EMC：推動AI技術與區塊鏈融合新動力

1. 引言

在飛速發展的科技大潮下，人工智能和區塊鏈技術的融合正成為新焦點，而構建基於視覺處理器（Graphics Processing Unit, GPU）的算力 DePin 這一敘事，開始在Web3領域掀起新浪潮。

近年來，AI技術的廣泛應用，使眾多產業對算力資源的需求日益增長，然而，市場上高性能GPU的壟斷使許多中小企業難以獲得所需的算力支持。EMC（Edge Matrix Computing）項目的誕生，正是基於這一需求趨勢，通過整合全球閒置的顯卡資源，意圖解決算力摩擦性不足的調配問題。

EMC團隊首創了“DeAI”的概念，區別於傳統GPU雲服務，該項目通過其算力調度平臺，提供了一個高效的AI訓練模型，致力於使開發者能低成本獲得計算資源。這一創新推動了AI與區塊鏈在資源利用、數據共享等方面的整合，既賦能了Web3生態的發展，又創造了現實的應用價值。

2. EMC項目概述

2.1 項目基本情況

EMC (Edge Matrix Computing) 成立於 2022 年，是一個高性能的去中心化 AI 算力應用網絡，旨在解決 AI 技術發展與 GPU 算力資源之間摩擦性不足的矛盾。截至2024年10月，已在全球30多個國家和地區建立了算力網絡和AI+Web3社區，致力於為創業者和開發者提供更加平等和開放的機會。

作為Web3領域內首個實現GPU算力資產與AI應用無縫連接的平臺，EMC的核心產品面向不同的AI和Web3應用場景，構建了分佈式高性能的算力DePIN服務。比如，EMC Hub負責去中心化算力調度，提供全球範圍的算力資源，助力AI開發者高效完成任務；JarvisBot專注於豐富的AI服務應用，通過深度學習優化用戶體驗，為各種業務場景提供智能化支持；OmniMuse作為創新平臺，旨在推動AI技術的研發與推廣。

在這樣的背景下，EMC致力於推動去中心化AI生態的構建，不僅為開發者提供低成本、高效率的計算資源，也為各行各業的創新應用開闢了新的可能性。通過整合分佈式算力、智能合約及AI服務，EMC期望成為未來AI與區塊鏈融合的重要推動力量，為全球開發者和創業者創造更廣闊的發展空間。

2.2 創始團隊

EMC項目主要創始人（圖源：Edge Matrix Chain (emc.network))

EMC核心團隊包括多位行業資深專家，具備廣泛的雲計算、Ai與市場推廣背景：

• Alex Goh

MC的聯合創始人、EMC基金會主席，擁有Macquarie University的MBA學位，在全球市場開發方面有超過20年的經驗，此前曾擔任Improbable.io大中華區總經理，AWS（亞馬遜）全球GM，目前主要負責EMC在新加坡的商業化和全球推廣。

• BK Khur

EMC聯合創始人兼CTO，畢業於南洋理工大學（NTU）工程學院，曾是南洋理工大學的研究員。擁有豐富的技術背景，曾在德勤諮詢負責數字化轉型，是JuzToday和ShopperBoard等公司的聯合創始人，具備多個創新項目的管理和技術經驗。

• Allen Foo

EMC基金會董事會成員及產品和技術顧問，UCCVR早期風險投資基金及VooX的創始人兼CEO，曾負責Unity和微軟大中華區的業務拓展，在雲服務領域的領導經驗顯著。

• Terrence Ngu

EMC基金會董事會成員，及全球市場推廣策略顧問，Hashmeta創始人，曾任StarNgage首席社區官，並在多家高科技公司擔任過要職，專注於全球市場戰略和社區建設。

2.3 當前融資狀況

截至目前，EMC項目已完成多輪重要融資，顯現出其在全球AI和Web3領域的強勁發展潛力。首輪融資完成於2024年1月，主要投資者包括Swiss Bochsler Group、Future3 Campus、1783 Labs、Frontier Research、DMC、VOFO Corp、Exabits.ai、Hashm ta、CEEX Labs等機構和家辦。

