KI und Restaking sind weithin als die führenden Erzählungen dieses Bullenmarktes anerkannt. Ersteres hat verschiedene Star-KI-Projekte hervorgebracht, während letzteres, das sich auf EigenLayer konzentriert, zahlreichen LRT-Projekten und verschiedenen Strategien zum Sammeln von Punkten Aufstieg verschafft hat. Es ist jedoch offensichtlich, dass diese beiden Erzählungen in einer mittleren Phase in eine Pause eingetreten zu sein scheinen. Trotz einer Zunahme von Projekten sind sie immer homogener geworden, was es schwieriger macht, Innovationen von Null auf Eins zu finden.

Auch wenn KI und Restaking als "narrativ korrekt" gelten, impliziert diese Korrektheit keine Perfektion. Sind viele KI/Depin-Projekte wirklich dezentralisiert? Jüngste Daten zeigen auch einen Rückgang des TVL von EigenLayer. Kann Restaking nur die Sicherheit der AVS des Ethereum-Ökosystems gewährleisten?

Daher sind in der zweiten Hälfte dieser heißen Erzählungen Projekte, die sich mit kritischen gemeinsamen Problemen befassen, die versteckten Juwelen, die darauf warten, entdeckt zu werden. Aus dieser Perspektive hat Mind Network unsere Aufmerksamkeit erregt. Es befasst sich mit den Dezentralisierungsproblemen zahlreicher KI/Depin-Projekte und steigert den Nutzen und Wert von Restaking.

Wenn EigenLayer die Restaking Lösung für das Ethereum Ökosystem ist, dann ist Mind die Restaking Lösung für den KI-Bereich. Durch die Verwendung flexiblerer Restaking in Kombination mit vollständig homomorpher Verschlüsselung für Konsenssicherheit gewährleistet es die Token-Ökonomie und Datensicherheit dezentraler KI-Netzwerke.

Darüber hinaus hat sich das Projekt bereits 2,5 Millionen US-Dollar an Seed-Finanzierung im Jahr 2023 gesichert, mit Beteiligung prominenter Institutionen wie Binance. Derzeit arbeitet das Unternehmen eng mit beliebten neuen KI/Depin-Projekten wie io.net und Myshell zusammen. Die Vorfreude auf den Start des Mainnets und die Incentive-Aktivitäten lassen die Erwartungen weiter steigen.

Für die meisten Leser, die zum ersten Mal mit diesem Projekt in Berührung kommen, mag die Kombination aus komplexer vollständig homomorpher Verschlüsselung und gewinnorientiertem Restaking jedoch verwirrend erscheinen. Wie können diese beiden Elemente zusammenarbeiten, um die zentralen Probleme von KI-Projekten zu lösen?

In dieser Ausgabe befassen wir uns mit Mind Network, um dieses vielversprechende Projekt zu erkunden, das die Trendnarrative von KI, Restaking und vollständig homomorphe Verschlüsselung integriert.

KI-Projekte, die danach streben, Drachen zu töten, aber allmählich selbst zu Drachen werden, weil sie "Zero Trust" nicht

erreichenUm zu verstehen, was Mind Network konkret tut, ist es wichtig, die aktuellen Herausforderungen zu verstehen, mit denen KI-Projekte konfrontiert sind. Vielleicht ist die Erzählung vom Drachentöter, der sich selbst in den Drachen verwandelt, das beste Epitaph, um die heutigen verschlüsselten KI-Projekte zu beschreiben.

Aus der Perspektive des Drachentötens dreht sich das Kernnarrativ von verschlüsselten KI- (oder DePIN-) Projekten um die Dezentralisierung. Dabei geht es um die Bekämpfung von Monopolen großer Konzerne über KI-Elemente wie Rechenleistung, Algorithmen (Modelle) und Daten. Ziel ist es, das Vertrauen dieser Unternehmen in die Autorität zu brechen.

Während dieses Narrativ richtig ist und in der Öffentlichkeit großen Anklang findet, stehen dezentrale KI-Projekte oft vor der Herausforderung, möglicherweise selbst zu Drachen zu werden:

Sie haben Schwierigkeiten, "Zero Trust" unter Prüfern in dezentralen Umgebungen zu erreichen.

