当我在 2024 年 3 月最后一次阅读关于 Lambda 的文章时，它刚刚在去中心化存储解决方案领域取得了重大突破。这标志着其在区块链数据存储能力上的显著进展，并为其向 AI 驱动的解决方案扩展奠定了基础。
Lambda 的使命是通过去中心化存储和区块链技术，为客户提供永久、安全的存储和数据处理服务。这一使命不仅清晰明确，而且永不过时。Lambda 通过采用最前沿的技术，始终致力于实现这一目标。
事实证明，Lambda 一直在构建的技术非常适合与 AI 相结合。
如果 Lambda 能够抓住 AI 发展的机遇，它将有机会整合分散的区块链市场和其他相关市场。通过这种整合，Lambda 将能够提供更大的价值。
在深入探讨 Lambda 如何利用 AI 机遇之前，让我们先来看看它是如何为抓住这一机遇做好准备的。
Lambda 正在构建什么
Lambda 的核心基础设施之一是模块化存储，旨在为 AI 提供高效、可扩展的数据存储解决方案。其解决方案采用 EVM 兼容的智能合约，实现数据存储和检索的自动化和去中心化。
1. 全链模块化存储网络
Lambda 建立了一个全链模块化存储网络，由多个分布式存储节点组成。这些节点通过区块链的 P2P 网络架构相互连接，共同构建了一个健壮、高可用的存储系统。该存储网络具有以下关键特性：
- 去中心化：不依赖任何中心化实体，数据分散存储在网络中的多个节点上。
- 可扩展性：随着存储需求增长，可以轻松添加新的节点扩展存储容量。
- 冗余备份：数据会在多个节点间复制，确保数据安全可靠。
- 自我修复：若某个节点出现故障，网络会自动从其他节点恢复数据。
2. 永久存储服务 (LWS)
永久存储服务 (Lambdas Web Storage，简称 LWS) 是 Lambda 模块化存储网络的核心组件之一，专为 AI 应用设计。LWS 利用去中心化存储技术，将数据分散存储在区块链网络中的多个节点上，从而避免了单点故障风险。LWS 具有以下关键优势：
- 数据永久存储：确保 AI 模型训练和推理所需的大量数据能够被安全、持久地存储。
- 高可用性：数据被分散存储在多个节点，提高了数据的可用性。
- 增强隐私和安全性：数据不会集中存储在单一实体，降低了被攻击或窃取的风险。
- 数据主权：用户对自己的数据拥有完全控制权，不受任何第三方操纵。
3. 智能合约支持
Lambda 的存储系统基于 EVM 兼容的智能合约，可以实现数据存储和检索过程的自动化。智能合约确保数据按照预定的规则进行安全、可靠的存储和访问。开发者可以编写自定义的智能合约，将数据处理逻辑固化在链上，从而实现自动化的数据管理。例如，智能合约可自动触发数据清理或归档操作，优化存储空间利用；也可根据访问控制规则管理数据的访问权限，确保 AI 模型只能访问授权的数据集。
Lambda 的突破：AI 应用的新里程碑
在 2024 年 3 月，Lambda 迎来了一个重要的里程碑，突破了去中心化存储解决方案的界限，并开始向 AI 驱动的解决方案扩展。这一成就标志着 Lambda 在区块链数据存储能力上的显著进步。
数据可用性采样 (DAS)
对于 AI 应用而言，数据的可用性和完整性至关重要。Lambda 采用了数据可用性采样 (DAS) 技术，通过结合数据证明 (PDP) 和零知识证明 (ZKG)，确保了存储在以太坊 Layer2 网络上的数据持久可用，并保障数据完整性。
DAS 技术生成可验证的数据可用性证明，确保存储在 Layer2 网络中的数据长期可访问。它通过定期采样存储数据，并在以太坊主网上记录采样证明，保证数据的持久可用性。即使 Layer2 链发生故障或重组，只要主网数据有效，便可根据采样证明重建 Layer2 上的数据。
数据证明 (PDP)
数据证明 (Proofs of Data Possession, PDP) 技术高效验证存储提供商是否持有完整的数据文件。PDP 通过对数据进行加密哈希计算，生成唯一的数据指纹，并定期向存储提供商发出随机数据块的质询，验证数据完整性。Lambda 利用 PDP 技术，确保其网络中的数据未被删除或篡改，任何数据损坏或遗失都能被 PDP 检测到。
