上。在 Ritual 的主权链上，ZK 将成为可扩展性的关键组件。
目前参与 Ritual 的方式为运行 Infernet 节点或作为利用 Infernet 的应用或协议的用户来参与。
Ritual 与 EigenLayer 和 io.net 合作加速去中心化 AI
2 月下旬，Ritual 宣布两起合作关系，相继与再质押赛道「领头羊」EigenLayer 和 Solana 生态 AI 计算「新贵」io.net 达成合作。其中，Ritual 正在开发 AI 原生主动验证服务（AVS），为 Ritual 的 Infernet 和 Ritual Chain 的各个部分提供支持，同时还为 EigenLayer 上的运营商释放新的 AI 原生机会。Ritual 表示，得益于 EigenLayer 的高 TVL 和多样化的节点集，这将使 Ritual Chain 及其许多功能从一开始就享有高水平的经济安全性和去中心化。
下图是通过 EigenLayer 运营商进行模型操作的示例图。可访问计算的 EigenLayer 运营商可以重抵押并注册为 Ritual 节点，以便为用户提供对这些操作的访问权限。Ritual AVS 合约作为协调器，在用户启动计算请求后提供协调服务，然后 Ritual 阶段和运营商从协调器这里接收计算请求，之后，运营商从模型存储中检索相关模型并计算并向协调器返回推理输出，然后协调器再向用户输出结果。随着 Ritual 整合这些服务的支付流，重新质押者将受益于由此产生的收入。
此外，由于 Ritual 可以为模型操作的计算完整性提供保证，一旦 EigenLayer 的 Slash 机制上线，在 Ritual 上注册为节点的 EigenLayer 运营商就可以开始为生成的模型操作提供证明，如果被发现生成错误的推理，他们发布的保证金将面临 Slash 惩罚。
与 io.net 的合作方面，Ritual 将利用 io.net 的去中心化 GPU 堆栈为 Ritual 网络提供动力，进一步加速去中心化 AI 目标。也就是说，Ritual 客户端将可以通过 io.net 上的 GPU 进行本地访问，这意味着用户可以轻松启动模型并在链上和链下为各种应用程序提供服务。Ritual 表示，随着 Ritual Chain 的推出，运行 GPU 的节点客户端将能够参与保护链并为 AI 相关工作负载提供服务，从而增加 io.net GPU 提供商的收入来源并使其多样化。
Ritual 表示，随着用户能够访问越来越多具有各种功能的模型和节点，其将允许用户偏好路由到最佳模型和最佳提供商。这种能力不仅提高了其系统的效率，还确保了用户能够获得最优质的服务。此外，重质押的 EigenLayer 节点在 Ritual 系统中还可以充当路由器，在 Ritual 上创建匹配引擎，进一步增强了系统的灵活性和可扩展性。
实现真正开放、安全和去中心化的 AI 系统并非易事，需要解决诸多技术和协调挑战，例如标准化、激励措施、治理等。标准化是确保不同系统和组件能够无缝协作的关键，激励措施对于吸引优质节点提供商和用户至关重要，而治理则确保整个系统的稳定运行和可持续发展。