Schwer zu verstehen? Schauen wir uns konkrete Beispiele an.

In typischen verschlüsselten KI-Projekten müssen die Teilnehmer beispielsweise häufig die Verifizierung/Abstimmung von KI-Modellen dezentralisieren, um festzustellen, welches am besten funktioniert. In der Praxis entscheiden jedoch typischerweise Prüfer (Knoten) innerhalb des Projekts, welches KI-Modell am besten funktioniert. Wie können Sie sicherstellen, dass das von den Prüfern ausgewählte Modell wirklich das beste ist? Das Befolgen eines Proof of Stake (POS)-Mechanismus garantiert nicht, dass die Auswahl optimal oder fair ist.

In ähnlicher Weise wirft das Ranking von Diensten auf der Grundlage der Leistung in Unternehmen die Frage auf, wie sichergestellt werden kann, dass die am besten bewerteten Dienste tatsächlich die besten Ergebnisse liefern. Wie können Sie in einem DePIN-Szenario, wenn Aufgaben Knoten innerhalb des Netzwerks zugewiesen werden, sicherstellen, dass Prüfer Aufgaben fair auf geeignete Knoten verteilen, anstatt bekannte Knoten zu bevorzugen?

Diese Beispiele verdeutlichen ein kritisches gemeinsames Problem: In dezentralen KI-Netzwerken werden Entscheidungen von Prüfern oft zu zentralen Vertrauenspunkten. Am Ende müssen Sie Prüfern oder Schlüsselteilnehmern innerhalb des Netzwerks vertrauen, um Entscheidungen korrekt und ohne Böswilligkeit zu treffen.

Projekte, die sich für Dezentralisierung einsetzen, sehen sich durch die Notwendigkeit eingeschränkt, internen Netzwerkmechanismen zu vertrauen. Das Erreichen von "Zero Trust" ist nach wie vor schwer zu erreichen, was die Unzulänglichkeiten des aktuellen Narrativs rund um KI aufzeigt.

Was ist also angesichts dieser Herausforderungen erforderlich?

Es liegt auf der Hand, dass wir technologische Mechanismen und ökonomische Designs benötigen, um die Vertrauensabhängigkeiten von Schlüsselteilnehmern zu minimieren, die an der Verifizierung, Abstimmung und Entscheidungsfindung innerhalb von KI-Netzwerken beteiligt sind. Dies ist genau der Bereich, auf den sich Mind Network konzentriert und seinen Wert unter Beweis stellt.

Der Heilige Gral der vollständigen Homomorphe Verschlüsselung wird vom Gedankennetzwerk in die am besten geeignete Position gelegt

Wie hängt dies jedoch mit den oben genannten Problemen zusammen, die in den oben genannten KI- und DePin-Projekten aufgedeckt wurden?

Im Kern geht es bei all diesen Themen um die Zuweisung, Auswahl und Entscheidungsfindung von Ressourcen – über die Technologie hinaus geht es um Governance.

Wo Governance Fehlverhalten zulässt, ist dort, wo die Teilnehmer bekannte Informationen offen weitergeben (ich weiß, dass große Aktionäre investieren, also werde ich diesem Beispiel folgen).

Wahrscheinlich haben Sie das Potenzial von FHE bereits gespürt:

Was ist, wenn Informationen nicht mehr allgemein bekannt sind?

Vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE), angepriesen als der Heilige Gral in der Kryptographie, wurde kürzlich von Vitalik Buterin für seine Rolle im Web3 hervorgehoben. Hier werden wir nicht auf die Mechanik von FHE eingehen. Sie müssen nur seine Funktion kennen – die Durchführung komplexer Berechnungen mit verschlüsselten Daten ohne Entschlüsselung bietet eine Lösung, bei der die Daten während der gesamten Analyse sicher und privat bleiben.

Doch den Heiligen Gral zu umarmen, bedeutet, sein Gewicht zu schultern.

Die verschlüsselten Berechnungen von FHE sind zwar beeindruckend, verursachen jedoch erhebliche Ressourcenkosten, was sie für das Training von KI-Modellen in verschlüsselten KI-Projekten unpraktisch macht.

