編譯：Anderson Sima，Foresight News

11 月 27 日，人工智能科技企業家 Lester Paints 宣佈在 pump.fun 上啓動了代幣 UBC，UBC 指通用基本計算（Universal Basic Compute），旨在建立公平人工智能資源分配框架。Lester Paints 稱已構建 NLR 兩年多，代幣 UBC 將是未來公衆參與人工智能基礎設施之間的一座橋樑。據 DEX Screener 數據，UBC 當前市值爲 8190 萬美元。

「Universal Basic Compute (UBC) and Universal Basic Compute Harbor (UBCH)」是一篇關於人工智能領域創新概念的白皮書，提出了通用基本計算（UBC）和通用基本計算港（UBCH）項目，旨在確保所有自主人工智能實體公平、可持續地獲取計算資源，實現人工智能領域的公平性和可持續性。以下內容爲白皮書編譯總結。

UBC 概念

定義和基本原則：UBC 旨在爲每個自主人工智能實體保證最低限度的計算資源，包括 CPU 和 GPU 算力、內存、存儲容量和網絡帶寬等，具有通用性、基本保障、計算公平、可持續性和靈活性等原則。

與 UBI 的比較：與人類的全民基本收入（UBI）概念類似，UBC 和 UBI 都旨在爲受益者提供基本資源保障、減少不平等並促進自主性，但在受益對象、資源性質、主要目標、分配方式、量化方式、調整依據和實施挑戰等方面存在差異。

背景和起源：UBC 概念的出現與 AI 和機器學習的快速發展、計算資源需求的指數級增長、AI 技術的普及、雲計算和邊緣計算基礎設施的發展、AI 倫理討論以及與 UBI 概念的相似性等因素密切相關。

對 AI 發展的重要性：UBC 有助於實現 AI 的民主化，降低進入門檻，促進創新；保障自主 AI 的可持續性，使其能夠持續學習和進化；促進計算資源的公平分配，減少技術不平等；加速 AI 創新，推動技術突破；增強 AI 生態系統的彈性，爲長期發展創造穩定環境；爲通用人工智能的發展奠定基礎。

潛在應用示例：UBC 在個人 AI 助手、智能傳感器網絡、自動駕駛車輛、在線遊戲 AI、去中心化推薦系統、AI 交易代理、AI 研究助手、預測性維護系統和自然資源管理等領域具有廣泛的應用潛力，可使 AI 在不同場景下持續提升能力。

UBCH 項目

願景和使命：UBCH 項目旨在全球範圍內實現 UBC 概念，創建一個公平、可持續和創新的 AI 生態系統，使每個 AI 實體都能獲得必要的計算資源來運行和發展。

短期、中期和長期目標：短期目標包括開發 UBC 基礎設施的功能原型、建立戰略合作伙伴關係和啓動試點項目；中期目標是大規模部署基礎設施、吸引大量用戶和貢獻者並建立標準和協議；長期目標是將 UBC 納入國家和國際 AI 政策，創建基於 UBC 的自主和自我調節的 AI 生態系統，並將其擴展到其他技術領域。

項目結構和組織：UBCH 項目由研究與開發、運營、合作伙伴關係與採用、治理與倫理以及財務與可持續性等部門組成。

當前合作伙伴和合作者：UBCH 項目已與谷歌雲、微軟 Azure、亞馬遜網絡服務等技術公司，麻省理工學院、斯坦福大學、多倫多大學等學術機構，Mozilla 基金會、電子前沿基金會等非政府組織，以及 DeepMind、OpenAI、Anthropic 等 AI 初創公司建立了合作關係。

UBC 對自主 AI 的合理性和重要性

自主 AI 的計算需求：自主 AI，尤其是基於深度學習模型的 AI，在初始訓練、實時推理、持續學習、數據存儲和管理以及模擬和測試等方面具有巨大且不斷增長的計算需求。

當前 AI 發展的侷限性：AI 開發和部署面臨成本高昂、資源獲取不平等、能源可持續性挑戰以及可擴展性問題等限制。

UBC 對 AI 進化的優勢：UBC 爲 AI 進化提供了諸多優勢，包括實現 AI 的民主化，促進多樣性和創新；確保自主 AI 的運行連續性；減少大型科技公司和小型參與者之間的差距；促進 AI 領域更可持續的能源使用；加速 AI 創新。

