很荣幸在 Meteorite Labs 指导下完成本次研究，基于数百个 Web2 AI 应用的体验交流。

PIN AI 是 a16z Crypto Startup Accelerator 秋季计划的入选项目，种子轮融资 1000 万美元，知名 VC 除了 a16z Crypto，还有斯坦福区块链加速器、Hack VC、Foresight Ventures。天使投资人包括 NEAR Protocol 创始人 Illia Polosukhin、Gitcoin 联合创始人 Scott Moore、Solana 基金会主席 Lily Liu、SUI/Mysten Labs 首席执行官 Evan Cheng、Worldcoin 研究工程师 DCBuilder 等。

刚读完了 PIN AI 三位联合创始人共同撰写的文章，发现它是近期除了 Sahara 外最吸引我的 Web3 AI 项目，应用场景非常有趣。（文章链接：https://www.pinai.io/post/pin-ai-the-open-platform-for-personal-ai）

PIN AI 是一个开放式的 AI 网络，开发者可以在其中构建有用的 AI 应用。“Useful AI Applications”，<有用>是其产品重心。与 Web2 的 MultiOn、Jace.ai 这类 AI Agent 有点像，致力于向用户提供对日常生活有用的应用，实现用户提出的意图，比如线上购买商品、策划旅行、计划投资行为。

简单介绍下 Jace.ai，这是一个能自主完成浏览器任务的 AI Agent，基于 LLM 和其专有模型 AWA-1（Autonomous Web Agent-1），后者可支持 AI 在网页上执行操作。

Jace 最大的能力就是能自主规划任务，并代替用户在浏览器中执行操作。

举个例子理解应用场景，告诉 Jace，“我准备在 9 月 20 日去北京旅游一周，预算 5000 块，帮我规划一下”。Jace 会自动规划一个旅游计划，包括要去的景点、要住的酒店、要吃的美食。如果我同意这个旅游计划，接下来就会帮我预定所有的景区，在美团上找到性价比最高的酒店并下单。我只需要输入个人信息和一键点击付款即可。

其实 PIN AI 要做的就非常类似，与生成式 AI 最大的区别，就是这类 AI 项目主要关注用户的日常生活，而非工作。

一、解构 PIN AI 设计思路

简单来说，PIN AI = AI + DePIN

PIN AI 网络由两种 AI 构成：

• 个人 AI（Personal AI）：个性化的 AI Agent，可实时适应用户偏好。它是用户与代理服务的连接点，有点像协调员。用户可将其下载到手机或电脑设备上使用。

• 代理服务（Agentic Services）：针对 Web2 平台在链上构建的 AI Agent，可在一些顶级 Web2 平台上执行任务，执行过程和完成情况记录在区块链上

• 官方还提到了外部 AI（External AI），可能在未来支持与其他 LLM 或 Web2 AI Agent 的交互。

PIN AI 架构核心：

PIN Protocol，一种 DePIN 分布式数据存储网络，任何人都可以将自己的设备与网络相连接，分享数据。集成了基于 BERT 的模型，可在处理用户数据的各个阶段对数据匿名化，确保隐私并符合数据保护法规。

个人 AI 建立在其中。一方面为个人 AI 提供个性化数据，另一方面为代理服务提供最相关数据。

PIN Protocol 由三个组件构建：

1.私有存储和计算层：分布式存储数据，安全地存储用户分享的设备数据（包括照片、视频等），并使最相关的数据随时可供个人 AI、代理服务使用。用户可将自己的设备连接至该网络，提供设备数据，获得原生代币 $PIN 奖励。

2.数据连接器：使用 zk 技术来跟踪和验证连接到网络的用户数据。我认为相当于 PIN 网络的节点，节点运营商需要质押 $PIN 代币去做验证，而一些代币持有者可以质押代币到节点，二者都能获得代币质押奖励。

3.代理链接：旨在将个人 AI 与代理服务相匹配。由代理注册表和交易机制构成，前者用于跟踪性能指标，而后者“思考”如何将个人 AI 与代理服务相匹配（基于每个代理服务的成本、性能和完成质量）

用户使用模式/业务逻辑：

在用户使用时，提出某个具体需求后，PIN AI 会按照以下步骤来进行：

步骤一：个人 AI —— 收集用户提出的需求

用户向个人 AI 提出需求，个人 AI 将需求转交至 PIN Protocol

步骤二：PIN Protocol —— 做任务执行前准备

拆解用户意图为具体步骤，找到最适用和性价比最高的代理服务，检索最相关数据，提供给代理服务。（如果涉及多个 Web2 平台，则需将意图分拆给不同的代理服务）

步骤三：代理服务 —— 执行具体的步骤

步骤四：PIN Protocol —— 向用户反馈结果

毕竟日常生活需求大多时候需要金钱交易，在 PIN AI 中，资金流向应是：

用户向 PIN Protocol 支付 Gas 费用（个人猜测可能是为了激活本次意图交易）。由于 PIN Protocol 先拆解了用户意图，再索引和发送了与意图最相关的数据给代理服务，所以代理服务完成任务执行后，会将部分服务费作为小费回馈给 PIN Protocol。

