什麼是 Cortex (CTXC),我該如何購買?
什麼是 Cortex?
Cortex (CTXC) 是一個去中心化、開源的區塊鏈項目,專注於將鏈上人工智慧(AI)推理引入智能合約。Cortex 於 2018 年推出,通過允許開發者直接在智能合約中嵌入並運行機器學習模型,擴展了傳統的智能合約範式。其使命是讓 AI 模型在去中心化應用(dApps)中實現可驗證、透明和經濟可行,從而支持如鏈上信用評分、NFT 分類、去中心化自主 AI 代理等應用場景。
Cortex 的原生代幣 CTXC 為網路的經濟活動提供動力。CTXC 用於支付 gas 費用、模型推理費用,以及激勵那些向網路模型庫(Model Zoo)上傳優化模型的貢獻者。通過實現鏈上確定性的模型推理,Cortex 旨在縮小 AI 與區塊鏈之間的差距,使 AI 預測可被審計、可重現且信任最小化。
Cortex 如何運作?其技術基礎
Cortex 結合了多個技術組件來實現鏈上 AI 推理:
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Cortex 虛擬機(CVM):
- CVM 是一個經過修改的以太坊虛擬機(EVM),支持 AI 推理指令。它擴展了智能合約的功能,使合約可以確定性地調用預先部署的機器學習模型。
- 確定性至關重要:相同的模型輸入必須始終在所有節點上產生相同的輸出,以維持共識。Cortex 通過固定精度的算術運算、標準化模型格式和嚴格的運行時約束來實現這一目標。
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模型庫(鏈上模型存儲庫):
- 開發者和數據科學家可以將訓練好的模型(例如,用於圖像分類的卷積神經網絡 CNN,或處理文本任務的自然語言處理模型 NLP)上傳到鏈上註冊表。
- 每個模型都有版本控制、哈希值並通過不可變標識符引用。智能合約可以通過 ID 調用這些模型,傳遞輸入並以確定性的方式接收輸出。
- 上傳者可以設置推理費用;這些費用由調用模型的用戶或 dApps 使用 CTXC 支付,從而創建了一個模型提供者的市場。
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確定性推理管道:
- Cortex 限制模型架構、量化級別和操作符集合,以確保所有節點上產生相同的推理輸出。常見技術包括整數或固定點量化、標準化操作順序和參考操作實現。
- 網路限制使用可能破壞共識的非確定性層或操作(例如,特定的隨機種子或非結合性浮點數縮減)。
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鏈上與鏈下交互:
- 小型或中型模型可以完全在鏈上運行,符合 gas 和性能限制。
- 對於更重的工作負載,Cortex 支持混合模式,其中鏈下預處理生成緊湊的特徵,然後將其傳遞到鏈上進行最終的確定性推理。鏈上的部分可由所有節點驗證,而鏈下步驟則可以通過證明或可重現的管道進行審計。
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激勵和費用模型:
- Gas 費用: 標準交易和計算費用(以 CTXC 支付)。
- 推理費用: 每次合約調用模型時支付給模型所有者/提供者。
- 挖礦/驗證: 節點驗證包含推理調用的區塊;共識確保所有節點重現相同的模型輸出。
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工具和開發者工作流:
- 開發者使用流行的框架(如 PyTorch/TensorFlow)在鏈下訓練模型,然後將其量化/轉換為 Cortex 支持的格式,並註冊到模型庫中。
- 使用類似 Solidity 的語言編寫的智能合約可以通過 CVM 兼容的接口導入並調用這些模型。
- SDK 和範例合約幫助將模型集成到 dApps 中(例如,模型地址、輸入結構、輸出結構、費用處理)。
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共識和基礎設施:
- Cortex 最初作為一個獨立鏈推出,與 EVM 兼容,專注於支持推理工作負載的吞吐量和存儲模型工件。
- 網路參數(區塊 gas 限制、存儲限制)設計用於在可用性、性能和確定性之間取得平衡。
綜合來看,這些組件讓開發者可以組合邏輯(智能合約)和預測功能(AI),同時確保網路上的重現性。
Cortex 的獨特之處是什麼?