零知识证明 (ZKP)
零知识证明 (Zero-Knowledge Proofs, ZKP) 技术允许一方在不透露任何底层数据的情况下，向另一方证明某个陈述或计算结果的正确性。Lambda 将 ZKP 与 PDP 结合，生成零知识数据证明 (ZKG)，在确保数据完整性的同时保护隐私。ZKG 可以在不泄露原始数据的情况下，向 AI 模型提供者证明所提供数据的完整性，提高了隐私保护水平，尤其适用于涉及敏感数据的 AI 应用场景。
高效的计算资源利用
AI 模型的训练和推理需要大量的计算资源。Lambda 通过迁移到以太坊 Layer2，并结合 Rollups 等技术，大幅提高了计算资源的利用效率，为 AI 应用提供了高性能、低成本的支持。
Layer2 通过在链下执行大部分计算，仅在需要时将最终状态提交回主网，从而极大提高了交易吞吐量，消除了对主网块的等待时间，显著降低了交易延迟。
通过 Rollups 技术，AI 相关的海量交易和计算任务可以集中在链下高效执行，仅需定期将最终结果上链，运行 AI 应用的成本更加可控。
Lambda 的这些技术进步，使其在 AI 应用领域拥有显著优势，具备更高的可用性和更强的数据完整性保障。随着去中心化存储和 AI 驱动解决方案的不断发展，Lambda 正在引领区块链技术的新潮流。
Lambda 的 AI 机遇：从区块链到人工智能的未来
微软和苹果分别在 1975 年和 1976 年诞生于个人计算机时代。亚马逊（1994 年）和谷歌（1998 年）则是在商业互联网的早期崛起，标志性事件是 1994 年 Netscape 的推出。Airbnb（2008 年）、Uber（2009 年）和 Instagram（2010 年）都在 2008 年 App Store 推出后三年内成立。
自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，AI 领域经历了融资热潮，许多公司纷纷调整策略以适应 AI 的需求。然而，Lambda 不需要这样的调整。它天生具备了迎接 AI 时代的条件。
这是一个真正的巨大机遇。AI 是 2023 年及以后最被看好的百倍机会，而 Lambda 早已做好准备抓住这一机会。
金融领域的 AI 变革
在金融领域，AI 将成为投资决策和风险管理的重要助手。投资机构可以利用 Lambda 高效存储和处理海量历史数据，训练出精准的量化模型，实现更优的投资策略。同时，AI 模型的实时风险预警，将大幅提升金融系统的抗风险能力，避免系统性风险的发生。此外，AI 在贷款审批、反洗钱监测、保险定价等环节也将发挥重要作用，提高金融服务的精准性和风控水平。
医疗领域的 AI 创新
在医疗领域，AI 将为医疗决策提供强有力的支持。医生可以基于患者的基因、影像、病历等多源数据，训练个性化的诊断和治疗模型，实现精准医疗。借助 AI 的智能辅助，疾病的早期发现和诊断将更加准确；靶向治疗方案将根据患者的个体情况进行定制。此外，AI 还将应用于新药研发、医疗影像分析、智能护理等多个环节，提高医疗服务的质量和效率。Lambda 的隐私计算能力，将确保这些敏感数据在训练过程中的安全性，保护患者隐私。
自动驾驶的未来
在交通运输领域，自动驾驶技术将成为现实。自动驾驶系统需要实时处理来自车载传感器、卫星定位等设备的大量数据，进行智能决策和控制，确保车辆在复杂环境中安全可靠地运行。Lambda 可为这些系统提供高效、低延迟的数据存储和计算资源。结合 AI 视觉识别、决策规划等算法，自动驾驶将进一步提高交通效率，降低事故风险，减少油耗和排放，为人类出行带来全新体验。
Lambda：从区块链到 AI 的桥梁
未来，Lambda 是否能成为从加密货币到 AI 的关键破局者？尽管面临大量竞争，但相比于其他行业，Crypto 与 AI 的结合更为自然且稳定。市场已经在期待这个联动的实现，现在是时候有人来搭建这个平台了。Lambda 能否最终胜出，成为 Crypto 与 AI 融合的领航者？让我们拭目以待。