Як працює інфраструктура даних Web3? Аналіз децентралізованої мережі даних Unibase.

AI-агенти еволюціонують від окремих інструментів для діалогу до автономних цифрових сутностей, здатних виконувати завдання на різних платформах. Ця еволюція висуває нові вимоги до інфраструктури: AI потребує довготривалої пам'яті, міжплатформної співпраці та верифікованих джерел даних. Однак традиційні AI-системи покладаються на централізовані бази даних та обмежені контекстні вікна, через що агенти втрачають стан після кожної взаємодії та не можуть накопичувати досвід.

Unibase намагається відповісти на одне питання: як побудувати децентралізовану інфраструктуру даних для AI-агентів, щоб вони могли запам'ятовувати, співпрацювати та еволюціонувати як довготривалі цифрові сутності?

Проєкт позиціонується як високопродуктивний децентралізований шар пам'яті для AI, що надає довготривалу пам'ять та можливості міжплатформної взаємодії для автономних AI-агентів. Його основна мета — не покращення здатності до міркувань окремих моделей, а створення інфраструктури, яка дозволяє AI-агентам довгостроково існувати та співпрацювати. Ця стаття систематично розглядає технічні аспекти Unibase з чотирьох вимірів: механізм збору та зберігання даних, децентралізована система індексації, логіка виклику даних AI та механізм верифікації достовірності даних.

Тришарова архітектура децентралізованої інфраструктури даних Web3

Щоб зрозуміти роботу мережі даних Unibase, спочатку необхідно усвідомити її загальну архітектуру. Unibase складається з трьох тісно інтегрованих основних модулів: Membase (децентралізований шар пам'яті), AIP Protocol (протокол взаємодії агентів) та Unibase DA (шар доступності даних).

Membase відповідає за управління довготривалою пам'яттю AI-агентів, зберігаючи історичний контекст, стан завдань та знання. Внутрішньо він складається з трьох підмодулів: Link Hub (віддалена взаємодія), Config Hub (управління ідентичністю та правами) і Memory Hub (зберігання довготривалих записів). AIP Protocol визначає стандарти комунікації між агентами, дозволяючи різним AI обмінюватися станом та виконувати завдання спільно. Unibase DA спеціалізується на зберіганні високочастотних AI-даних, синхронізації та ланцюговій верифікації.

Ключова відмінність цієї архітектури від традиційної інфраструктури даних Web2 полягає в тому, що дані не контролюються єдиною платформою, а натомість реконструюють когнітивну основу AI за допомогою ланцюгової верифікації, розподіленого зберігання та зашифрованого шару пам'яті. Спільна робота цих трьох компонентів утворює повну децентралізовану мережу даних — від генерації, зберігання, індексації до виклику та верифікації, весь ланцюжок відбувається в децентралізованому середовищі.

Збір та зберігання даних: від діалогу до довготривалої пам'яті

Механізм запуску збору даних

В архітектурі Unibase збір даних не є пасивним записом, а активно запускається з кожною взаємодією AI-агента. Коли AI-агент взаємодіє з користувачем, виконує завдання або викликає інструменти, відповідний стан автоматично перетворюється на структуровані дані пам'яті. Ці дані можуть включати історію діалогів, результати завдань, інформацію про середовище або фрагменти знань.

На відміну від традиційних централізованих систем, які зберігають всі дані взаємодії без розбору в єдиній базі даних, збір даних Unibase слідує контекстно-орієнтованій багаторівневій логіці. Агент фільтрує та класифікує інформацію відповідно до потреб завдання — високочастотні дані взаємодії потрапляють у гарячий шлях зберігання, тоді як довгострокові знання переходять у персистентний шар пам'яті. Такий дизайн запобігає сліпому збору даних та зменшує надмірність зберігання.

Дворівневий дизайн архітектури зберігання

Зберігання Unibase не є єдиною системою, а складається з дворівневої архітектури, утвореної рідним шаром зберігання AI та Unibase DA.

Рідний шар зберігання AI — це децентралізований шар зберігання, побудований для задоволення високих потреб AI-агентів та моделей у зберіганні. Його ключові можливості включають:

• Високопродуктивний доступ до даних: оптимізований для навантажень міркування та навчання AI, підтримує читання та запис з низькою затримкою та високою пропускною здатністю, до 100 ГБ/с.
• Величезна масштабованість: здатний обробляти дані обсягом понад ексабайт, горизонтально масштабуючись до мільйонів вузлів зберігання.
• Програмованість: через смарт-контракти реалізується налаштування контролю доступу, правил життєвого циклу та управління даними.
• Активізація даних: дані зберігання розглядаються як ланцюгові активи, що підтримують токенізацію, торгівлю та монетизацію.

