上线两天突破8千万市值，AI Meme新选手UBC有何来头？
编译：Anderson Sima，Foresight News
11 月 27 日，人工智能科技企业家 Lester Paints 宣布在 pump.fun 上启动了代币 UBC，UBC 指通用基本计算（Universal Basic Compute），旨在建立公平人工智能资源分配框架。Lester Paints 称已构建 NLR 两年多，代币 UBC 将是未来公众参与人工智能基础设施之间的一座桥梁。据 DEX Screener 数据，UBC 当前市值为 8190 万美元。
「Universal Basic Compute (UBC) and Universal Basic Compute Harbor (UBCH)」是一篇关于人工智能领域创新概念的白皮书，提出了通用基本计算（UBC）和通用基本计算港（UBCH）项目，旨在确保所有自主人工智能实体公平、可持续地获取计算资源，实现人工智能领域的公平性和可持续性。以下内容为白皮书编译总结。
UBC 概念
定义和基本原则：UBC 旨在为每个自主人工智能实体保证最低限度的计算资源，包括 CPU 和 GPU 算力、内存、存储容量和网络带宽等，具有通用性、基本保障、计算公平、可持续性和灵活性等原则。
与 UBI 的比较：与人类的全民基本收入（UBI）概念类似，UBC 和 UBI 都旨在为受益者提供基本资源保障、减少不平等并促进自主性，但在受益对象、资源性质、主要目标、分配方式、量化方式、调整依据和实施挑战等方面存在差异。
背景和起源：UBC 概念的出现与 AI 和机器学习的快速发展、计算资源需求的指数级增长、AI 技术的普及、云计算和边缘计算基础设施的发展、AI 伦理讨论以及与 UBI 概念的相似性等因素密切相关。
对 AI 发展的重要性：UBC 有助于实现 AI 的民主化，降低进入门槛，促进创新；保障自主 AI 的可持续性，使其能够持续学习和进化；促进计算资源的公平分配，减少技术不平等；加速 AI 创新，推动技术突破；增强 AI 生态系统的弹性，为长期发展创造稳定环境；为通用人工智能的发展奠定基础。
潜在应用示例：UBC 在个人 AI 助手、智能传感器网络、自动驾驶车辆、在线游戏 AI、去中心化推荐系统、AI 交易代理、AI 研究助手、预测性维护系统和自然资源管理等领域具有广泛的应用潜力，可使 AI 在不同场景下持续提升能力。
UBCH 项目
愿景和使命：UBCH 项目旨在全球范围内实现 UBC 概念，创建一个公平、可持续和创新的 AI 生态系统，使每个 AI 实体都能获得必要的计算资源来运行和发展。
短期、中期和长期目标：短期目标包括开发 UBC 基础设施的功能原型、建立战略合作伙伴关系和启动试点项目；中期目标是大规模部署基础设施、吸引大量用户和贡献者并建立标准和协议；长期目标是将 UBC 纳入国家和国际 AI 政策，创建基于 UBC 的自主和自我调节的 AI 生态系统，并将其扩展到其他技术领域。
项目结构和组织：UBCH 项目由研究与开发、运营、合作伙伴关系与采用、治理与伦理以及财务与可持续性等部门组成。
当前合作伙伴和合作者：UBCH 项目已与谷歌云、微软 Azure、亚马逊网络服务等技术公司，麻省理工学院、斯坦福大学、多伦多大学等学术机构，Mozilla 基金会、电子前沿基金会等非政府组织，以及 DeepMind、OpenAI、Anthropic 等 AI 初创公司建立了合作关系。
UBC 对自主 AI 的合理性和重要性
自主 AI 的计算需求：自主 AI，尤其是基于深度学习模型的 AI，在初始训练、实时推理、持续学习、数据存储和管理以及模拟和测试等方面具有巨大且不断增长的计算需求。
当前 AI 发展的局限性：AI 开发和部署面临成本高昂、资源获取不平等、能源可持续性挑战以及可扩展性问题等限制。
UBC 对 AI 进化的优势：UBC 为 AI 进化提供了诸多优势，包括实现 AI 的民主化，促进多样性和创新；确保自主 AI 的运行连续性；减少大型科技公司和小型参与者之间的差距；促进 AI 领域更可持续的能源使用；加速 AI 创新。
对 AI 创新的潜在影响：UBC 的实施可能对 AI 创新产生变革性影响，包括促进应用的多样化、加速研究进程、催生新的方法和途径、加强合作以及为通用 AI 的发展奠定基础。
UBCH 的实施和路线图