2024年2月，EMC團隊宣佈完成第二輪數百萬美元的戰略融資，由Faculty Group和Flow Capital領投，資金來源涵蓋全球Web3社區、DAOs和AI開發者社群，再次加快了EMC算力節點的佈局和開發建設。

2024年8月30日，EMC宣佈成功完成2000萬美元的A輪融資，由Amber Group和P2 Ventures領投，其它參與者還包括One Comma、Kapley Judge and Associated Corporations、Cyberrock Venture Fund等知名投資機構，進一步強化了其作為去中心化算力調度平臺與AI創新者的行業地位。

2.4 相關資源

3. 項目優勢

3.1 分佈式GPU

在高性能GPU市場被英偉達等巨頭壟斷的背景下，EMC憑藉其獨特的分佈式去中心化算力網絡，利用全球範圍內閒置的GPU資源，有效解決了算力供需不平衡的問題。尤其是在以太坊合併後，眾多礦場的關閉導致了大量GPU設備的閒置，這為EMC提供了機會，以低成本為AI開發者提供所需的算力支持。

目前，EMC網絡上已部署了超過100個GPU節點，覆蓋全球多個國家和地區，主要型號包括A100、H100、RTX 4090和3090等。這些算力資源由互聯網數據中心（IDC）、雲服務提供商（CSP）、礦場（Mining farm）以及專為AI開發設計的EMC AI Workstation共同提供。EMC網絡採用了結合工作量證明（PoW）和權益證明（PoS）的機制，參與者通過貢獻算力和質押獲得代幣獎勵，實現挖礦和質押的雙重收益。

使用感上，EMC AI Workstation設計注重即插即用，首批產品配備的高性能硬件（如Intel Core i7 CPU、2TB固態硬盤、32GB DDR5 6400Hz內存和RTX 4090顯卡），確保能夠滿足複雜AI任務所需的計算資源與數據處理能力，為用戶提供了一個高效的工作環境，推動整個生態系統的創新與發展。

全球GPU算力分佈圖示（圖源：Geomap）

3.2 創新DeAI生態

EMC通過其獨特的去中心化AI生態（DeAI），構建了一個從基礎設施到應用開發的完整系統，其核心理念是開放、透明和民主化，旨在通過去中心化的模型、數據和算力來解決傳統AI中心化的問題。例如，傳統AI模型往往由少數公司控制，導致數據和算法的封閉性。而在EMC的DeAI系統中，算法和數據通過分佈式網絡共享，用戶可自主管理數據，極大地豐富了數據生態，增強了用戶對AI模型的貢獻和控制權。

在牛市來臨之際，市場對新技術和創新模式的需求尤為迫切，而AI和Web3的結合是未來市場的重要趨勢。EMC通過整合這兩大熱門領域，創造了新的市場敘事，為投資者帶來了新的投資機會，特別是在去中心化AI開發和應用市場中，預期會掀起一波新的投資浪潮。

3.3 雙代幣+雙通縮

EMC採用的是“雙代幣+雙通縮“模型：一個代幣用於治理和參與生態系統的決策，另一個代幣則作為主要交易媒介。這種設計增強了項目的靈活性，允許代幣在不同功能中發揮各自作用。

此外，EMC的雙通縮機制通過特定的經濟設計，減少代幣的流通量，確保其稀缺性。具體來說，這包括定期回購代幣以減少市場流通量，並通過銷燬部分代幣（如在交易中收取的手續費）來進一步降低流通量。這種機制不僅維護了代幣的稀缺性，還提升了其長期價值。

在EMC社區裡，用戶可以通過充值代幣、參與真實世界資產（RWA）交易以及出售AI模型等多種方式積極融入EMC生態，從而促進代幣的流通與使用。總之，這種”雙代幣+雙通縮“的模型為EMC奠定了堅實的經濟基礎，並憑藉多樣化的收益模式，激勵了更多開發者和用戶參與到EMC生態系統中。

EMC經濟模型設計（圖源：Edge Matrix Chain (emc.network)）

3.4 低技術門檻

EMC通過推出EMC Hub工具，極大降低了AI DApp開發的技術門檻。開發者可以利用其豐富的SDK和工具集，輕鬆創建和部署AI應用程序。這種開放、易用的開發平臺不僅能夠吸引更多開發者加入EMC生態，還促進了AI技術在Web3生態中的普及，為智能AI技術的快速應用鋪平了道路。