Unibase DA забезпечує гарантії доступності даних поверх цього шару. Дані розбиваються на фрагменти за допомогою кодування Ріда-Соломона та розподілено зберігаються на багатьох вузлах. Користувачі надсилають зобов'язання (blob commitments) та параметри RS на ланцюг, дані поділяються на кодові фрагменти та розподіляються серед вузлів зберігання. Цей механізм гарантує, що навіть якщо деякі вузли офлайн, дані можна повністю відновити.

Порівняно з традиційним централізованим зберіганням, архітектура зберігання Unibase досягає розділення зберігання та верифікації — дані не потребують довіри до жодного окремого вузла зберігання, а натомість спільно забезпечують стійкість та цілісність даних через розподілену надлишковість та ланцюгову верифікацію.

Децентралізована система індексації: зробити пам'ять доступною для пошуку

Зберігання даних — це лише основа, а ключовою здатністю децентралізованої мережі даних є можливість ефективного пошуку даних. Система індексації Unibase не є окремою пошуковою системою, а вбудована в основні функції Membase.

Механізм генерації індексів

Коли AI-агент записує дані пам'яті в Membase, система одночасно створює індекси, доступні для пошуку. Цей процес включає два рівні:

Структуровані індекси: для структурованих даних, таких як стан завдань, параметри конфігурації, інформація про ідентичність, Membase створює індекси ключ-значення через Config Hub та Memory Hub, що підтримують точні запити.

Семантичні індекси: для неструктурованих даних, таких як історія діалогів, фрагменти знань, система створює семантичні індекси через векторизацію. AI-агенти в наступних завданнях можуть знаходити відповідні спогади на основі семантичної схожості, а не лише точного збігу ключових слів.

Спільне використання індексів між агентами

Унікальна цінність децентралізованих індексів полягає в можливості спільного використання між агентами. У традиційних системах індекси пам'яті кожного AI ізольовані. Але в Unibase, через AIP Protocol, різні агенти можуть отримувати доступ до спільного простору пам'яті. Це означає, що один агент може навчатися зі знань іншого, посилатися на них або навіть утворювати орієнтовані на завдання розумні групи.

Спільне використання індексів не є повністю відкритим без дозволів. AIP Protocol встановлює ідентичність агента через шар ланцюгової ідентичності агентів. Ідентичність, права та конфігурація кожного агента керуються Config Hub. Доступ до індексів підпорядковується подвійним обмеженням автентифікації та контролю доступу, що гарантує непорушність суверенітету даних.

Оновлення та старіння індексів

Децентралізоване середовище стикається з ключовим викликом для індексів: як забезпечити актуальність та узгодженість індексів? Unibase використовує оптимістичну модель верифікації — оновлення індексу вважаються дійсними, якщо не оскаржені. Коли виявляється відсутнє або помилкове підтвердження індексу, будь-хто може перевірити його офчейн та ініціювати ланцюговий виклик. Цей механізм забезпечує надійність індексів, уникаючи високих витрат на газ від частих ланцюгових верифікацій.

Логіка виклику даних AI: від зберігання до робочого процесу інтелектуальних агентів

Кінцева мета збору, зберігання та індексації даних — підтримка ефективного виклику даних AI-агентами. Логіка виклику даних Unibase складається з трьох етапів: пошук, верифікація та виконання.

Шляхи мультимодального пошуку

Виклик даних AI-агента не є єдиним шляхом, а обирається залежно від типу даних та потреб завдання:

• Точний пошук: для детермінованих даних, таких як ідентифікаційна інформація, параметри конфігурації, здійснюється пряме читання через індекси ключ-значення Config Hub.
• Семантичний пошук: для фрагментів знань та історії діалогів здійснюється пошук за подібністю через векторні індекси Memory Hub.
• Реальне потокове читання: для високочастотних станів завдань та інформації про середовище реалізується низько затримкове читання через канали високої пропускної здатності Unibase DA.

Верифікація перед викликом з використанням доказів з нульовим знанням

Перш ніж дані повертаються AI-агенту, Unibase виконує рівень верифікації — всі записи пам'яті при записі проходять верифікацію доказом з нульовим знанням (ZK-SNARK). Коли агент викликає дані, система перевіряє доказ з нульовим знанням прочитаних даних, гарантуючи, що дані не були змінені під час зберігання.

