暗号通貨の世界には新しい物語が溢れていますが、セクシーで実用的と言えるものはほんの一握りです。

たとえば、AI スーパー ナラティブの現在のラウンドが始まって以来、クラウド コンピューティングが将来のデジタル経済時代の中核的な生産性となったにもかかわらず、従来の Web2 大手が高品質、高性能の GPU とコンピューティング リソースを独占してきました。テールプロジェクトには自律性がなく、より広範な検証可能なコンピューティングアプリケーションシナリオも、ご飯を食べずに放置するというジレンマに直面しています。

したがって、AI + 暗号化のトレンドの下で、完全準同型暗号化 (FHE) などの概念が最近徐々に市場に参入しており、検証可能なコンピューティングと AI 機密データ処理のための最良のソリューションの 1 つとして広く認識されています。

この記事では、「検証可能なクラウド コンピューティング インフラストラクチャ」として位置付けられている暗号化のベテランである Marlin に焦点を当て、AI、MEV、Oracle、ZK、TEE などの複数行の物語を横断する DeAI プロジェクトがどのように行われているかを明らかにします。 、現在の AI ブームに適合し、「AI + 暗号」トラックに新しい変数をもたらすことができるかどうか。

AIの後半は「検証可能なクラウドコンピューティング」から切り離せない？

周知のとおり、AIGC 大型モデルの急速な拡大に加えて、医療、教育、インテリジェント運転など、感染拡大の初期段階における無数の AI シナリオが急速に普及しており、そのすべてに膨大な計算が必要です。

しかし、これらの細分化されたシナリオでは、ユーザーの医療、教育、スマート ドライビング情報はすべて経済、さらには生命の安全に関連する重要なデータです。医療、エネルギー システム、帯域幅ネットワーク、コネクテッド カーなどの次元の情報データは、単なるデータではありません。個人機密データのセキュリティに直接関係するため、このトラックの開発を促進するには、より広範なデータ共有と協力も必要です。

しかし同時に、従来のクラウド サービス市場は、Amazon Cloud Technology (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP) などのインターネット巨人によって独占されており、この 3 社でクラウド コンピューティングの 60% 以上を占めています。シェアを占めており、明らかに売り手市場にいます。

この市場構造の最も明白な問題の 1 つは、集中型のクラウド サーバーへの依存が広範に行われていることです。これは、開発者やプロジェクト関係者が使用するクラウド サービスに対する信頼が、本質的に 1 つまたは複数の大手企業の評判に大きく依存していることを意味します。データの自律性とセキュリティを Web2 巨大企業に譲渡するのと同じです。

このため、クラウドサービスプロバイダーは近年頻繁にデータ漏洩を経験しており、個人や組織に重大な損失をもたらしています。そのため、開発者やプロジェクト関係者が仮想通貨の世界の中核問題である「分散化」をどう考えているかにかかわらず、それを信じているのではありません。巨人は「「悪になってはいけない」（悪になってはいけない）は、機械設計によって「悪になってはいけない」（悪になってはいけない）にするよりもはるかに劣っています。

これに関連して、AI クラウド コンピューティングの方向性を注意深く分析すると、基盤となるレイヤーと Web2 の成熟したクラウド コンピューティング サービス ソリューションの間には依然として生態学的ギャップが存在します。つまり、機密コンピューティング テクノロジの変革は、より高いコストに直面しています。プログラムを高速化するにはどうすればよいでしょうか? 業界では安全に導入するための特に優れたソリューションが存在せず、その結果、AI+Web3 に必要な一連のアプリケーション機能を満たすことができなくなり、開発の勢いも制限されます。

したがって、率直に言って、AI クラウド コンピューティング市場の発展の後半では、分散化、検証可能性、低遅延、低コストを満たす包括的なソリューションを提供するために、Web3 用のブロックチェーン開発ツールの完全なセットが緊急に必要となります。この観点から、分散型の検証可能なクラウド コンピューティング サービスの必要性が徐々に表面化しており、これはこの細分化の方向におけるギャップをブロックするだけです。

これに関連して、暗号化技術を使用して計算を実行するソリューションとして、分散型の検証可能なクラウド コンピューティング サービスの必要性が徐々に浮上しています。これにより、基礎となるデータを明らかにすることなく計算結果の正確性を検証でき、個人情報の漏洩や重要なデータの漏洩も防止できます。データは漏洩しません。

