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人工智慧和重考被廣泛認為是伴隨本輪牛市週期的主要敘事。

前者已經製作了各種明星AI專案，而後者則以EigenLayer為核心，催生了多個LRT專案，各種賺取積分的遊戲玩法不斷湧現。

不過，有一種非常明顯的感覺，這兩種說法似乎已經進入了中場休息的休息階段。儘管軌道上的項目數量有所增加，但它們變得越來越同質化，從0到1的創新故事越來越難找到。

同時，當 AI 和 Restaking 成為「正確的敘事」時，這種「正確」並不意味著「完美」：

大量的AI/Depin專案是否真正去中心化？最近的數據還顯示，特徵層的TVL正在下降。Restaking 只能用於確保乙太坊生態 AVS 的安全性嗎？

因此，在熱播敘事的後半部分，解決關鍵共性問題的專案，才是亟待發掘的寶藏。

從這個想法出發，當前市場上的 思維網路 引起了我們的注意。它既可以解決許多 AI/Depin 項目不夠去中心化的問題，又可以使 Restaking 更有用、更有價值。

如果說 EigenLayer 被視為乙太坊生態系統重新質押的解決方案，那麼 Mind 就是 AI 領域重新質押的解決方案：

通過更靈活地使用重質押和全同態加密的共識安全解決方案，確保去中心化AI網路的代幣經濟安全和數據安全。

更重要的是，該專案已經在 2023 年完成了 250 萬美元的種子輪融資，幣安等知名機構參投。目前，它還與 io.net 和Myshell等熱門的新AI/Depin專案進行了深度合作。對主網啟動和激勵活動的期待也帶來了極大的期望。

然而，對於大多數第一次看到這個專案的讀者來說，一邊是難以理解的全同態加密，另一邊是追逐利潤的 Restaking。如何將這兩者結合起來解決人工智慧專案的關鍵問題？

在本文中，讓我們深入研究 Mind Network，並了解這個將 AI、Restaking 和完全同態加密結合在一起的潛在專案，所有熱門敘事合二為一。

人工智慧專案急切地屠龍，但由於缺乏“零信任”而自己成為龍

要瞭解 Mind Network 的具體作用，我們首先需要瞭解當前 AI 專案面臨的問題。

或許，屠龍者自己也逐漸變成了龍，這已經成為描述當前加密AI專案的最佳註腳。

從屠龍的角度來看，加密AI（或DePIN）專案的核心敘事是去中心化。他們使用更分散的計算能力、演算法（模型）和數據來挑戰大公司對人工智慧所有元素的壟斷，打破了對這些公司權威的信任。

