ส่งต่อชื่อเดิม: เจาะลึกเครือข่ายจิตใจ '深入 Mind Network :当全同态加密遇见 Restaking,加密 AI 项目的共识安全触手可及'

AI และ Restaking ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นเรื่องเล่าชั้นนําที่มาพร้อมกับวัฏจักรตลาดกระทิงนี้

อดีตได้ผลิตโปรเจ็กต์ AI ดาวต่างๆ แล้ว ในขณะที่โปรเจ็กต์หลังที่มี EigenLayer เป็นแกนหลัก ได้ก่อให้เกิดโปรเจ็กต์ LRT หลายโปรเจ็กต์ โดยมีรูปแบบการเล่นที่ได้รับคะแนนต่างๆ เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง

อย่างไรก็ตาม มีความรู้สึกที่ชัดเจนมากว่าเรื่องเล่าทั้งสองนี้ดูเหมือนจะเข้าสู่ช่วงพักครึ่ง แม้ว่าจํานวนโครงการในแทร็กจะเพิ่มขึ้น แต่ก็กลายเป็นเนื้อเดียวกันมากขึ้นเรื่อยๆ และเรื่องราวที่เป็นนวัตกรรมจาก 0 ถึง 1 ก็หายากขึ้น

ในขณะเดียวกันเมื่อ AI และ Restaking กลายเป็น "การเล่าเรื่องที่ถูกต้อง" "ความถูกต้อง" นี้ไม่ได้หมายถึง "ความสมบูรณ์แบบ":

มีโครงการ AI/Depin จํานวนมากกระจายอํานาจอย่างแท้จริงหรือไม่? ข้อมูลล่าสุดยังแสดงให้เห็นว่า TVL ของ Eigenlayer กําลังลดลง สามารถใช้ Restaking เพื่อรับรองความปลอดภัยของ AVS ทางนิเวศวิทยาของ Ethereum เท่านั้นได้หรือไม่?

ดังนั้นในช่วงครึ่งหลังของการเล่าเรื่องที่ร้อนแรงโครงการที่แก้ปัญหาทั่วไปที่สําคัญคือสมบัติที่ต้องขุดค้น

เริ่มต้นจากความคิดนี้ Mind Network ในตลาดปัจจุบันได้รับความสนใจจากเรา มันสามารถแก้ปัญหาของโครงการ AI/Depin จํานวนมากที่ไม่มีการกระจายอํานาจเพียงพอ และทําให้ Restaking มีประโยชน์และมีคุณค่ามากขึ้น

หาก EigenLayer ถูกมองว่าเป็นโซลูชันสําหรับการปักหลักระบบนิเวศของ Ethereum อีกครั้ง Mind คือโซลูชันสําหรับการปักหลักอีกครั้งในด้าน AI:

ด้วยการใช้การปักหลักซ้ําที่ยืดหยุ่นมากขึ้นและโซลูชันการรักษาความปลอดภัยที่เป็นเอกฉันท์ของการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ จึงรับประกันความปลอดภัยของเศรษฐกิจโทเค็นและความปลอดภัยของข้อมูลของเครือข่าย AI แบบกระจายอํานาจ

สิ่งที่สําคัญกว่านั้นคือโครงการได้เสร็จสิ้นการจัดหาเงินทุนรอบเมล็ดพันธุ์มูลค่า 2.5 ล้านดอลลาร์ที่เข้าร่วมโดยสถาบันที่มีชื่อเสียงเช่น Binance ในปี 2023 ปัจจุบันยังมีความร่วมมืออย่างลึกซึ้งกับโครงการ AI/Depin ใหม่สุดฮอต เช่น io.net และ Myshell ความคาดหวังของการเปิดตัว mainnet และกิจกรรมจูงใจยังนํามาซึ่งความคาดหวังที่ยิ่งใหญ่

อย่างไรก็ตามสําหรับผู้อ่านส่วนใหญ่ที่เห็นโครงการนี้เป็นครั้งแรกด้านหนึ่งคือการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกที่เข้าใจยากและอีกด้านหนึ่งคือการไล่ตามผลกําไร ทั้งสองจะรวมกันเพื่อแก้ปัญหาสําคัญสําหรับโครงการ AI ได้อย่างไร

