作者：深潮TechFlow
加密市場從不缺乏新概念。
但大部分新概念，都是老玩法的微創新；也正是這種微創新，更容易帶來新的熱潮與炒作。
最能體現這一點的，莫過於資產發行方式。
從17年就開始火熱的ICO，到之後的IEO，再到現在流行的IDO或LBP（流動性啟動池）... 每一波資產發行方式變化的開始，都能帶火一批新項目，也能讓一部分Degen獲取新的收益。
變的是表現，不變的是核心。
而當時間進入24年，當AI成為加密敘事的“新大腿”，圍繞AI做資產發行，又成了一種創造新概念的可能。
例如最近新出現的“IMO”，翻譯過來即“初始模型發行”。
3月2日，一個名為Ora Protocol 的AI 項目，就在其社媒上首先提出了IMO （Initial Model Offering)的概念，並引起了不少關注。
這個想法的簡單理解是，既然一切都可以代幣化，那麼AI模型同樣也可以被代幣化，作為一種資產來發行。
但要讓IMO 這套具體執行起來，恐怕沒那麼簡單。
快速理解AI模型的代幣化發行
對一切ICO 及變種來說，核心在於製作一個token,賦予該token數量、釋放條件、作用和功能等諸多條件，隨後形成市場價格。
而這裡的Token，實際上並不和現實世界對應，可以憑空產生，也就是俗稱的「發一個幣」。
但IMO 不是。
IMO的核心要點，其實在於現實中AI 模型的貨幣化。
許多開源人工智慧模式面臨著將其貢獻貨幣化的挑戰，導致貢獻者和組織因為賺不到錢而缺乏動力。這也是為什麼今天人工智慧產業主要由閉源、營利性公司主導。開源人工智慧模式想要有發展，關鍵在於籌集更多資金並公開建構。
於是，IMO 的目的，就是提供一種新的資產發行方式，幫開源的AI模型籌集更多資金以資助其發展。
類比之前的一些IXO來說，你看好某個代幣資產，然後選擇對其進行投資，同時代幣的市場表現也會給你回報，代幣所對應的協議產生收入，你也可能進行分享； 
現在，IMO場景下，如果你看好某個AI模型，可以選擇對其對應的代幣進行投資，AI模型提供方融到了資金進行開發和發展；同時該模型日後在實際使用中產生了經濟收益，你也可能會進行分享。
IMO 具體如何實現？
要讓AI模型以代幣形式表現，並且還能分享收益，那麼這裡必然至少涉及幾個關鍵問題：
- 怎麼保證某個AI模型是真的，並且能對應到你持有的這個代幣？
- 怎麼保證AI模型使用所產生的收益，代幣持有者真的可以分享？
Ora Protocol 用了兩個不同的ERC協議標準ERC-7641和ERC-7007，並搭配預言機和ZK技術來解決上述問題。
- 怎麼保證某個AI模型是真的，而不是一個空概念在發幣圈錢？
首先我們要知道的是，Ora Protocol 這個協議是做AI 預言機出身的，其核心產品叫做Onchain AI Oracle （OAO).