これらはすべて、Web3 のアプリケーション シナリオと非常に一致しています。Web3 は、ゼロ知識証明 (ZKP)、マルチパーティ コンピューティング (MPC)、および最近普及している完全なコンピューティングなど、機密性の高いクラウド コンピューティングに対する業界ユーザーの多くの想像力を生み出しました。 (FHE) トラックは市場から特別な注目を集めています。

そして、これが Marlin がしなければならないことです - 低遅延で高い計算能力のコンピューティング サービスが必要な限り、あらゆる DePIN/Web2.5/AI アプリケーションは実際に WeTEE にデプロイすることを選択でき、同じものを得ることができます。従来のクラウド サービスと同様のメリットが得られます。

マーリンを再理解する: AI 世界で検証可能な L0 になる

AI 検証可能コンピューティングの分野における Marlin のビジョンを一言で要約するなら、実際には、大規模な AI モデルのトレーニングがますます重要になっている現在、AI コンピューティングを必要としている需要家を直接支援することに尽力しているということです。インフラストラクチャ層のプラグイン形式をいつでもどこでも既存の製品に統合できます。

これは本質的に AI の世界での検証可能なユニバーサル L0 であるため、コア機能をカプセル化し、TEE 高性能ノード拡張ネットワークと ZK 検証可能な通信ネットワークに基づいたワンクリック サービスをプロジェクトに提供します。

Marlin は、Trusted Execution Environment (TEE) と Zero-Knowledge Proof (ZKP) ベースのコプロセッサを使用して、データとコードをハードウェア レベルで他のプロセスから分離し、データの機密性とそこで実行される計算の整合性を確保します。同時に、計算結果の正確性と検証可能性を実現し、改ざんすることはできません。

同時に、特定の環境 (RISC-V、WASM、または MIPS) 向けに設計され、互換性のある言語で書かれたプログラムのみを処理できるほとんどの ZK コプロセッサとは異なり、Marlin の ZK は市場が回路ベースであるため言語に依存しないことを証明しています。ノードがサポートしたい回路を選択できるようにします - 既存の Python、C++、または Go アプリケーションを直接移植するか、zkVM を使用します。

同時に、Marlin ネットワーク アーキテクチャ全体は、Oyster、Kalypso、リレー ネットワーク (Marlin Relay) の「トロイカ」に分けることができます。

Oyster と Kalypso は、それぞれ Trusted Execution Environment (TEE) と Zero-Knowledge Proof (ZKP) を使用して、計算の正確さとセキュリティを確保します。一方、リレー ネットワークは、信頼されていないノードが組み込みのインセンティブを通じてネットワークに貢献できるようにする責任を負います。安全性とセキュリティに悪影響を与えることなくリソースに貢献します。

• TEE が提供するオフチェーン サービスとして、Oyster の中心的なビジョンは、ユーザーが最小限の変更で独自のバックエンドをデプロイしたり、Marlin クラウド コンピューティング ネットワーク上にスマート コントラクト拡張機能を実装したりできるようにすることです。したがって、その最大の利点の 1 つはサーバーレス機能です。ユーザーはノードを設定したり、使用する特定のノードを選択したりする必要がなく、結果を簡単にユーザーに返すことができます。

• Kalypso は、Marlin のゼロ知識証明 (ZKP) の柔軟な統合を表します。ハードウェアの最適化に FPGA、GPU、および ASIC を使用すると、ZK 証明の生成が大幅に高速化され、時間とコストが削減されることを知っておくことが重要です。 Marlin ネットワークは、GPU と FPGA を備えたノードに依存して ZK プルーフ生成をアウトソーシングするため、クライアントからのリクエストを効率的に処理し、生成されたプルーフを返すことができます。

• Marlin Relay は、ブロックチェーンに依存しない、インセンティブが組み込まれたパーミッションレスのリレー ネットワークであり、同時に複数のブロックチェーンと統合できます。このインセンティブ構造により、トラストレス ノードはセキュリティに悪影響を与えることなくネットワークにリソースを提供できるようになります。

Marlin のノード ネットワークの各ノードには、運用と保守用の TEE が装備されていることに注目してください。同時に、ストレージ システム内に安全で隔離された Enclave 環境を構築して、コンピューティング時に情報が覗き見されたり漏洩されたりしないようにすることができます。そしてデータの保存。