ในบทความนี้ เรามาเจาะลึก Mind Network และทําความเข้าใจโครงการที่มีศักยภาพนี้ซึ่งรวม AI, Staking และการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเข้าด้วยกัน

โครงการ AI สังหารมังกรอย่างกระตือรือร้น แต่กลายเป็นมังกรเองเนื่องจากขาด "Zero Trust"

เพื่อให้เข้าใจว่า Mind Network ทําอะไรโดยเฉพาะ ก่อนอื่นเราต้องเข้าใจปัญหาที่โครงการ AI ในปัจจุบันกําลังเผชิญอยู่

บางที Dragon Slayers อาจค่อยๆ กลายเป็นมังกรเอง ซึ่งกลายเป็นเชิงอรรถที่ดีที่สุดในการอธิบายโครงการ crypto AI ในปัจจุบัน

จากมุมมองของการสังหารมังกรการเล่าเรื่องหลักของโครงการ crypto AI (หรือ DePIN) คือการกระจายอํานาจ พวกเขาใช้พลังการประมวลผลแบบกระจายอํานาจอัลกอริทึม (แบบจําลอง) และข้อมูลมากขึ้นเพื่อท้าทายการผูกขาดของ บริษัท ขนาดใหญ่ในทุกองค์ประกอบของ AI ทําลายความไว้วางใจในอํานาจของ บริษัท เหล่านี้

แม้ว่าการเล่าเรื่องนี้จะถูกต้องและเป็นที่นิยมโดยธรรมชาติ แต่ AI หลังจากกระจายอํานาจแล้ว ดูเหมือนว่าจะมีศักยภาพมากขึ้นในการเป็นมังกร:

ไม่สามารถบรรลุ "ความไว้วางใจเป็นศูนย์" ต่อผู้ตรวจสอบความถูกต้องในสภาพแวดล้อมแบบกระจายอํานาจ

ฟังดูเข้าใจยากไปหน่อย? ลองดูตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจง

ตัวอย่างเช่น ในโครงการ AI คริปโตทั่วไป ทุกคนจําเป็นต้องกระจายอํานาจการตรวจสอบ/การลงคะแนนของโมเดล AI เพื่อเลือกโมเดลที่ดีที่สุด

อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติ โมเดลธุรกิจมักจะมีตัวตรวจสอบความถูกต้อง (โหนด) ภายในโครงการโดยเลือกโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด คุณจะมั่นใจได้อย่างไรว่าสิ่งที่พวกเขาเลือกนั้นดีที่สุด?

การติดตามการเลือกภายใต้กลไก PoS ไม่เท่ากับ "การเลือกที่ดีที่สุด การเลือกที่ยุติธรรม"

ในทํานองเดียวกันในธุรกิจของตัวแทน AI เมื่อจัดอันดับบริการตามประสิทธิภาพคุณจะมั่นใจได้อย่างไรว่าบริการอันดับต้น ๆ นั้นดีที่สุดอย่างแท้จริง?

ในสถานการณ์ DePIN เมื่อมีการมอบหมายงานให้กับโหนดใน DePIN สําหรับการคํานวณคุณจะแน่ใจได้อย่างไรว่าผู้ตรวจสอบความถูกต้องมอบหมายงานนี้ให้กับโหนดที่เหมาะสมอย่างเป็นธรรมแทนที่จะโกงและมอบให้กับโหนดที่คุ้นเคย

ตัวอย่างเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงปัญหาทั่วไปที่สําคัญ — ในแต่ละเครือข่าย AI แบบกระจายอํานาจ การตัดสินใจของผู้ตรวจสอบความถูกต้องจะกลายเป็นศูนย์กลางที่คุณต้องไว้วางใจ

ดังนั้นคุณต้องเชื่อมั่นในการตัดสินใจของผู้ตรวจสอบความถูกต้องหรือผู้เข้าร่วมหลักในเครือข่ายโดยหวังว่าพวกเขาจะไม่กระทําการที่เป็นอันตรายหรือตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง

โครงการที่ประกาศการกระจายอํานาจดัง ๆ นั้นถูก จํากัด โดยความไว้วางใจภายในเครือข่าย ยังไม่บรรลุ Zero trust การเล่าเรื่อง AI ในปัจจุบันไม่สมบูรณ์แบบ

สิ่งที่จําเป็นในการเผชิญกับปัญหาเหล่านี้คืออะไร?