发展阶段：UBCH 项目将分阶段实施，包括设计和规划、原型开发、试点部署、扩展和采用以及成熟和持续演进等阶段。
实施策略：采用模块化方法、建立战略合作伙伴关系、采用开源和开放标准、实施去中心化治理以及从设计阶段就注重安全和隐私保护等策略。
里程碑和具体目标：每个阶段都有明确的里程碑和目标，如完成技术白皮书、组建核心团队、启动功能原型、开展试点项目、实现性能指标、扩大用户群体、建立国际联盟等。
预计时间表：项目预计在 5 年内完成，具体时间安排包括第 1 年完成前两个阶段，第 2 - 3 年进行第 3 阶段和第 4 阶段的部分工作，第 4 - 5 年完成第 4 阶段并开始第 5 阶段。
技术影响和挑战
必要的技术基础设施：实施 UBC 需要强大、可扩展和分布式的技术基础设施，包括分布式数据中心网络、计算资源管理系统、高性能计算平台、分布式存储基础设施和高速通信网络等。
安全和隐私挑战：UBCH 项目面临保护免受恶意攻击、资源隔离、身份和访问管理、知识产权保护以及合规性等安全和隐私挑战。
可扩展性和性能：需要解决水平和垂直可扩展性、性能优化、波动需求管理和能源效率等方面的问题，以满足 AI 生态系统不断增长的需求。
与现有系统的互操作性：实现与现有 AI 生态系统的互操作性是一个关键挑战，需要解决接口标准化、与现有 AI 框架的兼容性、与云平台的集成以及异构数据管理等问题。
社会影响和伦理考虑
UBC 对 AI 的社会影响：UBC 的引入将对 AI 产生深远的社会影响，包括实现 AI 的民主化、减少技术不平等、改变就业格局以及影响教育。
与 AI 自主性相关的伦理考虑：UBC 促进的 AI 自主性增加引发了责任和问责、偏见和公平、有意义的人类控制以及 AI 权利等重要伦理问题。
对就业和经济的潜在影响：UBC 和加速的 AI 发展可能对就业和经济产生重大影响，包括改变劳动力市场、提高生产力和经济增长、催生新的经济模型以及影响经济不平等。
UBC 的治理和监管：UBC 的实施和管理需要适当的治理结构和监管框架，包括参与式治理、适应性监管、数据保护和隐私、伦理监督等方面。
经济模型和融资
UBCH 项目的经济模型：UBCH 项目的经济模型包括免费基本服务、高级服务、AI 服务市场、战略合作伙伴关系、技术许可证和培训与认证计划等元素，旨在确保项目的长期可行性。
设想的资金来源：项目的资金来源包括机构投资、政府和研究资助、工业合作伙伴关系、众筹和代币化以及运营收入等。
财务可持续性策略：为确保长期财务可持续性，将实施成本优化、收入多元化、战略再投资、创建储备基金和建立透明的财务治理模型等策略。
成本效益分析：初步的 10 年成本效益分析显示，项目具有显著的投资回报潜力，同时还能带来加速 AI 创新、普及计算资源访问和创建更公平、可持续的 AI 生态系统等非财务收益。
行动呼吁和结论
行动呼吁：白皮书呼吁 AI 研究人员和开发者、技术公司、投资者、政策制定者和监管机构、教育工作者和学术机构以及公众积极参与和支持 UBCH 项目，共同推动 UBC 的实现。
结论：UBC 和 UBCH 项目代表了人工智能未来的大胆和变革性愿景，通过提供普遍和公平的计算资源访问，有望彻底改变 AI 领域，实现 AI 的民主化、公平性和可持续性，为更先进的 AI 未来奠定基础。
火币数字货币新闻
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一、只有尾部的链和应用才需要链抽象，头部不需要
我们从两个角度论证这种观念的错误之处：
现状并非 「只有头部链和应用有流量」。
未来不可能建立在单链之上，也不会 「只有头部链和应用有流量」。
目前的多链生态并非 「只有头部链和应用有流量，所以不需要链抽象」。
需要明确的一点是，C 端用户的社交媒体流量感知与链的实际运营状况之间并不对等。
1）风头正盛的 Base 链的真正起量始于 3 月，距今也只有 8 个月的历史。从向以太坊提交的 blob 数量看，Base 的优势并非碾压性的。
2）从 TVL 角度，一些 C 端用户当下感知不明显的 L2，比如 Arbitrum, Mantle 等沉淀了大量的 TVL，而链抽象可以将这部分沉淀的流动性真正利用起来。
3）从月活角度，Solana 遥遥领先，500 万月活以上的公链共有 9 个, TON 和 Aptos 都超过了 Ethereum。