4. EMC生態介紹

作為結合了人工智能與Web3技術的項目，EMC整個生態體系分為四層，分別是 Protocol Layer 協議層、Network Layer 網絡層、Application Layer 應用層和 Asset Layer 資產層，技術上，通過獨特的網絡拓撲結構、邊緣算力調度和多層次的節點設計，為用戶提供高效的AI算力解決方案。 EMC生態構成（圖源：Edge Matrix Chain (emc.network)）

4.1 EMC Protocol

EMC Protocol 是一種基於EVM生態的分佈式 AI 算力調度方案，藉助Arbitrum One主鏈的高性能基礎架構，實現狀態機的提交和驗證，致力於調度全球閒置的算力資源，滿足AI訓練任務的高計算需求。

如下圖所示，EMC的網絡拓撲結構可分為四類節點：計算節點 Computing Nodes、中繼節點 Router Nodes、驗證節點 Validator Nodes， 及事務存儲層 Transaction Storage—— 這些負責不同功能的節點被統一調度，傳遞執行交易的提交和確認，協同完成AI模型訓練和推理任務；最終，所有的交易狀態、計算任務的結果會被存儲在Arbitrum One的事務存儲層中，確保數據的長期可用性。

EMC網絡拓撲結構（圖源：https://cryptoviet.info/edge-matrix-chain-la-gi）

EMC Protocol 的核心技術實現依賴其高效的提交與確認機制，這使其在算力調度和驗證節點管理方面具有獨特優勢。首先，提交機制通過將狀態機打包為承諾結構發送到 Arbitrum 主鏈上進行記錄，稱為“提交”。用戶在此階段可以立即執行下一步操作，而不必等待實際確認的完成。交易一旦被提交到智能合約中，便視為已完成，整個過程異步進行，雖然需要一些時間，但用戶體驗上的延遲感知被大大減弱。

在 Pos 機制下，驗證節點通過質押 EMC 代幣來履行其職責，確保公平和可靠。一旦驗證失敗，質押物可能被沒收，進一步強化了系統的安全性。激勵機制與質押的 EMC 數量掛鉤，質押最多的節點優先成為驗證者，智能路由同樣依賴質押來保障任務的優先分配與穩定性。計算節點則有兩種選擇：質押 EMC 以獲取更高的獎勵，或選擇執行不需要長時間算力的任務，增加運營彈性和利潤，尤其適合較小的節點。

同時，EMC Protocol 還通過邊緣算力調度大幅提升了算力利用效率。相比傳統的中心化數據中心，EMC 網絡調用全球範圍內的閒置 GPU 資源，優化計算能力的分配。通過與 EMC 合作伙伴網絡（EPN）的協作，EMC 實現了全球化的去中心化算力支持，確保了在大規模併發情況下系統的穩定性與可擴展性。這種設計使 EMC Protocol 能夠有效應對當今複雜計算環境的挑戰，為 AI 和實時應用提供了堅實的基礎。

4.2 EMC Hub

EMC HUB 平臺通過將 AI 模型庫與計算資源整合，將開發與部署變得更加高效。 對開發者來說，他們可以將 AI 模型打包成 Docker 容器，並上傳至平臺，附帶示例代碼和參數說明，以此獲得平臺獎勵。這一機制大大減少了開發者在模型發佈和分發上的負擔。，因此對於用戶來說，只需訂閱計算節點，便可通過一鍵部署的方式運行這些模型的 Docker 容器，快速啟動完整的 AI 實例，系統也會自動配置相應的 API。

EMC Hub官網介紹（圖源：EMCHub）

在算力調度上，EMC Hub 依託智能路由和節點的協同工作：前者優化路徑和數據傳輸，後者執行計算任務，通過動態調度計算池中的GPU資源，然後根據任務負載和優先級智能分配。與傳統方式相比，這種模式避免了繁瑣的雲服務購買、模型選擇及環境部署過程，幫助開發者集中更多精力於創新。

