一文解读Gensyn ：三笔融资斩获超5000万美元，a16z领衔投资的区块链AI计算协议

ChatGPT风潮席卷下，AI赛道成为热议赛道，各类相关项目呈现井喷式发展并备受资本青睐。近日，总部位于英国的区块链AI计算协议Gensyn宣布完成a16z领投的4300万美元A轮融资，其他投资者包括CoinFund、Canonical Crypto、Protocol Labs、Eden Block以及多位人工智能和加密领域的天使投资人。

Gensyn凭何在竞争白热化的AI赛道中获得巨额融资？这个成立两年余的区块链初创企业又是如何实现计算民主化，是否成为Web3应用的重要基础设施组件？

创始人同为创业孵化器成员，三轮融资共获超5000万美元

Gensyn是由计算机科学和机器学习研究资深人士Ben Fielding和Harry Grieve于2020年创立。其中，Harry Grieve曾就读于布朗大学和阿伯丁大学，是一位数据科学家和企业家，曾领导某初创公司从种子轮到B轮，并向部分全球最大的金融机构销售企业AI解决方案；Ben Fielding毕业于诺桑比亚大学，曾担任SaaS平台Fair Custodian的联合创始人及Research Analytics董事等。

Ben Fielding（左）和Harry Grieve（右）

Ben Fielding和Harry Grieve均是创业孵化器Entrepreneur First的LD14队列成员，两人在2020年3月至2020年9月期间相识，随后两人一拍即合决定组队创业。

2021年1月，Gensyn获得7percent Ventures、Entrepreneur First、Counterview Capital和Id4 Ventures这4位投资者110万美元的Pre-Seed轮融资融资。随后，Gensyn又于2022年3月凭借11张PTT获得了Eden Block领投的650万美元种子轮融资，Galaxy Digital、Maven 11、Coinfund、Jsquare、Hypersphere和Zee Prime等11家投资者参投。而在最新的一轮融资中，Gensyn完成4300万美元A轮融资，但并未披露具体估值，且本轮融资将用于加速协议的启动，并扩大员工队伍，招聘机器学习工程师。

“人工智能最近的进步令人难以置信，并且有拯救世界的力量。但是构建AI系统需要部署越来越大的计算能力来训练和推理当今最大且最强大的模型。这意味着，大型科技公司在从人工智能中获取价值的竞赛中比初创公司更具优势，而这要归功于这些公司获取计算能力的特权和大型数据中心的规模经济。为了在公平的竞争环境中竞争，初创公司需要能够负担得起的大规模计算能力。区块链作为一种新型的计算机，其独特之处在于，开发人员可以编写代码，并对代码在未来的行为方式做出强有力的的承诺。区块链这一无需许可的组件可以为算力的买卖双方创建一个市场（或任何其他类型的数字资源，如数据或算法），在全球范围内无需中间商进行交易。”a16z在发文解释为何投资Gensyn时解释称。

迄今为止，Gensyn已在三轮融资中获得超过5000万美元。

最终目标是实现AI民主化，预计今年推出测试网

Gensyn是个去中心化的深度学习计算协议，该协议旨在成为机器学习计算的基础层，类似于以太坊的智能合约执行。

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  机制设计是为了实现理想结果的逆向工程，在web3中面临着缺乏信任和串通的挑战。维克里拍卖作为一种优雅高效的设计，在区块链环境中很少被使用，因为受到不受信任的区块生产者的影响。机制设计者必须考虑如何防止串通，同时也要考虑如何激励参与者。区块链协议的设计空间更大，但也带来了一些风险。因此，区块链研究人员需要考虑底层基础设施层的运作细节。尽管目前还不成熟，但区块链领域也为机制设计提供了独特的机遇。

Gensyn作为一个基于区块链的AGI（通用人工智能）算力市场协议，Gensyn可将开发人员（任何能够训练机器学习模型的人）与解题者（Solver，任何想用自己机器训练机器学习模型的人）联系起来。通过利用世界各地闲置的、具有机器学习能力的长尾计算设备（例如小型数据中心、个人游戏电脑、M1和M2 Mac甚至是智能手机），将机器学习的可用计算能力提高10-100倍。

实际上，AGI被普遍认为是人工智能领域的圣杯，但从自动驾驶汽车到计算机生成的图像，研究人员往往需要依赖于大量的计算，而这些计算对于使用人工智能的所有事情都是至关重要的，但他们往往很难获得足够的计算机能力来完成这些工作。正如前文a16z所言，大型科技公司的垄断局面让现阶段AGI行业面临高度中心化。

Gensyn本质是一种基于Substripe协议的第一层权益证明区块链，可通过智能合约方式可促进机器学习的任务分配和奖励，来快速实现AI模型的学习能力，并降低深度学习训练的价格。如上图所示，Gensyn的机器学习训练工作的每小时成本约在0.4美元，而远远低于AWS（2美元）和GCP（2.5美元）等所需成本。

而Gensyn的核心挑战是验证在设备上执行的计算任务是否已经正确执行，并通过代币触发支付。为此，Gensyn主要通过三个关键概念来解决验证问题，即概率proof-of-learning（使用基于梯度的优化过程中的元数据来构建所执行工作的证书并通过复制某些阶段来快速验证）、基于图的精确定位协议（使用多粒度、基于图的精确定位协议和交叉评估器一致执行，以允许重新运行验证工作并比较一致性，并最终由链本身确认）、Truebit式激励游戏（使用staking和slashing来构建一个激励游戏，确保每个财务理性的参与者诚实行事并执行其预期任务）。

Gensyn的系统主要包含四个主要参与者：提交者、解题者、验证者和举报者。其中，提交者是系统最终用户，提供将要计算的任务并为完成的工作单元付费；解题者则为系统主要工作部分，执行模型训练并生成证明以供验证者检查；验证者可将非确定性训练过程链接到确定性线性计算、复制解题者证明的一部分并将距离与预期阈值进行比较；举报者是系统的最后一道防线，主要是检查验证者的工作并提出挑战，以期获得头奖。

根据官方介绍，Gensyn协议的开发将分为测试网、金丝雀网和主网三个阶段。其中，测试网使用的代币将是非永久性的，测试网的用户将成为早期采用者和社区的核心成员，他们将在TGE（代币生成事件）上获得奖励。在测试网成功迭代之后，Gensyn协议将作为Kusama中继链上的金丝雀网络平行链启动；主网将是任何组织或个人都可以充分使用的强化实时协议，包括启动主网实用代币。而根据Harry Grieve透露，Gensyn计划于今年晚些时推出测试网。

值得一提的是，Gensyn基金会作为协议的利益代表，其核心成员与早期社区紧密联系，且选举将采取去中心化方式进行治理，并根据链上提案和公民投票做出决定。

总的来说，Gensyn的核心目标是通过去中心化计划实现AI民主化，并确保这种巨大的潜在生产力提升能够为任何有才能的创业者所用。

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