雖然這種說法是正確的，而且自然流行，但人工智慧在去中心化之後，似乎有更大的潛力成為一條龍：

它無法在去中心化環境中實現對驗證者的「零信任」。

聽起來有點難理解？讓我們看一個具體的例子。

例如，在一個常見的加密 AI 專案中，每個人都需要分散 AI 模型的驗證 / 投票以選擇最佳模型。

然而，在實踐中，商業模式通常讓專案中的驗證者（節點）選擇性能最佳的人工智慧模型。你怎麼能確保他們選擇的那個確實是最好的？

在 PoS 機制下進行選擇並不等同於「最佳選擇，公平選擇」。

同樣，在AI代理業務中，當根據性能對服務進行排名時，如何確保排名靠前的服務確實是最好的？

在DePIN場景中，當一個任務被分配到DePIN中的某個節點進行計算時，如何確保驗證者公平地將這個任務分配給適當的節點，而不是作弊，把它交給一個熟悉的節點？

這些例子實際上反映了一個關鍵的常見問題——在每個去中心化的人工智慧網路中，驗證者的決策成為你必須信任的中心。

因此，您必須相信網路中驗證者或關鍵參與者的決定，希望他們不會惡意行事或做出正確的決定。

事實上，大聲宣稱去中心化的專案受到網路內部信任的限制。零信任尚未實現，目前的AI敘事並不完美。

面對這些問題需要什麼？

顯然，我們需要通過一些技術機制和經濟設計，解決當前人工智慧專案網路中驗證/投票/決策對驗證者或關鍵參與者的信任依賴。

這也是Mind Network的利基和戰場。

完全同態加密的聖杯：Mind Network 將其置於完美的位置

Mind Network 在被認為是密碼學的聖杯方面表現出色：完全同態加密 （FHE）。

但是，AI和Depin專案中暴露的問題與FHE有什麼關係呢？

如果我們看一下本質，這些問題一致指向資源的分配、選擇和決策——與技術無關，而是與“人類治理”有關。

所有這些與人類治理相關的領域，都存在瀆職空間，都是基於這樣一個前提，即網路參與者可以完全理解已知資訊（如果我知道一個主要參與者投票，那麼我也會投票）。

你們中間的聰明人一定已經感覺到了 FHE 的用武之地：

如果資訊不再為所有人所知怎麼辦？

簡稱，完全同態加密（FHE）完美地解決了這些與人類治理相關的問題。

FHE 被奉為密碼學的聖杯，Vitalik Buterin 最近強調了它在Web3領域的作用。我們不會在這裡花費大量筆墨來解釋 FHE 的原理，您只需要瞭解它的功能 - 它允許在不需要解密的情況下對加密數據執行複雜的計算，提供一種解決方案，數據可以在整個分析過程中保持安全和私密。

但要握住聖杯，就必須承受它的重量。

事實上，雖然 FHE 的加密計算是有益的，但其資源開銷卻很大。將其用於 AI 模型訓練成本過高，對於加密 AI 項目來說不是一種明智的方法。

Mind Network 對 FHE 的使用具有一定的技巧，將聖杯置於最合適的位置。

也就是說，FHE 不是用於 AI 模型訓練和參數更改，而是用於 AI 模型訓練後的交叉驗證、選擇、排名、投票等充滿“人治”的領域。這種方法使資源開銷易於管理，並且要解決的問題非常明確：

如果AI網路的參與者在不知道彼此的選擇/投票結果的情況下開展業務，就不會有任何“跟隨大玩家，信任權威節點”的行為。這消除了身份影響帶來的決策偏差，讓去中心化的決策恢復到原來的狀態，真正好的AI模型和AI服務得到認可。

因此，讓FHE進行通用計算的道路充滿了挑戰。但是，將 FHE 用於特定的去中心化方面（驗證）是自洽且可行的。確保驗證過程中的零信任可以在加密 AI 專案中實現共識安全性和真正的去中心化。

在安全的另一端，是公平。

我們可以使用一個特定的案例來瞭解 Mind Network 的公平性如何體現在驗證的加密執行中：

• 1. AI專案通過Mind的產品SDK訪問全同態加密驗證服務。
• 1. 同時，AI專案在Mind Network上註冊以確認其身份。Mind 會在目標項目網路/鏈上生成智能合約，同步後續操作變更和執行結果。
• 1. AI 專案在 Mind Network 上發佈驗證任務，這些任務需要使用完全同態加密來執行（比如哪個 AI 模型更好）。FHE 投票服務開始發揮作用，允許 AI 專案的驗證節點在不看到彼此的純文字投票結果的情況下執行投票過程。
• 1. 投票結果和相關數據變化通過智慧合約傳輸到Mind自己的鏈上，並及時同步和核算。
• 1. 在上述步驟中，使用 Mind 服務的 AI 專案將收取 Mind 專案代幣作為 gas 費（代幣尚未發佈）。

同樣，如果我們考慮一個特定的DePIN專案，使用Mind Network也會達到更公平的資源分配效果。我們可以以與 Mind Network 合作的 IO.net 為例：

• 1. IO.net 通過Mind的產品SDK訪問全同態加密驗證服務。
• 1. 訪問服務後，每個擁有 GPU 的節點在完全同態加密下獲得共識能力。也就是說，當 AI 算力任務到達時，請求和數據都會被加密，從而可以公平地將任務分配給適當的節點。

等等，但這與重新質押有什麼關係？

上面提到的一切似乎都在技術層面上，但它與基於資產的 Retaking 有什麼關係？

Mind Network提供基於FHE的解決方案，在技術層面提升AI網路的驗證安全性;然而，要加入驗證並享受這種安全性，它與大多數 AI/Depin 專案的經濟網路結構密不可分。

PoS，即權益證明，是大多數加密專案的底層共識邏輯。

因此，如果任何AI專案接受Mind Network對AI模型/服務選擇、排序、驗證等更公平的FHE技術支援，由於大多數專案節點通過PoS機制代表投票/驗證權，因此該節點下的質押資產規模與參與FHE保證公平驗證的權利密切相關。