Der Ansatz von Mind Network für FKE deutet darauf hin, sein Potenzial effektiv zu nutzen und den Heiligen Gral dort zu positionieren, wo er hingehört.

Ohne FKE für das Training von KI-Modellen und Parameteranpassungen zu verwenden, sondern durch den Einsatz von "Human Governance" in Bereichen wie Kreuzvalidierung, Auswahl, Ranking und Abstimmung, nachdem das KI-Modell trainiert wurde, kann der Ressourcenaufwand kontrolliert werden. Die Probleme, die es zu lösen gilt, sind ebenfalls sehr klar:

Wenn die Teilnehmer des KI-Netzwerks Geschäfte tätigen, ohne die Entscheidungen/Abstimmungsergebnisse der anderen zu kennen, wird es kein "Verfolgen der großen Akteure" oder blindes Kopieren von Verhaltensweisen von maßgeblichen Knoten geben. Dadurch werden Entscheidungsverzerrungen, die durch Identitätseinflüsse verursacht werden, eliminiert, die dezentrale Entscheidungsfindung auf ihre Essenz zurückgeführt und dadurch wirklich effektive KI-Modelle und KI-Dienste identifiziert.

Daher stößt die Verwendung von FKE für die allgemeine Datenverarbeitung auf erhebliche Hindernisse, aber der Einsatz von FKE für bestimmte dezentrale Phasen wie die Validierung ist intern konsistent und machbar. Durch die Sicherstellung von Zero-Trust im Validierungsprozess wird Konsenssicherheit für verschlüsselte KI-Projekte und echte Dezentralisierung erreicht.

Auf der anderen Seite ist Sicherheit gleichbedeutend mit Fairness.

Wir können auch einen bestimmten Fall verwenden, um zu sehen, wie sich die Fairness von Mind Network in der Verschlüsselung der Validierung widerspiegelt:

• 1. Ein KI-Projekt integriert das von Mind bereitgestellte Validierungs-SDK und greift auf Überprüfungsdienste für homomorphe Verschlüsselung zu.
• 1. Gleichzeitig registriert sich das KI-Projekt im Mind-Netzwerk, um seine Identität zu überprüfen. Mind generiert einen Smart Contract für das Netzwerk/die Kette des Zielprojekts, um nachfolgende Betriebsänderungen und Ausführungsergebnisse zu synchronisieren.
• 1. Das KI-Projekt veröffentlicht Validierungsaufgaben im Mind-Netzwerk, die eine vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) erfordern, z. B. um festzustellen, welches KI-Modell besser funktioniert. Der FHE-Abstimmungsdienst beginnt und ermöglicht es den Validierungsknoten des KI-Projekts, abzustimmen, ohne Klartextergebnisse zu sehen, aber dennoch den Abstimmungsprozess auszuführen.
• 1. Abstimmungsergebnisse und damit verbundene Datenänderungen werden über den Smart Contract an die eigene Kette von Mind übermittelt und zeitnah synchronisiert und aufgezeichnet.
• 1. Wenn das KI-Projekt in den obigen Schritten die Dienste von Mind nutzt, werden die Projekt-Token von Mind als Gas Gebühren (noch nicht ausgegebene Token) berechnet.

Auch bei einem Projekt wie DePIN kann die Verwendung von Mind Network zu einer gerechteren Ressourcenallokation führen. Nehmen wir als Beispiel IO.net, das mit Mind Network zusammenarbeitet:

• 1. IO.net integriert das von Mind bereitgestellte Produkt-SDK für den Zugriff auf vollständig homomorphe Verschlüsselung Verifizierungsdienste.
• 1. Nach der Integration dieser Dienste erhalten Knoten mit GPUs Konsensfunktionen unter vollständig homomorpher Verschlüsselung. Das bedeutet, dass beim Eintreffen von KI-Rechenaufgaben sowohl Anfragen als auch Daten verschlüsselt werden, so dass es möglich ist, die Aufgaben gerecht auf geeignete Knoten zu verteilen.

Moment, aber was hat das mit Restaking zu tun?