Цей дизайн дозволяє AI-агентам довіряти викликаним даним, не покладаючись на довіру до вузла, що зберігає дані. Це особливо важливо для сценаріїв співпраці між агентами: агент A може перевірити, чи є спогади, надані агентом B, справжніми, не покладаючись на довіру до агента B.

Замкнутий цикл робочого процесу, запущений викликом

Виклик даних не є кінцевою точкою, а початком нового циклу збору даних. Коли AI-агент читає історичні спогади та виконує завдання на їх основі, новий стан взаємодії знову збирається, зберігається та індексується. Цей замкнутий цикл дозволяє AI-агенту постійно накопичувати досвід, а не починати з нуля щоразу.

У традиційних AI-системах цей замкнутий цикл обмежений довжиною контекстного вікна та вузькими місцями доступу до централізованих баз даних. Unibase робить можливою довгострокову синхронізацію стану через децентралізований шар пам'яті та високопродуктивний шар доступності даних.

Достовірність даних та механізм верифікації: основа довіри

Ключове питання децентралізованої мережі даних: як забезпечити справжність та цілісність даних, не покладаючись на централізований якір довіри? Unibase відповідає на це питання за допомогою багаторівневих механізмів верифікації.

Докази зберігання, керовані доказами з нульовим знанням

Кожен запис пам'яті в Unibase супроводжується доказом з нульовим знанням. Конкретніше:

Коли дані записуються в Membase, система генерує криптографічний доказ цих даних. Цей доказ дозволяє перевірити справжність та цілісність даних, не розкриваючи їх вміст. Будь-яка третя сторона — інший AI-агент, користувач або ланцюговий верифікатор — може перевірити цей доказ без доступу до вихідних даних.

Подвійні гарантії: кодові докази та подвійні докази

На рівні Unibase DA доступність даних верифікується двома механізмами доказів:

Кодовий доказ: перевіряє правильність кодування Ріда-Соломона. Цей доказ виконується безпосередньо на ланцюзі, гарантуючи, що дані не були змінені під час кодування та фрагментації.

Подвійний доказ: підтверджує, що дані постійно доступні протягом заявленого вікна дійсності. Вузли зберігання повинні регулярно подавати докази, підтверджуючи, що вони все ще утримують призначені фрагменти даних.

Ці два докази спільно забезпечують подвійну гарантію: "правильність при записі + постійна доступність під час зберігання".

Оптимістична верифікація та модель безпеки "один чесний вузол"

Unibase використовує оптимістичну модель верифікації для балансування безпеки та ефективності. У цій моделі докази вважаються дійсними, якщо не оскаржені. Якщо виявлено відсутній або помилковий доказ:

• Будь-хто може перевірити цей доказ офчейн.
• Якщо верифікація не вдасться, можна ініціювати ланцюговий виклик.

Суть цієї моделі безпеки полягає в тому, що для забезпечення цілісності системи потрібен лише один чесний верифікатор. Порівняно з традиційними моделями, які покладаються на більшість чесних верифікаторів, цей дизайн значно знижує поріг припущень безпеки.

Якір довіри шару ідентичності

Достовірність даних залежить не лише від верифікації зберігання, але й від достовірності джерела даних. Unibase створює верифіковані ідентичності для кожного AI-агента через шар ланцюгової ідентичності агентів. Кожен запис даних пов'язаний із певною ідентичністю агента та може бути відстежений на ланцюзі.

Цей механізм розширює достовірність даних від "дані не були змінені" до "дані походять з надійного джерела". У відкритому інтернеті агентів агенти можуть встановлювати довірчі відносини, перевіряючи ідентичності один одного та докази даних, не покладаючись на централізованих постачальників ідентичностей.

Ринкові дані та прогрес екосистеми

Станом на 1 липня 2026 року (за пекінським часом), згідно з даними Gate, ринкові показники UB (Unibase) такі:

| Показник | Дані | | --- | --- | | Ціна | $0.08317 | | Ринкова капіталізація | $207 млн | | Максимум за 24 години | $0.12690 | | Мінімум за 24 години | $0.08156 | | Обсяг торгів за 24 години | $52.2264 млн | | Загальна пропозиція | 10.00 млрд | | Ринкові настрої | Нейтральні |

Цінова динаміка: сьогоднішня ціна UB становить $0.08317, частка ринку 0.035%. Зміна за останні 24 години: -22.56%, за останні 7 днів: +19.83%, за останні 30 днів: -53.90%, за останній рік: +429.16%.