เห็นได้ชัดว่าเราจําเป็นต้องแก้ไขการพึ่งพาความไว้วางใจในผู้ตรวจสอบความถูกต้องหรือผู้เข้าร่วมหลักในการตรวจสอบ/การลงคะแนน/การตัดสินใจภายในเครือข่ายโครงการ AI ปัจจุบันผ่านกลไกทางเทคนิคและการออกแบบทางเศรษฐกิจ

นี่เป็นช่องและสมรภูมิของ Mind Network

จอกศักดิ์สิทธิ์ของการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างเต็มที่: เครือข่ายจิตใจวางไว้ในตําแหน่งที่สมบูรณ์แบบ

Mind Network เป็นเลิศในสิ่งที่ถือว่าเป็นจอกศักดิ์สิทธิ์ของการเข้ารหัส: การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ (FHE)

แต่ปัญหาที่เปิดเผยในโครงการ AI และ Depin เกี่ยวข้องกับ FHE อย่างไร

หากเราดูสาระสําคัญปัญหาเหล่านี้ชี้ไปที่การกระจายการเลือกและการตัดสินใจของทรัพยากรอย่างเป็นเอกฉันท์ซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี แต่เป็น "ธรรมาภิบาลของมนุษย์"

พื้นที่ทั้งหมดเหล่านี้เกี่ยวข้องกับธรรมาภิบาลของมนุษย์ซึ่งมีช่องว่างสําหรับการทุจริตต่อหน้าที่ตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ว่าผู้เข้าร่วมเครือข่ายสามารถเข้าใจข้อมูลที่ทราบต่อสาธารณะได้อย่างเต็มที่ (ถ้าฉันรู้ว่าผู้เล่นรายใหญ่โหวตฉันจะลงคะแนนด้วย)

คนที่ฉลาดในหมู่พวกคุณต้องสัมผัสได้ว่า FHE เข้ามามีบทบาทอย่างไร:

จะเกิดอะไรขึ้นถ้าทุกคนไม่รู้จักข้อมูลอีกต่อไป?

การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ (FHE) หรือเรียกสั้นๆ ว่า แก้ไขปัญหาเหล่านี้ที่เกี่ยวข้องกับการกํากับดูแลของมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์แบบ

FHE ถูกไล่ตามในฐานะจอกศักดิ์สิทธิ์ของการเข้ารหัส และ Vitalik Buterin เพิ่งเน้นย้ําถึงบทบาทในด้าน Web3 เราจะไม่ใช้หมึกจํานวนมากในการอธิบายหลักการของ FHE ที่นี่ คุณเพียงแค่ต้องรู้หน้าที่ของมัน ซึ่งช่วยให้สามารถทําการคํานวณที่ซับซ้อนกับข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่จําเป็นต้องถอดรหัส ซึ่งเป็นโซลูชันที่ข้อมูลยังคงปลอดภัยและเป็นส่วนตัวตลอดกระบวนการวิเคราะห์

แต่การจะถือจอกศักดิ์สิทธิ์ได้เราต้องแบกรับน้ําหนักของมัน

อันที่จริง แม้ว่าการคํานวณที่เข้ารหัสของ FHE จะมีประโยชน์ แต่ค่าใช้จ่ายด้านทรัพยากรก็มีความสําคัญ การใช้มันสําหรับการฝึกอบรมโมเดล AI นั้นมีค่าใช้จ่ายสูงและไม่ใช่แนวทางที่สมเหตุสมผลสําหรับโครงการ crypto AI

การใช้ FHE ของ Mind Network มีกลเม็ดเด็ดพรายบางอย่าง โดยวางจอกศักดิ์สิทธิ์ในตําแหน่งที่เหมาะสมที่สุด

กล่าวคือ FHE ไม่ได้ใช้สําหรับการฝึกอบรมโมเดล AI และการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ แต่ใช้สําหรับการตรวจสอบข้าม การเลือก การจัดอันดับ การลงคะแนน และพื้นที่อื่นๆ ที่เต็มไปด้วย "การกํากับดูแลของมนุษย์" หลังจากการฝึกอบรมโมเดล AI วิธีการนี้ช่วยให้สามารถจัดการค่าใช้จ่ายของทรัพยากรและปัญหาที่จะแก้ไขได้ชัดเจนมาก:

หากผู้เข้าร่วมในเครือข่าย AI ดําเนินธุรกิจโดยไม่ทราบผลการเลือก/การลงคะแนนของกันและกัน จะไม่มีพฤติกรรม "ติดตามผู้เล่นรายใหญ่ เชื่อถือโหนดที่เชื่อถือได้" สิ่งนี้ช่วยขจัดอคติในการตัดสินใจที่เกิดจากอิทธิพลของข้อมูลประจําตัวทําให้การตัดสินใจแบบกระจายอํานาจกลับสู่สถานะเดิมและโมเดล AI และบริการ AI ที่ดีอย่างแท้จริงได้รับการยอมรับ

ดังนั้นหนทางสู่การทําให้ FHE ทําการคํานวณทั่วไปจึงเต็มไปด้วยความท้าทาย อย่างไรก็ตาม การใช้ FHE สําหรับแง่มุมการกระจายอํานาจที่เฉพาะเจาะจง—การตรวจสอบ—นั้นสอดคล้องกันในตัวเองและเป็นไปได้ การรับรองว่าไม่มีความไว้วางใจในกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องช่วยให้สามารถรักษาความปลอดภัยที่เป็นเอกฉันท์และการกระจายอํานาจอย่างแท้จริงในโครงการ AI เข้ารหัสลับ

อีกด้านหนึ่งของการรักษาความปลอดภัยมีความเป็นธรรม

เราสามารถใช้กรณีเฉพาะเพื่อดูว่าความเป็นธรรมของ Mind Network สะท้อนให้เห็นในการดําเนินการตรวจสอบความถูกต้องที่เข้ารหัสอย่างไร:

• 1. โครงการ AI เข้าถึงบริการตรวจสอบความถูกต้องที่เข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ผ่าน SDK ผลิตภัณฑ์ของ Mind
• 1. ในขณะเดียวกันโครงการ AI ก็ลงทะเบียนบน Mind Network เพื่อยืนยันตัวตน Mind จะสร้างสัญญาอัจฉริยะบนเครือข่าย/ห่วงโซ่โครงการเป้าหมายเพื่อซิงโครไนซ์การเปลี่ยนแปลงการดําเนินงานและผลการดําเนินการที่ตามมา
• 1. โครงการ AI เผยแพร่งานตรวจสอบความถูกต้องบน Mind Network ที่ต้องดําเนินการโดยใช้การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ (เช่น AI รุ่นใดดีกว่ากัน) บริการลงคะแนนเสียง FHE เข้ามามีบทบาท ทําให้โหนดการตรวจสอบความถูกต้องของโครงการ AI สามารถดําเนินการตามกระบวนการลงคะแนนได้โดยไม่ต้องเห็นผลการลงคะแนนแบบข้อความธรรมดาของกันและกัน
• 1. ผลการลงคะแนนและการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกโอนไปยังห่วงโซ่ของ Mind ผ่านสัญญาอัจฉริยะและซิงโครไนซ์และบัญชีทันที
• 1. ในขั้นตอนข้างต้นโครงการ AI ที่ใช้บริการของ Mind จะถูกเรียกเก็บโทเค็นโครงการ Mind เป็นค่าธรรมเนียมก๊าซ (โทเค็นยังไม่ออก)

ในทํานองเดียวกันหากเราพิจารณาโครงการ DePIN ที่เฉพาะเจาะจงการใช้ Mind Network จะบรรลุผลการจัดสรรทรัพยากรที่เป็นธรรมมากขึ้น เราสามารถยกตัวอย่าง IO.net ซึ่งร่วมมือกับ Mind Network:

• 1. IO.net เข้าถึงบริการตรวจสอบความถูกต้องที่เข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ผ่าน SDK ผลิตภัณฑ์ของ Mind
• 1. หลังจากเข้าถึงบริการแล้ว แต่ละโหนดที่มี GPU จะได้รับความสามารถในการเป็นเอกฉันท์ภายใต้การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ นั่นคือเมื่องานพลังการประมวลผล AI มาถึง ทั้งคําขอและข้อมูลจะถูกเข้ารหัส ทําให้สามารถจัดสรรงานไปยังโหนดที่เหมาะสมได้อย่างเป็นธรรม

เดี๋ยวก่อน แต่สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการปักหลักใหม่อย่างไร?