Die vorangegangene Diskussion scheint sich ganz auf die technischen Aspekte zu konzentrieren. Was hat das mit Restaking auf Asset-Ebene zu tun? Mind Network bietet eine FHE-basierte Lösung, die die Sicherheit der KI-Netzwerkvalidierung technisch erhöht. Um jedoch an dieser Sicherheitsvalidierung teilnehmen und davon profitieren zu können, ist sie eng mit der wirtschaftlichen Netzwerkstruktur der meisten KI/Deepin-Projekte verflochten.

PoS oder Proof of Stake ist die grundlegende Konsenslogik für die meisten Kryptowährungsprojekte. Daher sind die Größe der gestakten Vermögenswerte unter der Governance jedes Knotens und ihre Berechtigung zur Teilnahme an einer fairen Validierung, die von der FKE garantiert wird, eng miteinander verbunden.

Der entscheidende Schritt von Mind Network auf Asset-Ebene besteht darin, Staking und Restaking offen zu erweitern und den KI-Netzwerkvalidierungskonsens durch homomorphe Verschlüsselung zu sichern. Unterschiedliche Rollen im Netzwerk können so ihren jeweiligen Interessen gerecht werden.

Für Validierungsknoten von KI-Projekten bietet die Erhöhung der Anzahl der Wiederholungen mehr Möglichkeiten und Stimmrechte bei der Durchführung von FHE-Validierungsaufgaben innerhalb von Mind Network.

Regelmäßige Nutzer können durch die Delegierung ihrer LST / LRT-Vermögenswerte an die oben genannten Knoten in einer Proxy-Staking-Weise ein effektiver Jahreszins erzielen.

Dies scheint Ähnlichkeit mit dem uns bekannten Restaking von EigenLayer zu haben, das grundsätzlich auf unterschiedlichen Pfaden konvergiert:

EigenLayer sichert verschiedene AVS im Ethereum-Ökosystem mit Restaking; Mind Network sichert den Konsens für verschiedene KI-Netzwerke über das gesamte kryptografische Ökosystem hinweg durch Restaking.

Es ist erwähnenswert, dass das Konzept des "gesamten Ökosystems" untrennbar mit einem anderen Schlüsselmerkmal von Mind Network verbunden ist: Remote Restaking.

Aufgrund von Remote Staking ist es nicht erforderlich, seine LRT-Token über verschiedene Chains hinweg zu cross-chain. Stattdessen können Benutzer ihre LRT-Token von verschiedenen Chains durch Remote-Staking zu einem Validierungsknoten eines KI-Netzwerks Staken'. Dies senkt die Eintrittsbarriere für die Nutzerbeteiligung erheblich und integriert fragmentierte Liquidität in eine Multi-Chain-Umgebung.

Breite Ökosystementwicklung und solide technische Stärke

Das Mind Network verfügt derzeit über mehrere weitere erwähnenswerte Katalysatoren:

Erstens hat das Testnetzwerk an der Produktfront 650.000 Wallets angezogen und 3,2 Millionen Transaktionen verarbeitet, was auf vielversprechende Aussichten für die vollständige Einführung der Mainnet-Funktionalität hindeutet.

Zweitens ist bei der Entwicklung von Ökosystemen die Zusammenarbeit mit hochrangigen Projekten von entscheidender Bedeutung, da sich die Plattform auf die Unterstützung anderer KI-Projekte konzentriert. Derzeit bietet Mind Network unter anderem Sicherheitsdienste für KI-Netzwerkkonsens für io.net, Singularity, Nimble, Myshell AIOZ an. Es bietet auch eine FHE-Bridge-Lösung für Chainlink CCIP und KI-Datensicherheitsspeicherdienste für IPFS, Arweave, Greenfield und ähnliche Projekte. Diese Partnerschaften umfassen führende KI-, Speicher- und Oracle-Projekte und positionieren Mind Network möglicherweise als "goldene Schaufel".

Darüber hinaus wurde das Projekt im Jahr 2023 vom Binance Incubator ausgewählt und schloss eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2,5 Millionen US-Dollar ab, an der prominente Institutionen wie Binance beteiligt waren. Es hat auch Zuschüsse wie den Ethereum Foundation Fellowship Grant, die Aufnahme in das Chainlink Build Program und die Ernennung zum Channel Partner von Chainlink erhalten.