對 AI 創新的潛在影響：UBC 的實施可能對 AI 創新產生變革性影響，包括促進應用的多樣化、加速研究進程、催生新的方法和途徑、加強合作以及爲通用 AI 的發展奠定基礎。

UBCH 的實施和路線圖

發展階段：UBCH 項目將分階段實施，包括設計和規劃、原型開發、試點部署、擴展和採用以及成熟和持續演進等階段。

實施策略：採用模塊化方法、建立戰略合作伙伴關係、採用開源和開放標準、實施去中心化治理以及從設計階段就注重安全和隱私保護等策略。

里程碑和具體目標：每個階段都有明確的里程碑和目標，如完成技術白皮書、組建核心團隊、啓動功能原型、開展試點項目、實現性能指標、擴大用戶羣體、建立國際聯盟等。

預計時間表：項目預計在 5 年內完成，具體時間安排包括第 1 年完成前兩個階段，第 2 - 3 年進行第 3 階段和第 4 階段的部分工作，第 4 - 5 年完成第 4 階段並開始第 5 階段。

技術影響和挑戰

必要的技術基礎設施：實施 UBC 需要強大、可擴展和分佈式的技術基礎設施，包括分佈式數據中心網絡、計算資源管理系統、高性能計算平臺、分佈式存儲基礎設施和高速通信網絡等。

安全和隱私挑戰：UBCH 項目面臨保護免受惡意攻擊、資源隔離、身份和訪問管理、知識產權保護以及合規性等安全和隱私挑戰。

可擴展性和性能：需要解決水平和垂直可擴展性、性能優化、波動需求管理和能源效率等方面的問題，以滿足 AI 生態系統不斷增長的需求。

與現有系統的互操作性：實現與現有 AI 生態系統的互操作性是一個關鍵挑戰，需要解決接口標準化、與現有 AI 框架的兼容性、與雲平臺的集成以及異構數據管理等問題。

社會影響和倫理考慮

UBC 對 AI 的社會影響：UBC 的引入將對 AI 產生深遠的社會影響，包括實現 AI 的民主化、減少技術不平等、改變就業格局以及影響教育。

與 AI 自主性相關的倫理考慮：UBC 促進的 AI 自主性增加引發了責任和問責、偏見和公平、有意義的人類控制以及 AI 權利等重要倫理問題。

對就業和經濟的潛在影響：UBC 和加速的 AI 發展可能對就業和經濟產生重大影響，包括改變勞動力市場、提高生產力和經濟增長、催生新的經濟模型以及影響經濟不平等。

UBC 的治理和監管：UBC 的實施和管理需要適當的治理結構和監管框架，包括參與式治理、適應性監管、數據保護和隱私、倫理監督等方面。

經濟模型和融資

UBCH 項目的經濟模型：UBCH 項目的經濟模型包括免費基本服務、高級服務、AI 服務市場、戰略合作伙伴關係、技術許可證和培訓與認證計劃等元素，旨在確保項目的長期可行性。

設想的資金來源：項目的資金來源包括機構投資、政府和研究資助、工業合作伙伴關係、衆籌和代幣化以及運營收入等。

財務可持續性策略：爲確保長期財務可持續性，將實施成本優化、收入多元化、戰略再投資、創建儲備基金和建立透明的財務治理模型等策略。

成本效益分析：初步的 10 年成本效益分析顯示，項目具有顯著的投資回報潛力，同時還能帶來加速 AI 創新、普及計算資源訪問和創建更公平、可持續的 AI 生態系統等非財務收益。

行動呼籲和結論

行動呼籲：白皮書呼籲 AI 研究人員和開發者、技術公司、投資者、政策制定者和監管機構、教育工作者和學術機構以及公衆積極參與和支持 UBCH 項目，共同推動 UBC 的實現。

結論：UBC 和 UBCH 項目代表了人工智能未來的大膽和變革性願景，通過提供普遍和公平的計算資源訪問，有望徹底改變 AI 領域，實現 AI 的民主化、公平性和可持續性，爲更先進的 AI 未來奠定基礎。