ทุกอย่างที่กล่าวถึงข้างต้นดูเหมือนจะอยู่ในระดับเทคนิค แต่มันเกี่ยวอะไรกับการปักหลักตามสินทรัพย์?

Mind Network นําเสนอโซลูชันที่ใช้ FHE ส่งเสริมความปลอดภัยในการตรวจสอบความถูกต้องในระดับเทคนิคสําหรับเครือข่าย AI อย่างไรก็ตาม ในการเข้าร่วมการตรวจสอบความถูกต้องและเพลิดเพลินกับการรักษาความปลอดภัยนี้ จะเชื่อมโยงกับโครงสร้างเครือข่ายทางเศรษฐกิจของโครงการ AI/Depin ส่วนใหญ่อย่างแยกไม่ออก

PoS หรือ Proof of Stake เป็นตรรกะฉันทามติพื้นฐานสําหรับโครงการ crypto ส่วนใหญ่

หากโครงการ AI ใด ๆ ยอมรับการสนับสนุนทางเทคนิค FHE ที่ยุติธรรมกว่าของ Mind Network สําหรับการเลือกโมเดล/บริการ AI การจัดลําดับ และการตรวจสอบความถูกต้อง เนื่องจากโหนดโครงการส่วนใหญ่แสดงถึงสิทธิ์ในการลงคะแนน/การตรวจสอบความถูกต้องผ่านกลไก PoS ขนาดของสินทรัพย์ที่เดิมพันภายใต้โหนดนี้จึงสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับสิทธิ์ในการเข้าร่วมในการตรวจสอบความถูกต้องที่ยุติธรรมที่รับประกันโดย FHE

การเคลื่อนไหวที่สําคัญของ Mind Network ในระดับสินทรัพย์คือการขยายขอบเขตของการปักหลักและการยึดคืนในทางสาธารณะ ควบคู่ไปกับการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเพื่อให้แน่ใจว่ามีฉันทามติในการตรวจสอบในเครือข่าย AI

บทบาทที่แตกต่างกันที่เข้าร่วมในเครือข่ายสามารถตอบสนองความต้องการความสนใจที่แตกต่างกันของตนเองได้

สําหรับโหนดการตรวจสอบความถูกต้องของโครงการ AI การเพิ่มจํานวน Restaking จะให้โอกาสและสิทธิ์ในการลงคะแนนมากขึ้นสําหรับการดําเนินการตรวจสอบ FHE ใน Mind Network

สําหรับผู้ใช้ทั่วไป พวกเขาสามารถเดิมพันสินทรัพย์ LST/LRT ของตนไปยังโหนดด้านบนในลักษณะการมอบหมายเพื่อรับรายได้ APR

ดูเหมือนว่าจะมีความคล้ายคลึงกับ Restaking of EigenLayer ที่เราคุ้นเคย และโดยพื้นฐานแล้วจะเหมือนกัน:

EigenLayer ใช้การ restaking เพื่อความปลอดภัยของ AVS ที่แตกต่างกันในระบบนิเวศ Ethereum Mind Network กําลังใช้การ restaking เพื่อรับรองความปลอดภัยที่เป็นเอกฉันท์ในระบบนิเวศของ crypto สําหรับเครือข่าย AI ต่างๆ

เป็นที่น่าสังเกตว่าเหตุผลที่เป็น "ระบบนิเวศทั้งหมด" นั้นแยกออกจากหน้าที่หลักอื่นของ Mind Network: การปักหลักระยะไกล

เนื่องจากการปักหลักระยะไกล จึงไม่จําเป็นต้องข้ามเชนโทเค็น LRT ของคุณบนเครือข่ายต่างๆ คุณสามารถเดิมพัน LRT ของคุณบนเชนต่างๆ ไปยังโหนดตรวจสอบความถูกต้องของเครือข่าย AI บางเครือข่ายผ่านการปักหลักระยะไกล ซึ่งช่วยลดเกณฑ์การเข้าสําหรับผู้ใช้ได้อย่างมาก และการรวมสภาพคล่องที่กระจัดกระจายภายใต้สถานการณ์แบบหลายเชน