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鏈上確定性 AI:
- 與預言機或鏈下推理服務不同,Cortex 將模型執行帶入共識層。這使得推理結果可審計且信任最小化,無需依賴中心化的推理提供者。
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AI 模型市場:
- 模型庫使數據科學家與 dApp 開發者的激勵機制保持一致。模型提供者可以通過每次推理的費用獲得收入,而開發者則可訪問經過審核和版本控制的模型。
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EVM 兼容性,針對 AI 擴展:
- 通過擴展 EVM 而非創建全新的編程範式,Cortex 降低了 Solidity 開發者將 AI 集成到合約中的門檻。
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透明和可重現的 AI:
- 每個模型版本都有哈希值和元數據存儲,確保透明度,讓人們可以知道某個輸出是由哪個模型、在何時生成的。這對於如 DeFi 風險評分或身份相關工作流程等敏感應用場景尤為重要。
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推理的精細化盈利模式:
- 每次調用的微支付讓許多 dApps 能夠以經濟實惠的方式集成預測功能,而無需高額的前期成本或中心化 API 訂閱。
Cortex 價格歷史與價值:全面概述
注意: 加密貨幣市場波動性高且可能快速變化。請始終使用可靠的市場數據提供商驗證最新數據。
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啟動及早期階段:
- CTXC 在 2018 年推出,當時對 AI 與區塊鏈項目的興趣正處於高峰期。與那個時期的許多資產一樣,CTXC 在 2018–2019 年的熊市中經歷了顯著波動。
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隨後的市場周期:
- CTXC 通常隨廣泛的加密貨幣市場周期波動,在牛市階段價格上升,在熊市階段下跌。流動性和交易所上市影響了其可交易性和價格發現。
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價值驅動因素:
- 網路使用率: 鏈上模型調用和 dApp 採用的增長可能增加對 CTXC 的需求,用於支付 gas 和推理費用。
- 模型生態系統: 模型庫的廣度和質量影響網路的實用性,更多高質量的模型能吸引更多開發者。
- 開發者吸引力和工具: SDK、文檔和確定性推理性能的改進可以增強採用率。
- 廣泛的 AI 敘事: 市場對 AI 相關加密項目的興趣可能影響情緒和估值。
欲了解最準確、最新的價格和鏈上指標,請參考如 CoinGecko、CoinMarketCap、Messari 或基於 The Graph 的分析工具,以及 Cortex 的官方文檔和存儲庫。
現在是投資 Cortex 的好時機嗎?
這不是財務建議。 評估 CTXC 時請考慮以下因素:
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技術和路線圖:
- 評估確定性推理的成熟度、支持的模型類型、工具質量和主網性能。查看 Cortex 的官方文檔、GitHub 提交記錄和路線圖透明度。
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採用和生態系統:
- 檢查有多少模型在使用,哪些 dApps 依賴 Cortex 推理,以及是否有重要的開發者、研究團隊或企業參與作為模型提供者。
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競爭格局:
- 將 Cortex 與其他 AI 與區塊鏈項目(如 AI 推理市場、去中心化計算網路、基於預言機的模型交付、zkML 計劃)進行比較。了解 Cortex 的鏈上確定性在哪些方面提供了獨特價值,而非鏈下 AI 加證明。
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代幣經濟學:
- 評估 CTXC 的供應動態、發行計劃(如適用)、驗證者激勵以及模型推理的費用消耗。與實際使用相關的健康費用市場可以支持長期價值。
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風險考量:
- 技術風險: 確保在多樣化節點和模型類型中實現嚴格的確定性並非易事;任何偏差都可能威脅共識。
- 市場風險: AI 敘事可能具有周期性;價格可能對情緒高度敏感。
- 執行風險: 成功取決於持續的開發者採用、合作夥伴關係以及不斷的性能改進。
實際步驟:
- 閱讀白皮書和開發者文檔,了解模型提交、量化和 CVM 集成。
- 探索模型庫和示例 dApps,以評估實際使用情況。
- 監控社群頻道、GitHub 活動和第三方審計。
- 如果選擇投資,請適當分散和控制頭寸規模。
資源與進一步閱讀
- Cortex 官方網站和文檔
- Cortex 和工具的 GitHub 存儲庫
- CoinGecko / CoinMarketCap 的市場數據
- Messari 的研究和 AI 與加密的行業報告
- 關於確定性機器學習推理、模型量化和可驗證計算的學術和行業資源
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