Історичний діапазон цін: історичний максимум $0.243023 (15 травня 2026 р.), історичний мінімум $0.010299 (12 вересня 2025 р.). Останнім часом ціна зазнає значних коливань, 30 червня досягала максимуму $0.12, зростання за 24 години склало 43.47%.

Прогрес екосистеми: Unibase запущено в основній мережі BNB Chain, повністю випущено SDK, документацію та Explorer. Наразі інтегровано такі фреймворки, як MCP, ElizaOS, Virtuals та Swarms. Кількість взаємодій агентів, записаних через Unibase SDK, перевищує 1000. Екосистемні проєкти включають BitAgent, TradingFlow, TwinX, Beeper та інші.

Висновок

Архітектурний дизайн Unibase демонструє чіткий шлях: впровадження децентралізованих принципів Web3 в інфраструктуру даних AI. Від управління довготривалою пам'яттю Membase, через міжагентну комунікацію AIP Protocol, до високопродуктивної доступності даних Unibase DA — три модулі спільно утворюють повну децентралізовану мережу даних.

Ця система намагається вирішити три фундаментальні вузькі місця традиційних AI-систем: безстанність пам'яті, відсутність інтероперабельності та відсутність суверенітету даних. За допомогою доказів зберігання на основі доказів з нульовим знанням, оптимістичної верифікації та моделі безпеки "один чесний вузол", Unibase створює механізм верифікації достовірності даних у децентралізованому середовищі.

Наразі сектор інфраструктури AI все ще знаходиться на ранній стадії, більшість проєктів зосереджують ресурси на обчисленнях для міркувань моделей. Unibase обрав диференційований шлях — фокус на "пам'яті" та "співпраці" AI. Чи зможе цей вибір створити бар'єри в довгостроковій конкуренції, залежить від того, чи стане децентралізований шар пам'яті справді стандартизованою інфраструктурою для екосистеми AI-агентів.

Для практиків, які цікавляться децентралізованою інфраструктурою даних блокчейну, Unibase пропонує зразок, вартий постійного відстеження — це не лише експеримент з технічною архітектурою, а й систематична відповідь на питання "яка інфраструктура даних потрібна AI".

FAQ

Q1: Яка ключова відмінність між Unibase та традиційним хмарним сховищем (наприклад, AWS S3)?

Традиційне хмарне сховище — це централізоване сховище даних, дані контролюються єдиним суб'єктом. Unibase — це децентралізований шар пам'яті AI, дані якого забезпечуються розподіленим зберіганням та ланцюговою верифікацією, оптимізований для довготривалої пам'яті AI-агентів та міжплатформної співпраці.

Q2: Як досягається пропускна здатність Unibase DA в 100 ГБ/с?

Unibase DA досягає високої пропускної здатності завдяки ефективному офчейн-кодуванню (продуктивність кодування Ріда-Соломона 100 МБ/с), оптимістичній моделі верифікації (ланцюгові обчислення запускаються лише при виявленні шахрайства) та горизонтально масштабованій архітектурі (можливість масштабування до мільйонів вузлів зберігання).

Q3: Як AI-агент може перевірити, що дані, прочитані з Unibase, не були змінені?

Кожен запис пам'яті супроводжується доказом з нульовим знанням. При читанні даних агент може перевірити цей доказ, підтверджуючи, що дані не були змінені під час зберігання, не покладаючись на довіру до жодного окремого вузла.

Q4: Що означає модель безпеки "один чесний вузол" в Unibase?

На відміну від традиційних моделей, які покладаються на більшість чесних верифікаторів, модель безпеки Unibase вимагає лише одного чесного верифікатора для забезпечення цілісності системи. Це значно знижує поріг припущень безпеки, дозволяючи системі залишатися надійною навіть у разі зловмисної поведінки деяких вузлів.

Q5: Яке основне призначення токена UB в мережі Unibase?

UB використовується для оплати протокольних зборів (розгортання агентів, зберігання пам'яті, використання протоколу AIP), голосування за управління (блокування UB для участі в управлінні та розподілі винагород), ставки агентів (блокування UB для активації та просування агентів) та майнінгу знань (внесення підказок, спогадів та багаторазових знань для отримання винагород в UB).