In Bezug auf die technischen Fähigkeiten liegt neben dem Team aus hochkarätigen Professoren und Doktoranden, die sich auf KI, Sicherheit und Kryptographie spezialisiert haben, von führend Universitäten und Unternehmen ein bemerkenswerter Schwerpunkt auf der Zusammenarbeit mit Industrie- führend vollständig homomorphe Verschlüsselung Forschungsunternehmen.

Im Februar dieses Jahres kündigte Mind Network offiziell eine Partnerschaft mit SAMA an, einem führend Open-Source-Verschlüsselung Unternehmen im Bereich vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE). ZAMA hat kürzlich eine Serie-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 73 Millionen US-Dollar abgeschlossen, die von Multicoin und Protocol Labs angeführt wird.

In jüngster Zeit wurde die Zusammenarbeit zwischen Mind Network und ZAMA erweitert, um gemeinsam ein neues hybrides FHE-KI-Netzwerk zu starten. Diese Initiative zielt darauf ab, die Anwendung von KI-Algorithmen in verschlüsselten Daten voranzutreiben und dem Projekt eine weitere Ebene des technologischen Fortschritts hinzuzufügen.

Laut Quellen, die mit der Angelegenheit vertraut sind, entschied sich Mind Network dafür, die grundlegende Technologiebibliothek von ZAMA für seine eigenen Forschungs- und Entwicklungsbemühungen zu nutzen. Diese strategische Entscheidung unterstreicht die Expertise von Mind bei der Optimierung von FKE-Ressourcen und gewährleistet maximale Sicherheitsfunktionen ohne Leistungseinbußen.

Neben der Verbesserung der eigenen Fähigkeiten mit überlegener Technologie trägt Mind Network auch zur Verbesserung des Krypto-Ökosystems bei. Im Mai ging das Projekt eine Partnerschaft mit Chainlink ein, um die erste FHE-Schnittstelle auf Basis des Cross-Chain Interoperabilität Protocol (CCIP) einzuführen. Diese Zusammenarbeit verbessert die Sicherheit der Cross-Chain Kommunikation und Transaktionen und fördert gleichzeitig ein vertrauenswürdigeres und benutzerzentriertes Web3-Ökosystem.

Seit dem letzten Update hat Mind Network Partnerschaften mit zahlreichen hochkarätigen Projekten in verschiedenen Ökosystemen und Bereichen aufgebaut. Angesichts seines Schwerpunkts auf der Stärkung anderer Projekte könnte es in Zukunft einen "goldenen Schaufel"-Effekt erzielen.

Fazit

Wenn vollständig homomorphe Verschlüsselung auf Restaking trifft, könnte Mind Network in der Tat zu einer neuen treibenden Kraft in der zweiten Hälfte des diesjährigen Krypto-Mainstream-Narrativs werden.

Mit vollständig homomorpher Verschlüsselung als Vermittler zielt Mind Network darauf ab, den Geschäftsbetrieb für zahlreiche verschlüsselte KI-Projekte zu optimieren und echte Dezentralisierung und Zero-Trust-Unterstützung für dezentrale KI-Initiativen bereitzustellen. In der Zwischenzeit ebnet Restaking den Weg für eine weitere Liquiditätsabsorption über verschiedene Chains hinweg, was möglicherweise zu einem raschen Anstieg der Gesperrter Gesamtwert (TVL) für das Projekt führend.

Es ist unbestreitbar, dass die Faszination der vollständig homomorphen Verschlüsselung als heiliger Gral mit neuen Erzählungen die Aufmerksamkeit des Marktes auf sich zieht. Gleichzeitig zieht das Restaking Marktliquidität an. Da die Konsenssicherheit für KI-Projekte immer zugänglicher wird, wird die Konzentration von Aufmerksamkeit und Liquidität wahrscheinlich die zukünftige Entwicklung des Projekts fördern.

Projekte wie Mind Network, die das Narrativ (KI, Restaking) durch ihre eigene Technologie verfeinern, könnten tatsächlich eine sanftere Form der Störung in der zweiten Hälfte des Mainstream-Narrativs darstellen?

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