การก่อสร้างเชิงนิเวศน์ที่กว้างขวางและความแข็งแกร่งทางเทคนิคที่มั่นคง

ตัวเร่งปฏิกิริยาอื่นใดที่ควรค่าแก่ความสนใจใน Mind Network ในปัจจุบัน

ประการแรกในแง่ของผลิตภัณฑ์ testnet ได้ดึงดูดกระเป๋าเงิน 650,000 ใบและสร้างธุรกรรม 3.2 ล้านรายการ ฟังก์ชันการทํางานเต็มรูปแบบของ mainnet คาดว่าจะเปิดตัวเร็ว ๆ นี้

ประการที่สอง ในแง่ของการสร้างระบบนิเวศ เนื่องจากผลิตภัณฑ์อยู่ในตําแหน่งที่ส่งเสริมโครงการ AI อื่นๆ จึงเป็นสิ่งสําคัญที่จะต้องดึงดูดความร่วมมือจากโครงการชั้นนํา

ปัจจุบัน Mind Network ให้บริการรักษาความปลอดภัยฉันทามติเครือข่าย AI สําหรับ io.net, Singularity, Nimble, Myshell และ AIOZ นําเสนอโซลูชัน FHE Bridge สําหรับ Chainlink CCIP และให้บริการจัดเก็บข้อมูลความปลอดภัยของข้อมูล AI สําหรับ IPFS, Arweave และ Greenfield การรวมโครงการ AI, ที่เก็บข้อมูล และ oracle ชั้นนําชี้ให้เห็นถึงศักยภาพของ Mind Network ที่จะกลายเป็น "พลั่วทองคํา"

นอกจากนี้ ในแง่ของภูมิหลัง ในปี 2023 โครงการได้รับการคัดเลือกจากศูนย์บ่มเพาะ Binance และเสร็จสิ้นการจัดหาเงินทุนรอบเมล็ดพันธุ์มูลค่า 2.5 ล้านดอลลาร์ที่เข้าร่วมโดยสถาบันที่มีชื่อเสียง เช่น Binance นอกจากนี้ยังได้รับทุน Ethereum Foundation Fellowship ได้รับเลือกให้เข้าร่วม Chainlink Build Program และกลายเป็น Channel Partner ที่ลงนามกับ Chainlink

ในแง่ของความแข็งแกร่งทางเทคนิคนอกเหนือจากทีมงานซึ่งรวมถึงอาจารย์ชั้นนําและปริญญาเอกด้าน AI ความปลอดภัยและการเข้ารหัสจากมหาวิทยาลัยและ บริษัท ชั้นนําสิ่งสําคัญที่น่าสังเกตคือความร่วมมือกับ บริษัท วิจัยการเข้ารหัสแบบ homomorphic ชั้นนําในอุตสาหกรรม

ในเดือนกุมภาพันธ์ของปีนี้ Mind Network ได้ประกาศความร่วมมือกับ ZAMA ซึ่งเป็นบริษัทเข้ารหัสโอเพ่นซอร์สชั้นนําในด้านการวิจัยการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์ ซึ่งได้เสร็จสิ้นการจัดหาเงินทุนรอบ A มูลค่า 73 ล้านดอลลาร์ที่นําโดย Multicoin และ Protocol Labs

เมื่อเร็ว ๆ นี้ ความร่วมมือระหว่างทั้งสองฝ่ายได้ขยายออกไปอีก โดยร่วมกันเปิดตัวเครือข่าย AI Hybrid FHE (Mixed Fully Homomorphic Encryption) ใหม่ เพื่อส่งเสริมการประยุกต์ใช้อัลกอริธึม AI กับข้อมูลที่เข้ารหัส ซึ่งเพิ่มประโยชน์ทางเทคนิคอีกชั้นหนึ่งให้กับโครงการอย่างไม่ต้องสงสัย

ตามแหล่งข่าวที่ใกล้ชิดกับข่าว Mind Network เลือกใช้ห้องสมุดทางเทคนิคพื้นฐานของ ZAMA สําหรับการวิจัยและพัฒนาทางเทคนิคของตนเองโดยร่วมมือกับ ZAMA การเคลื่อนไหวนี้แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญของ Mind อย่างมีประสิทธิภาพ:

การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างสมบูรณ์มีค่าใช้จ่ายทรัพยากรจํานวนมาก และไลบรารีพื้นฐานช่วยให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ประสิทธิภาพสูงสุดโดยไม่ต้องลดประสิทธิภาพลง

นอกเหนือจากการเพิ่มขีดความสามารถให้กับตัวเองด้วยเทคโนโลยีที่ดีขึ้นแล้ว Mind Network ยังแสดงความสามารถเพื่อช่วยปรับปรุงระบบนิเวศของการเข้ารหัสลับ

ในเดือนพฤษภาคม โครงการยังร่วมมือกับ Chainlink เพื่อเปิดตัวอินเทอร์เฟซ Fully Homomorphic Encryption (FHE) ตัวแรกที่สร้างขึ้นบน Cross-Chain Interoperability Protocol (CCIP) สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยเพิ่มความปลอดภัยของการสื่อสารและธุรกรรมข้ามสายโซ่ แต่ยังตระหนักถึงระบบนิเวศ Web3 ที่น่าเชื่อถือและเน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางมากขึ้น

ในขณะที่เขียน Mind Network ได้บรรลุความร่วมมือกับโครงการชั้นนําหลายโครงการในระบบนิเวศและเส้นทางที่แตกต่างกัน เมื่อพิจารณาถึงการวางตําแหน่งเพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้กับโครงการอื่น ๆ เราอาจคาดหวังผลกระทบ "พลั่วทองคํา" ในอนาคต

บทสรุป

เมื่อ Fully Homomorphic Encryption (FHE) พบกับ Staking Mind Network อาจกลายเป็นแรงผลักดันใหม่ในช่วงครึ่งหลังของการเล่าเรื่อง crypto กระแสหลักของปีนี้

ด้วย FHE เป็นสื่อกลาง จึงสามารถเข้าถึงโครงการ crypto AI จํานวนมากสําหรับการเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจ โดยให้การสนับสนุน "การกระจายอํานาจ" ที่แท้จริงและ Zero Trust ของโครงการ AI แบบกระจายอํานาจ ด้วยการปูทาง Restaking จะช่วยดูดซับสภาพคล่องจากเชนต่างๆ ได้มากขึ้น และโครงการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว TVL (Total Value Locked) ก็คาดการณ์ได้เช่นกัน

ปฏิเสธไม่ได้ว่าจอกศักดิ์สิทธิ์ของการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกอย่างเต็มที่ดึงดูดความสนใจของตลาดไปยังเรื่องราวใหม่ ๆ ในขณะที่ Restaking ดึงดูดสภาพคล่องของตลาด เมื่อความปลอดภัยที่เป็นเอกฉันท์ของโครงการ AI สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นความเข้มข้นของความสนใจและสภาพคล่องจะนําไปสู่ความคาดหวังสําหรับการพัฒนาในอนาคตของโครงการอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

เช่นเดียวกับ Mind Network ซึ่งขัดเกลาการเล่าเรื่องที่ถูกต้อง (AI, Restaking) ให้สมบูรณ์แบบผ่านเทคโนโลยีของตัวเอง ไม่ใช่การหยุดชะงักที่อ่อนโยนกว่าในช่วงครึ่งหลังของการเล่าเรื่องกระแสหลักใช่หรือไม่

ปฏิเสธ:

1. บทความนี้พิมพ์ซ้ําจาก [TechFlow] ส่งต่อชื่อเดิม'深入 Mind Network :当全同态加密遇见 Restaking,加密 AI 项目的共识安全触手可及' ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้แต่งต้นฉบับ [TechFlow] หากมีการคัดค้านการพิมพ์ซ้ํานี้ โปรดติดต่อทีม Gate Learn และพวกเขาจะจัดการทันที
2. การปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นของผู้เขียนเท่านั้นและไม่ถือเป็นคําแนะนําในการลงทุนใดๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นดําเนินการโดยทีม Gate Learn ห้ามคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนแบบบทความที่แปลเว้นแต่จะกล่าวถึง