Mind Network 在資產層面的關鍵舉措是以公開的方式擴大 Staking 和 Restaking 的範圍，並結合同態加密來確保 AI 網路中的驗證共識。

參與網路的不同角色可以滿足自己不同的興趣需求。

對於AI專案的驗證節點來說，增加Restaking的數量，為在Mind Network中執行FHE驗證任務提供了更多的機會和投票權。

對於普通使用者，他們可以委託的方式將自己的LST/LRT資產質押到上述節點，以獲得APR收入。

這似乎與我們熟悉的 Restaking of EigenLayer 有相似之處，它們本質上是相同的：

EigenLayer 正在使用重新質押來確保乙太坊生態系統中不同 AVS 的安全性;Mind Network 正在使用重新質押來確保不同 AI 網路的加密生態系統中的共識安全性。

值得一提的是，之所以是「整個生態系統」，與Mind Network的另一個關鍵功能密不可分：遠端Retaking。

由於遠端質押，無需在不同的鏈上跨鏈您的 LRT 代幣。您可以通過遠端質押，將不同鏈上的LRT無差別質押到某個AI網路的驗證節點，大大降低使用者的准入門檻，並在多鏈情況下整合碎片化的流動性。

廣泛的生態建設和雄厚的技術力量

目前，Mind Network還有哪些催化劑值得關注？

首先，在產品方面，測試網已經吸引了65萬個錢包，產生了320萬筆交易。主網的全部功能預計將很快推出。

其次，在生態建設方面，由於產品定位於賦能其他AI專案，吸引頂級專案的合作至關重要。

目前，Mind Network為 io.net、Singularity、Nimble、Myshell、AIOZ提供AI網路共識安全服務，為Chainlink CCIP提供FHE Bridge解決方案，為IPFS、Arweave、Greenfield提供AI數據安全存儲服務。頂級人工智慧、存儲和預言機專案的加入表明，Mind Network 有可能成為“金鏟子”。

此外，在背景方面，2023年，該專案被幣安孵化器選中，完成了幣安等知名機構參與的250萬美元種子輪融資。它還獲得了乙太坊基金會獎學金，入選了Chainlink Build計劃，並成為與Chainlink簽約的渠道合作夥伴。

在技術實力方面，除了團隊本身，其中包括來自一流大學和公司的人工智慧、安全和密碼學領域的頂尖教授和博士外，一個值得注意的重要方面是與業內頂尖的全同態加密研究公司的合作。

今年 2 月，Mind Network 宣佈與全同態加密研究領域的領先開源加密公司 ZAMA 建立合作夥伴關係，該公司已完成由 Multicoin 和 Protocol Labs 領投的 7300 萬美元 A 輪融資。

近日， 雙方合作進一步擴大，共同推出全新混合FHE（Mixed Fully Homomorphic Encryption）AI網路，推動AI演算法在加密數據上的應用，無疑為專案本身增添了另一層技術效益。

據知情人士透露，Mind Network在與ZAMA的合作中，選擇使用ZAMA的底層技術庫進行自己的技術研發。這一舉動有效地展示了Mind的專業知識：

完全同態加密具有巨大的資源開銷，底層庫可確保在不拖累性能的情況下實現最大性能輸出。

除了用更好的技術賦予自己權力外，Mind Network 還輸出其能力來説明改善加密生態系統。

今年5月，該專案還與Chainlink合作，推出了首個基於跨鏈互操作性協定（CCIP）的全同態加密（FHE）介面。這不僅增強了跨鏈通信和交易的安全性，還實現了一個更加值得信賴和以使用者為中心的Web3生態系統。

截至撰寫本文時， Mind Network 已經與不同生態系統和軌道的幾個頂級項目達成了合作。考慮到其賦能其他專案的定位，我們或許可以期待未來的“金鏟子”效應。

結論

當完全同態加密（FHE）與Restaking相遇時， Mind Network 可能會成為今年下半年主流加密敘事的新驅動力。

以FHE為媒介，可以觸達海量加密AI專案進行業務優化，為去中心化AI專案真正的“去中心化”和零信任提供支援。隨著 Restaking 的鋪平道路，它進一步吸收了來自不同鏈的流動性，專案 TVL（鎖定總價值）的快速增長也是可以預見的。

不可否認，完全同態加密的聖杯吸引了市場對新故事的關注，而 Restaking 則吸引了市場流動性。隨著AI專案的共識安全性變得更加容易獲得，注意力和流動性的集中將不可避免地導致對專案未來發展的期望。

就像 Mind Network 一樣，它通過自己的技術將正確的敘事（AI、Restaking）打磨得完美無缺，這難道不是對主流敘事的後半部分更溫和的破壞嗎？

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