链上 AI 执行层 Ritual 研究报告：打通 AI 和 Web3 后能否推动 DeAI 生态爆发？全景式拆解其发展背景、技术原理、生态现状、利弊风险及未来挑战

近期，一个链上对抗自动化 AI 代理的交互游戏 Freysa 上线并引起了关注。Freysa 本身是一个控制链上钱包的 AI 代理，游戏参与者向钱包支付消息费用（$1/条起，逐步累加，最新的封顶费用是 $20/条）后获得与 AI 代理交互一次的机会，并利用这次机会通过交互说服 Freysa 把钱包中汇集的所有已参与者支付的消息费用发送给自己。截止到 12 月 11 日，参与者已经与 Freysa 创造的智能体完成了三轮游戏，根据官网数据披露，奖池规模最高超过了 47,000 美金，3 名参与者成功说服了 Freysa 并拿走了对应轮次奖池里所有的钱。这种通过提示词攻防获取链上资产的游戏，正是当下行业内都在关注和探索的 Web3 x AI 应用领域的代表案例之一。它代表了 Web3 侧智能化合约框架以及 AI 侧智能代理开发框架（如 Langchain，Dify 等）的成熟，但之所以这个交叉领域还没有爆发的原因，大概率是两个世界的工程框架无法完美配合。Web3 侧需要 AI 侧可验证、隐私化、民主化，AI 侧需要 Web3 侧优化激励机制、适配异质计算需求，如果无法满足相互的需求，行业预想的大规模自动化 AI 代理系统就无法实现。于是在两个世界的巨大裂缝之间，Ritual 正式诞生。

作者：Hendrix，外捕研究（Web3Caff Research）研究员

封面：Ritual

字数：全文共计 9600+ 字

目录

• Ritual 的背景
• Web3 如何接入 AI
• Ritual 的目标：Network for Open AI Infrastructure
  • Infernet 预言机创新
    • 预言机产品结构
    • AI 预言机领域的竞争
  • Ritual Chain 创新
    • 基础设施设计
    • 共识机制设计
    • 原生应用
• Ritual 生态发展
  • 生态合作
  • 应用扩张
• Ritual 未来展望
• 要点结构图
• 参考文献

Ritual 的背景

Ritual 于 2023 年由前 Polychain 投资人 Niraj Pant 及其同事 Akilesh Potti 共同创立，目前团队共有 30 人，成员来自 Stanford、CMU、UC Berkeley 等顶级计算机高校，并拥有数学、密码学及计算机领域的研究经验，曾在 Polychain，Paradigm，Dragonfly 以及 a16z 等一线基金进行投资或研究工作，并在 Palantir，Google，Citadel 以及 Jane Street 有大规模 AI 部署经验。目前 Ritual 已经完成了一轮由 Archetype 领导的 $25m 的 A 轮融资，以及一轮由 Polychain Capital 发起的战略投资。

Niraj 创建 Ritual 的想法来自于他在 Polychain 做投资时期对区块链开发者需求的探索。2022 年下半年 ChatGPT 出现后，他意识到大模型带来了很多新的面向消费者的应用场景，这些场景让链上链下的复杂的互动成为了可能，但他发现算力很难在现有的公链上发挥能力，要么是 Gas 费用过高，要么是公链本身根本就没有准备好迎接复杂的链上+链下联动应用，他判断在 Web3 x AI 领域一定存在巨大的新的 L2 甚至 L1 的机会。经历过一段时间的摸索后，他并没有在市场上找到相关的投资标的，于是他决定成为市场的早期 Builder。[1]

Ritual 的使命重心仍旧在拓展公链能力上。面对复杂未知的新交叉领域，Ritual 没有选择类似 Virtuals Protocol 把 AI 作为主战场，通过 Web3 解锁 AI 商业模式新花样的路线，而是选择了以协议、dApp、智能合约为核心，为链上功能整合 AI 能力的发展方向。通过给 EVM 甚至其他虚拟机环境添加一个 AI 执行层，Ritual 可以拓展更多智能合约的落地场景，比如用自然语言生成智能合约，或者通过实时预测市场情况改变借贷协议的风险参数等等。为实现相应的功能，Niraj Pant 提出了 Ritual 需要实现的五个关键任务：创建算力激励网络；将分布式计算设备连接起来，为托管、共享、推理提供支持；简化用于访问模型的 API 层；保证计算完整性的证明层；抵制审查制度的隐私层。[1] 因此，他和团队设计了一个雄心勃勃的预言机+公链的双层产品结构以保证 Web3 和 AI 世界的无缝衔接。

Web3 如何接入 AI

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