4）从费用角度，排名前 5 位的是 Ethereum, Tron, Bitcoin, Solana 和 BNB，就连 10 名开外的 Polygon, Blast, TON, Starknet 一年也可以产生 2000-3000 万美元的费用收入，认为这些链「没有流量」是不合理的。
面对破碎的多链现状，有两种「去碎片化」思路：
一种认为多链是未来，链抽象帮助解决碎片化问题，让用户在多链之间畅通无阻。
一种认为单链是未来，目前的小碎片之后都会灭亡，应该集中资源发展强势 L1。
单链未来显然是站不住脚的。
1）任何单体链的扩容都不可能是无限的。如果你对 Web3 的未来有信心，就不会天真地认为能将整个 Web3 建立在一个状态机上。
2）不存在完美的链，区块链不可能三角之间总要做权衡，不同链的优势是相对场景而言的。
3）依赖单一链=集中风险，如果出问题，整个生态系统可能受到严重影响。
4）单一、集中的生态系统是对创新性的扼杀和去中心化精神的背离。
未来也不可能「只有头部链和应用有流量，所以不需要链抽象」。
1）愈发多元的 L2 生态：目前 L2 Beat 收录的 L2 超过了 100 条，待上线的超过 80 条。Unichain, Movement 等也将登场，我们无法预测一年后前三大 L2 的位置是否还和今日一致。
2）新 EVM L1 的崛起：新兴的并行 EVM L1，如 Monad, Sei 等因可扩展性优势受到了广泛关注和资本青睐。Berachain 也吸引了大量社区成员。
3）非 EVM 生态的活跃：Solana 上出现了 Sonic 这样 EVM 兼容的 L2 项目。Move 语言的 Sui, Aptos 因技术创新备受青睐，生态也初具规模。
4）Appchain 部署门槛持续降低：@AndreCronjeTech 曾发文表示 L2/Appchain 的建造复杂性被低估了，而评论区的 @ItsAlwaysZonny 和 @0xkatz 在十几分钟内就部署好了一条 andrechain，并且表示每个月的运营成本只需要一千美元。
总结来说，我们面临的是一个不可逆转的多链未来，链抽象的到来不以任何个人意志为转移。
二、链抽象把风险也抽象了，会带来安全问题
对这个问题的回答包括三个要点：
在链抽象的交易逻辑下，用户对每笔交易的底层交互逻辑保有知情权。
链抽象的出发点并非去干涉用户与什么 dApp 交互的决策，而是使用户做好的决策更无感、更高效地得到执行。
有很多种方案可以帮助用户判断要不要信任 dApp。
首先，链抽象并没有剥夺用户知情权，或者掩盖底层交互。用户随时可以检查每一笔交易的详情。
其次，链抽象也不会平白无故提高用户和所谓不安全 dApp 的交互意愿和频率。
一个事实是：当用户计划使用一款 dApp 的时候，已经默认「该 dApp 会选择一个值得信任的链，并且产生值得信任的交互」。
是用户的信任驱使其做出与 dApp 交互的决策，链抽象并非干涉用户决策，只是在用户决策之后提高了交互效率。
所以交互安全问题的核心还是用户如何决策，而不在于决策后如何执行。目前已经有很多方案去帮助用户思考和决策要不要信任某个 dApp，链抽象方案的风控层是其中之一。
三、链抽象并没有根本上解决碎片化问题
这个问题的提出和大单体链沙文主义有异曲同工之处，说白了这不是链抽象的问题，而是提问者的幻想。
我们从两个受众群体出发去定义碎片化问题的解决。
对于用户来说，碎片化带来的最直接的问题就是：需要在多链之间手动桥接，需要准备不同的 gas 代币，需要频繁在多链之间管理余额。
而链抽象已经解决了这个问题，允许用户使用任意链的任意代币余额和任意 dApp 交互，任意链上的流动性在购买力上都是等效的。
对于开发者来说，碎片化问题的解决有两种思路：
1）全链部署智能合约，但用户侧体验的割裂依然存在。
2）只在一条链上部署，但可以被任意链的用户访问，可以无缝引入其余链的流动性，这就是链抽象的解决方案。
所以链抽象已经可以从用户侧和开发者侧都解决碎片化问题。
至于所谓的完全统一底层区块链流动性，这是不可行的。不同区块链之间存在共识机制、数据结构和经济模型等的根本差异，不可能做到原子化的等效，否则就还是回到了要在单一链上建立整个 Web3 的问题。
关于「链抽象」的常见误解
关于「链抽象」的常见误解 作者：HelloLydia¹³ 来...