在安全與效率方面，EMC Hub 採用 PoS+PoW 混合共識算法，整個網絡中共有3F+1個驗證節點來共同維護機制，並通過拜占庭容錯（IBFT）算法完成以2/3確認的方式完成驗證，而PoS 保證了節點的安全性，防止惡意攻擊，而 PoW 則負責驗證計算任務的完成度。這種混合機制不僅提升了平臺的安全性，還縮短了 AI 訓練週期。據統計，這種方式的成本僅為傳統方法的30%，工作量能銳減到數小時之內。

EMC多層級框架與應用分佈圖（圖源：EMCprotocol (EMC) · GitHub）

4.2.1 JarvisBot

EMC 人工智能助手 Jarvis 是一個革命性的 AI 開發平臺，依託 EMC 網絡與去中心化的架構，結合了深度學習算法，使其不僅僅是一個 AI 聊天機器人，還能通過深度學習算法提高算力分配的精準度，在保留強大對話能力的同時，自動化處理複雜的計算任務與模型訓練，優化 AI 部署流程。

在功能上，JarvisBot 實現了多種 AI 應用，包括生成文案、圖片、翻譯和文章改寫等。同時，用戶可以創建定製化機器人，用於客戶支持、潛在客戶生成、訂單更新和個性化推薦等場景。通過結合 Web3 經濟模型，用戶在享受 AI 服務的同時還能通過貢獻資源獲得收益，這種設定，使得JarvisBot有別於傳統AI應用只能用戶訂閱使用的模式，真正將AI的開發和創造做到共享，這種模式使其在市場上備受關注。

此外，JarvisBot 從設計上極大地簡化了 AI 模型的部署流程，通過 JarvisBot 提供的 Web3 工具，開發者可以輕鬆調用其功能，將 AI 模型快速上線，無需繁瑣的手動配置，不僅提升了模型訓練的效率，還為 AI 和 DeAI 開發領域帶來了更加高效、經濟的解決方案，使其成為去中心化版本的 "ChatGPT"。

Jarvis Bot 使用頁面（圖源：https://docs.jarvisbot.ai/）

4.2.2 OmniMuse

OmniMuse 是一個創新的平臺，旨在通過去中心化人工智能（DeAI）促進AI技術的發展。該平臺提供了一系列功能，包括可定製的智能合約模板和框架，專為模型鑄造、交易和數據共享設計，顯著加快AI應用的開發進程。同時，OmniMuse 集成了流行的區塊鏈開發工具，簡化了去中心化應用程序的創建。

OmniMuse 利用IPFS等去中心化存儲解決方案，以確保數據資產的永久性和不可篡改性，實現在重視數據隱私的同時，促進安全的數據共享和交易。由於OmniMuse前沿的隱私和安全功能得益於先進的加密工具，如同態加密、安全多方計算和可驗證計算，又進一步增強了平臺的安全性。

此外，OmniMuse 正在開發的 DeAI Store 將成為一個匯聚去中心化AI應用的創新平臺，幫助用戶發現並獲取最新的智能技術應用。DeAI Store 提供去中心化的AI數據存儲、智能合約模板和開發框架，同時集成加密工具以確保用戶隱私安全。該平臺旨在創建一個沒有技術“邊界”、人人共享的合作環境，以釋放AI的巨大潛力，並吸引眾多AI開發者、創作者和使用者加入，共同推動AI技術的創新與發展。

OmniMuse主頁面（圖源：OmniMuse）

4.3 Openverse Framework

在EMC Hub的基礎上，Openverse進一步擴展功能，集成多個開發者工具和SDK，增強了開發者在去中心化環境下的應用能力，並促進與EMC Hub的無縫對接，使開發者能夠快速部署AI應用。

從功能來說，Openverse是一個為Web3開發者集成多種SDK工具的平臺，包括EMC SDK、Web3 SDK、3D Scene SDK和 DID SDK，這些工具可以支持核心Web3功能，比如3D Scene SDK能夠快速構建虛擬3D世界，而DID SDK提供區塊鏈級別的身份驗證，保障數據隱私安全。

開發者不僅可以將AI模型上傳至平臺，還能通過Openverse的一鍵部署功能輕鬆啟動和管理AI實例，簡化開發流程。這種集成化平臺顯著降低了Web3開發的門檻，使開發者能夠專注於應用創新和業務增長。

