編譯：Anderson Sima，Foresight News
11 月27 日，人工智慧科技企業家Lester Paints 宣佈在pump.fun 上啟動了代幣UBC，UBC 指通用基本計算（Universal Basic Compute），旨在建立公平人工智慧資源分配框架。 Lester Paints 稱已建造NLR 兩年多，代幣UBC 將是未來公眾參與人工智慧基礎設施之間的一座橋樑。根據DEX Screener 數據，UBC 目前市值為8,190 萬美元。
「Universal Basic Compute (UBC) and Universal Basic Compute Harbor (UBCH)」是一篇關於人工智慧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慧實體公平、永續地取得運算資源，實現人工智慧領域的公平性和永續性。以下內容為白皮書編譯總結。
UBC 概念
定義與基本原則：UBC 旨在為每個自主人工智慧實體保證最低限度的運算資源，包括CPU 和GPU 算力、記憶體、儲存容量和網路頻寬等，具有通用性、基本保障、運算公平、可持續性和彈性等原則。
與UBI 的比較：與人類的全民基本收入（UBI）概念類似，UBC 和UBI 都旨在為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有差異。
背景與起源：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、雲端運算和邊緣運算基礎設施的發展、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，為長期發展創造穩定環境；為通用人工智慧的發展奠定基礎。
潛在應用範例：UBC 在個人AI 助理、智慧感測器網路、自動駕駛車輛、線上遊戲AI、去中心化推薦系統、AI 交易代理、AI 研究助理、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
願景與使命：UBCH 專案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作和發展。
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、建立策略合作夥伴關係和啟動試點計畫；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。
專案架構與組織：UBCH 專案由研究與開發、營運、合作夥伴關係與採用、治理與倫理以及財務與永續性等部門組成。
目前合作夥伴和合作者：UBCH 計畫已與Google雲端、微軟Azure、亞馬遜網路服務等科技公司，麻省理工學院、史丹佛大學、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 新創公司建立了合作關係。
UBC 對自主AI 的合理性與重要性
自主AI 的運算需求：自主AI，尤其是基於深度學習模型的AI，在初始訓練、即時推理、持續學習、資料儲存和管理以及模擬和測試等方面具有巨大且不斷增長的運算需求。
目前AI 發展的限制：AI 開發和部署面臨成本高昂、資源取得不平等、能源永續性挑戰以及可擴展性問題等限制。
UBC 對AI 演化的優勢：UBC 為AI 演化提供了諸多優勢，包括實現AI 的民主化，促進多元化和創新；確保自主AI 的運作連續性；減少大型科技公司和小型參與者之間的差距；促進AI 領域更永續的能源使用；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、加強合作以及為通用AI 的發展奠定基礎。
UBCH 的實施與路線圖
發展階段：UBCH 專案將分階段實施，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：採用模組化方法、建立策略夥伴關係、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。
里程碑與具體目標：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、啟動功能原型、開展試點專案、實現效能指標、擴大用戶群、建立國際聯盟等。
預計時間表：專案預計在5 年內完成，具體時間表包括第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。
技術影響與挑戰
必要的技術基礎設施：實施UBC 需要強大、可擴展和分散式的技術基礎設施，包括分散式資料中心網路、運算資源管理系統、高效能運算平台、分散式儲存基礎架構和高速通訊網路等。
安全與隱私挑戰：UBCH 專案面臨保護免受惡意攻擊、資源隔離、身分和存取管理、智慧財產權保護以及合規性等安全和隱私挑戰。
可擴展性和效能：需要解決水平和垂直可擴展性、效能最佳化、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。
與現有系統的互通性：實現與現有AI 生態系統的互通性是一個關鍵挑戰，需要解決介面標準化、與現有AI 框架的兼容性、與雲端平台的整合以及異質資料管理等問題。
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量：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、提高生產力和經濟成長、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、資料保護和隱私、倫理監督等面向。
經濟模型和融資
UBCH 計畫的經濟模型：UBCH 計畫的經濟模型包括免費基本服務、高級服務、AI 服務市場、戰略合作夥伴關係、技術許可證和培訓與認證計畫等元素，旨在確保計畫的長期可行性。
設想的資金來源：專案的資金來源包括機構投資、政府和研究資助、工業合作夥伴關係、眾籌和代幣化以及營運收入等。
財務可持續性策略：為確保長期財務可持續性，將實施成本優化、收入多元化、策略再投資、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，專案具有顯著的投資回報潛力，同時也能帶來加速AI 創新、普及運算資源存取和創建更公平、可持續的AI 生態系統等非財務效益。
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眾積極參與和支持UBCH 項目，共同推動UBC 的實現。
結論：UBC 和UBCH 計畫代表了人工智慧未來的大膽和變革性願景，透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，為更先進的AI 未來奠定基礎。