所以，PIN Protocol 和代理服务都可以从用户给的服务费中抽成。

举个例子：

用户可下载个人 AI 到电脑或手机上，向个人 AI 提出需求，比如“在亚马逊上购买最便宜的 GTX 3080 显卡”，并支付费用（购买费+服务费+PIN Protocol Gas 费）。

个人 AI 将这个需求传达给 PIN Protocol。

理解和拆解用户意图后，PIN Protocol 会将用户的意图拆解为具体的任务步骤，与最相关的数据一同发送给代理服务。可能会同时存在数十个专门用户亚马逊购物的代理服务，因此 PIN Protocol 需要根据它们的成本、性能和往期完成情况来综合考量，选中最适用的一个。

由代理服务在亚马逊上找到性价比最高的 GTX 3080 显卡，并下单。完成后，会将意图拆解费和数据调用费支付给 PIN Protocol。PIN Protocol 和个人 AI 向用户反馈结果，向用户发送 PIN 代币作为奖励。

网络参与者

个人 AI 使用者：在电脑或手机上安装个人 AI，将个人数据连接至 PIN Protocol，能获得 PIN 代币奖励。

价值流转用户：像上述使用模式一样，用户进行了有价值的交易，也会获得 PIN 代币奖励。

PIN Protocol 节点：跟踪和验证连接到网络的用户数据。运营商需要质押，代币持有者可以质押代币到节点，二者都能获得质押奖励。

代理服务：开发者能赚取服务费。

二、核心开发团队

Davide Crapis - 联合创始人

区块链协议设计背景，有一部分 AI 背景

曾在 Lyft 担任高级数据科学家，设计和实施了激励分配算法，每年向乘客和司机发放 xx 美元的增长激励。后来辞职后有一段时间是独立研究员，研究激励方案和代币分配。在创立 PIN AI 之前，他在以太坊基金会担任“稳健激励”方向的研究科学家。

曾开发过一个“消费者对投资/信贷产品利率敏感度”的机器学习模型，还曾在哥伦比亚商学院担任了四年机器学习方向的研究员和导师。加入过 Web2 开发者社区“南方公园”，探索大语言模型与区块链交叉领域。

Ben Wu - 联合创始人

运营背景，可能提供战略方向和 AI 产品 Idea

麻省理工毕业，Y Combinator 校友。在创立 PIN AI 之前，在雅虎的战略数据解决方案部门担任数据库和运营总监，负责大规模数据项目的运营和管理。

Bill Sun - 联合创始人、首席科学家

量化交易和 AI 背景

斯坦福大学数学博士，曾在 Google DeepMind 做 AI 研究。曾在一家华尔街资管公司做人工智能/量化交易股票投资经理。创建了 AI 研究组织 AI+Club，创建了 AI 技术社区 AGI House。a16z scout fund 的天使投资人。他也是 Generative Alpha 的创始人，做企业级 AI 解决方案。

三、思考与总结

第一次工业革命，机械释放了双手；

第二次工业革命，电力打破了日夜的界限；

第三次工业革命，互联网融合了虚实的边界。

AI 的出现被普遍认为是第四次工业革命的标志，而 AI Agent 是这场探索旅途中的船票，我们每个人都能登上这艘前往“人机交互”未来的巨轮。

在过去几十年里，互联网上每天都在发生大量的活动和产生海量的数据，然而，用户却没有掌握对这些数据的所有权。

iPhone16 刚刚发布，带来了 Apple Intelligence，但 PIN AI 有机会建立一个比 Apple Intelligence 更加开放的 AI Agent 生态系统。

在这其中，开发者可以通过开发创新的 Web2 平台代理服务获得奖励，这会催生出性能和质量越来越高的 AI Agent，引发创新浪潮。

而数十亿的手机用户不仅可以使用个性化的个人 AI，还可以分享设备数据来获得奖励。

用户的数据支撑起整个 PIN AI 生态，这就是用户的力量，也正是 Web3 的起点——去中心化和所有权。

希望能尽快看到 PIN AI 网络的落地以及带来的激励机制能否有效地发挥作用，让开源贡献者大军涌入其中，然后创造更大规模的创新浪潮。测试网可能会在 10 月推出，明年 1 月上线主网并 TGE，值得期待。