這個預言機的作用在於，可以在區塊鏈上驗證和執行AI模型，確保AI模型的部署和運作完全在鏈上進行，從而保證了其執行過程的透明度和可驗證性。
但是，因為AI模型往往是核心競爭力，如果都暴露給大家看，也就失去了商業上的競爭優勢，因此Ora Protocol 還搭配了另一項技術---- opML (Optimistic Machine Learning)，即樂觀機器學習。
通俗解釋，opML可能利用零知識證明或其他形式的密碼學證明，以證明模型的運行結果是正確的，而無需公開模型本身的細節，這樣既保證了模型的真實性和有效性，同時也保護了模型的私密性和專有性。
關於opML的具體實現還有上圖公開發表的論文做支撐，我們無從評價其技術細節的優劣，但只需要明白該技術所產生的效果即可。
至此，透過AI預言機和零知識證明，我們就解決了「如何證明一個AI模型真實存在」的問題。
- 下一個問題是，如何保證這個AI模型對應的代幣所有權是你的，以及你能從中分享收益。
將一個AI模型代幣化是IMO的關鍵。 Ora Porocol 引入了一種名為ERC-7641的代幣標準，並與ERC-20相容。
如果一個AI模型的開發者覺得自己的模型不錯，想在加密市場上進行IMO，他的做法很有可能是這樣：
第一，將AI模型與某一ERC-7641資產關聯，在該資產的智能合約中約定代幣的總數；
第二，加密市場的投資者購買該代幣，依據購買數量的多少，對應對該AI模型的所有權比例（等於股東）；
第三，該AI模型在鏈上運行後，一旦AI模型或內容產生收益（例如，模型被調用時支付的使用費，或AI生成的NFT銷售中的版稅），ERC-7641協議可以預先在合約中定義收益分配的規則，並允許代幣的持有者根據他們所持有的代幣比例自動分配收益。
透過這種機制，ERC-7641代幣成為了連接AI模型及其產生的經濟價值與代幣持有者之間的橋樑，允許開源AI模型的貢獻者和投資者共享模型的長期價值。
因此，ERC-7641代幣也被稱為內在受益分享代幣（(Intrinsic RevShare Token），可以將其解讀為一種專為AI模型產生的收益進行分潤的代幣標準。
於是IMO 的整體邏輯就非常清晰了：AI模型開發者需要籌集資金，將模型與某個代幣綁定進行IMO；買家購買代幣，並按照代幣智能合約的規則，享有對AI模型後續的使用和創作作品的分潤。
但講到這裡，還有一個關鍵的漏洞：
- 你怎麼知道之後鏈上創作的AI作品（如NFT，圖片，視頻等），確實來自於這個進行IMO的AI模型，而不是偽造的？
Ora Protocol 給的方法是，為這些AI生成的作品做一個標記，並透過ERC-7007來實現。
刨去技術細節，你可以將ERC-7007理解成一個專為AI生成內容設計的，用於確保內容的真實性和來源的可追溯性的代幣標準。
這項標準透過在區塊鏈上記錄AI產生內容的元資料（如產生該內容所使用的AI模型、生成時間、條件等），並利用智慧合約來自動執行這些驗證邏輯。開發者可以使用zkML 或opML 來驗證特定NFT 的AIGC 資料是否確實來自某個機器學習模型及特定輸入。
這樣就增加了AIGC內容真實性的透明度，並且透過區塊鏈的不可篡改特性，確保了一旦記錄便不能被更改或偽造；因此，ERC-7007在ORA協議中，也被稱為「可驗證的AI內容生成代幣」（Verifiable AI-Generated Content Token)
目前這項標準已經開源可查，請點擊此處。
至此，我們就完全了解了IMO的邏輯：
將AI模型與具有收入分享功能的代幣進行綁定，開展IMO
投資者以其持有的代幣份額，享有AI模型日後使用和衍生創作作品的收益分成
利用可驗證內容創作歸屬權的代幣協議，檢驗某部作品是否確為該模型創作，並分享收益
仍是資產遊戲，並非十全十美
從ICO到IMO，當AI模型也能被代幣化發行，今年的加密熱潮注定會與AI強綁定。
但Ora Protocol 所創立的IMO玩法也並非十全十美。
鏈下使用問題：即使IMO能夠實現AI模型的鏈上代幣化和收益分享，它仍然難以解決模型在鏈下使用時的收益分享問題。當AI模型被用於非區塊鏈的應用中時，這些使用的收益如何被追蹤和分配給代幣持有者，是一個複雜的問題。
市場需求的不確定性：雖然鏈上的AI生成內容（如NFT等）為創意產業帶來了新的可能性，但市場對這些作品的需求仍具有很大的不確定性。 AIGC作品的市場價值和流動性，以及人們願意為這些作品支付多少錢，是一個未知數，穩定的AI模型收益分享，也就無從談起。
收益分享的實際效果：在理論上，透過ERC-7641代幣實現收益分享聽起來是一個吸引人的主意。然而，在實務上，這種機制的有效性和可行性仍需經過市場的檢驗。特別是考慮到區塊鏈項目和代幣的高波動性，代幣持有者實際能夠獲得的收益可能會大不相同。
在加密世界裡，大家可以把發行資產玩出花，但對於資產本身有沒有用，有多少人用，很少能給出預設的確定答案。
不過，透過IMO這種資產發行的新模式，確實提供了一個創新的框架，讓開源AI模型能夠透過代幣化方式獲得資金支持並實現價值共享。
這種框架本身，就是一個緊貼熱點且具備正向價值的敘事。
在一場沒有十全十美的資產遊戲中，抱住AI這個大腿的熱度，往往更容易通往成功。
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