また、ZK プロトコルを通じて、各ノードは、一方の当事者が、その声明に関する特定のデータを明らかにすることなく、その声明が真実であることを他方の当事者に証明することができます。これにより、データ主体の情報セキュリティが保護され、事実の信頼性も保証されます。正しさ。

一般に、Marlin は AI 指向の検証可能なクラウド コンピューティング L0 として、分散型分散ノード ネットワーク システムに基づいて、Oracle オラクル、ZK Prover システム、AI 人工知能、およびその他のアプリケーション シナリオのノードを提供できます。コンピューティング能力やストレージなどのネットワーク リソース サービスは、多くの暗号化 + AI アプリケーションのデータ保護の基礎となっています。

カジキと「AIワールドL0」の想像空間

この観点から見ると、Marlin は実際に AI+Web3 の後半で重要なインフラストラクチャの役割を果たしています。その核心は、AI と Web3 の世界に検証可能なコンピューティングを真にもたらすことです。

たとえば、独自の「L0」属性検証可能なクラウド コンピューティング コンポーネント サービスの助けを借りて、Marlin はさらに一歩進んで、自身を「レゴ ブロック」に変え、AI「検証可能なコンピューティング +」の主要なインフラストラクチャ コンポーネントになることができます。 DApp 製品は、完全に検証可能なコンピューティング プロパティを実装しています。

最も直接的なアプリケーション シナリオは、大規模な AI モデル トレーニングの重要性がますます高まっている現在、Marlin が安全なモデル トレーニングとコンピューティング環境を提供できることです。TEE ベースの信頼できる実行環境コプロセッサーは、安全なモデル トレーニングとコンピューティング環境を提供できます。これは、ChatGPT に加えて、さまざまな大規模モデル プロジェクトを Marlin と統合したり、Marlin に基づいて構築したりして、簡単に接続して使用できる検証可能なコンピューティング ミドルウェアを形成できることを意味します。 「検証可能なコンピューティング+」の形態。

同時に、より重要なことは、分散型で透明かつ検証可能なインセンティブ環境を構築することもでき、分散型ノードネットワークを分散型クラウドコンピューティングパワー「レンタル」サービスネットワークに変えること、つまり、より幅広いDePINサービスロジックを実現することです。トークン インセンティブを通じてクラウド コンピューティング サービスのコストを削減します。

アイドル状態のコンピューティング能力を収集し、低コストでより柔軟な展開と構成を使用して、起業家がよりパーソナライズされた中小規模の AI モデルをトレーニングできるようにし、リソースの使用率を大幅に向上させます。

これは、Marlin が検証可能なコンピューティング ミドルウェアとして強化できる AI アプリケーション シナリオの氷山の一角にすぎません。

まとめ

つまり、Marlin が AI+Web3 にもたらすことができる主な想像力は、L0 層インフラストラクチャとして、AI プロジェクトがネイティブの検証可能なコンピューティング製品とサービスを開発できるようにすることです (つまり、Marlin は検証可能なコンピューティングの中間プラットフォームと見なされます)。個）。

実際、これは AI+Web3 時代に不可欠なコアコンポーネントとして、ある程度業界の主要な「インフラストラクチャ」に相当します。

コンピューティング電力の供給と需要の根本的なマッチングから、オラクルデータの提供、分散ストレージに基づく分散フロントエンドサービスなどに至るまで、基本的に閉ループを論理的に形成でき、ユーザーとアプリケーションは検証可能なデータをいつでも取得できます。低コストかつ柔軟なコンピューティング プラグイン サービスは、データの価値を効果的に活用して最大化し、多様なアプリケーション シナリオの基盤を築きます。

明らかなことは、AI の後半において、検証可能なコンピューティングのトラックには依然として大きな価値の可能性があり、私たちの探索を待っています。特に、Web3 に基づくチェーンに基づく「検証可能なコンピューティング +」の概念はさらに野心的なものになる可能性があります。

AI に限定されず、オンチェーン エンターテイメント、ソーシャル ネットワーキング、ゲームなど、考えられるほとんどすべてのアプリケーションは、検証可能なコンピューティング/機密データ サービスの想像力をさらに広げることができます。

この急速な構築プロセスにおいて、Marlin は将来、包括的な AI+Web3 アプリケーションの主要な基盤となるインフラストラクチャになる可能性があり、これは AI+Web3 時代における検証可能なコンピューティングのための最大の想像力の余地となる可能性もあります。