Openverse主要使用步驟（圖源：EMCprotocol (EMC) · GitHub）

5. 相關代幣概述

5.1 代幣分配

$EMC 是一種基於Arbitrum One公鏈發行的代幣，總供應量達到10億個。這些代幣的分配涵蓋多個用途，包括社區獎勵、發展基金及流動性等，其設計理念在於為開發者和用戶提供參與去中心化計算生態的機會，激勵用戶積極參與生態系統的建設，實現算力的高效利用與經濟流通。

EMC代幣初始分配模型（圖源：代幣分配 | EMC白皮書）

5.2 收益通縮模式

EMC引入了雙代幣經濟模型，除了基礎的$EMC代幣，還推出了穩定幣Credits，作為EMC市場中交易的媒介。該機制的核心在於用戶需要使用$EMC購買Credits，而在這一過程中，$EMC將被完全銷燬，進而提高其稀缺性和價值。這種設計不僅有助於保持$EMC的價格穩定增長，也吸引了更多用戶加入EMC生態。

EMC的收益通縮模式，包含具體收益通縮和算力消耗通縮兩種，用於保持代幣供需平衡。

1. 在收益通縮機制中，交易使用穩定幣或其他代幣，然後算力集群通過算力協議進行租賃。RWA平臺的交易手續費將被轉化為$EMC並銷燬，其中80%的租金收入歸出租方，20%則被銷燬。同時，交易雙方還將獲得$EMC作為獎勵，進一步推動代幣的使用和銷燬。
2. 在算力消耗通縮機制下，EMC Hub提供了豐富的算力和應用訂閱服務，用戶需要通過質押其他加密貨幣來獲取這些服務。這種情況下，質押的資產將被轉化為$EMC，存入消費賬戶的$EMC不能提取，而是在服務使用後被銷燬，從而增加了$EMC的消耗量並提升其價值。

5.3 釋放模型

EMC代幣的首次代幣生成活動（TGE）於2023年11月9日啟動，整個代幣釋放計劃將持續24至48個月，涵蓋投資者和項目團隊。代幣分配中，生態系統獎勵（包括治理代幣）佔總供應量的47%。此外，EMC經濟體系中內置了通縮機制和銷燬計劃，旨在藉由這些措施運維生態系統，提升代幣的長線價值。

$EMC代幣36個月流通變化趨勢圖（圖源：代幣獲取 | EMC白皮書）

6. 未來價值分析

EMC項目是傳統Web2與Web3的結合體。與Web2項目相比，其優勢在於利用分佈式的GPU節點，可以有效聚合分散的算力資源，緩解傳統中心化系統造成的供需失衡；較於其他Web3項目，EMC通過將AI與DePIN深度結合，為AI模型訓練提供了具有成本效益的解決方案，建立了一個知識、數據和計算資產共享的市場，加之獨特的Credits機制能夠加速經濟循環，為投資者提供了新的收益流和機會。

在未來應用方面，EMC使高性能計算變得可及且經濟，也為更多行業的AI應用打開了大門。

比如，醫療領域，EMC可以利用其強大的算力支持，處理大規模醫療數據，推動個性化醫療和精準診斷的實現，通過分析患者的歷史數據和基因信息，AI模型也可以更有效地制定治療方案；在金融行業，EMC的算力可以用於處理複雜的金融交易和風險評估，降低成本的同時確保數據的安全性和透明度。

最有潛力的應用集中於智能城市和物聯網 IoT 方面，EMC的分佈式架構能夠支持大量設備的實時數據處理，促進智能交通、能源管理等系統的優化，從而提高城市的運營效率和可持續性。

目前，大模型的工程化技術相對成熟，但算力的穩定性與代碼的封裝可靠性仍需密切關注和不斷優化。考慮到EMC項目處於DePIIN的熱門賽道，因而初步具備CX（客戶體驗）的可行性。另一方面， 從已披露信息來看，項目的華人背景明顯，未來的市場拓展可能需要多元化戰略，以增強全球影響力。

1. https://docs.emc.network/whitepaper
2. https://docs.jarvisbot.ai/
3. https://twitter.com/EMCprotocol
4. https://linktr.ee/emcnetwork
5. https://emchub.ai/#/home
6. https://coinmarketcap.com/currencies/edge-matrix-computing/