Зашифрований світ ніколи не бракує нових оповідань, але тих, які можна вважати чутливими та практичними, дуже мало.

Наприклад, з початку цього раунду AI Суперрозповіді, хмарні обчислення, хоч і стали основною продуктивністю цифрової економіки майбутнього, але традиційні гіганти Web2 монополізували високоефективні GPU та ресурси обчислювальної потужності, тоді як проекти у середній і нижній частині не мали жодної переговорної сили та автономії, а також широкий спектр сценаріїв перевірки обчислення також стикається з недостатністю ресурсів.

Таким чином, під впливом хвилі AI+Crypto, концепції, такі як повністю гомоморфне шифрування (FHE), також поступово стають популярними і розглядаються як одне з найкращих рішень для перевірки обчислень та обробки конфіденційних даних AI.

У цій статті ми звернемо увагу на проект Marlin, який спрямований на "перевіряючу інфраструктуру хмарного обчислення", і дослідимо, як цей проект DeAI, який об'єднує такі сюжетні лінії, як AI, MEV, Oracle, ZK, TEE, відповідає сучасному AI-тренду і чи може він принести нові змінні в "AI+Crypto".

AI другої половини гри, неможливо уявити без «перевіреної хмарної обчислювальної системи»?

Як відомо, на сьогоднішній день, окрім швидкого зростання великого моделю AIGC, безліч AI-сценаріїв, таких як медицина, освіта, автономне водіння та інші, що знаходяться на початковій стадії вибуху, швидко розгортаються і потребують масштабних обчислень.

Але для таких дрібних сценаріїв інформація користувачів про медицину, освіту, автомобільне керування не є нічим іншим, як ключовими даними, що стосуються економіки та навіть безпеки життя: інформація про медичну допомогу, енергетичні системи, мережу широкополосного доступу, підключені автомобілі та інші аспекти даних, не тільки безпосередньо стосуються безпеки особистих конфіденційних даних, але також потребують розширеного співробітництва та співпраці для просування розвитку галузі.

Але у той же час традиційний ринок хмарних послуг контролюється гігантами Інтернету, такими як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) та інші, які займають провідні позиції - разом вони контролюють понад 60% частки ринку хмарних обчислень і перебувають у виразному продавців ринку.

Одна з найбільш очевидних проблем цієї ринкової архітектури полягає в широкому використанні централізованих хмарних серверів, що фактично означає, що розробники / проекти повністю залежать від надійності хмарних сервісів, що в свою чергу означає передачу власницьких прав та безпеки даних Web2-гігантам.

Тому, в останні роки постійно сталися випадки витоку даних зі служб хмарного сервісу, що призвело до серйозних збитків для особистих осіб та організацій. Тому, незалежно від того, як розробники/проектні команди ставляться до основної теми криптосвіту «децентралізація», краще вірити, що вони «не можуть зловживати» (Can't Be Evil) через механізм дизайну, а не те, що вони «не будуть зловживати» (Don't Be Evil) як великі гравці.

У цьому контексті, якщо ретельно проаналізувати напрямок хмарного обчислення ШІ, насправді існує екологічний розрив між нижнім рівнем та зрілим рішенням хмарного обчислення служб Web2, що полягає в тому, що трансформація технології захищених обчислень вимагає високих витрат, тому немає особливо добрих рішень, як програми можуть швидко та безпечно розгортатися в галузі, що призводить до неможливості задовольнити серію функцій, необхідних для AI+Web3, що також обмежує його потенціал розвитку.

Таким чином, розвиток другої половини ринку хмарного обчислення штучного інтелекту потребує повного набору інструментів для розробки блокчейну Web3, щоб надати комплексне рішення, яке задовольняє вимоги децентралізації, можливості перевірки, низької затримки та низького витрат. З цього точку зору, необхідність децентралізованих послуг обчислення в хмарі, здатних до перевірки, поступово стає очевидною, і це так само відповідає цьому вузькому напрямку.

На цьому тлі стає все більш очевидною необхідність у децентралізованих перевірках хмарних обчислювальних послуг. Як рішення, яке використовує шифрування для виконання обчислень, воно дозволяє перевіряти правильність обчислених результатів, не розкриваючи основних даних, що забезпечує конфіденційність особистої інформації та захищає важливі дані від розголошення.

Все це дуже добре вписується в сценарії використання Web3, що породжує безліч уявних просторів для конфіденційного хмарного обчислення від користувачів галузі. Тому такі напрямки, як докази знання (ZKP), багатосторонні обчислення (MPC) і недавно популярна повністю гомоморфна криптографія (FHE), особливо привертають увагу ринку.

Це також те, що має зробити Marlin - будь-які DePIN / Web2.5 / AI-додатки, які потребують послуг обчислення з низькою затримкою та високою обчислювальною потужністю, фактично можуть розглянути розгортання на WeTEE та отримати універсальну хмарну обчислювальну платформу, подібну до традиційних хмарних сервісів.

Переосмислення Марлін: стати перевіреним L0 у світі штучного інтелекту

Якщо коротко охарактеризувати візію Marlin в галузі перевірки штучного інтелекту, то це, фактично, полягає в тому, що в сучасний час, коли навчання великих моделей штучного інтелекту стає все важливішим, Marlin прагне надати допомогу споживачам обчислювальних потреб штучного інтелекту шляхом інтеграції перевірених хмарних обчислювальних послуг у вигляді основної інфраструктури прямо в їх існуючі продукти в будь-який час та в будь-якому місці.

Це, в основному, стає універсальною перевіреною L0 у світі штучного інтелекту, тому воно упаковує основні функціональні можливості та надає проектам можливість одним натисканням кнопки використовувати послуги, що базуються на високопродуктивних вузлах мережі TEE та мережі перевірки ZK.

За допомогою Marlin, дані та код ізольовані на рівні апаратного забезпечення від інших процесів за допомогою довіреної виконавчої середовища (TEE) та копроцесора на основі доказу з нульовим розголошенням (ZKP), що забезпечує конфіденційність даних та цілісність обчислень, а також точність, перевірку та незмінність обчислених результатів.

У відміну від більшості ZK-процесорів, які призначені для певних середовищ (RISC-V, WASM або MIPS) і можуть обробляти лише програми, написані на сумісних мовах, ринок доведення ZK Marlin ґрунтується на схемах, тому він не залежить від мови, дозволяє вузлам вибирати схеми, які вони хочуть підтримувати - можна безпосередньо переносити існуючі програми Python, C++ або Go або використовувати zkVM.

Узагалі, архітектура мережі Marlin може бути розділена на «три кінноти»: Oyster, Kalypso та ретрансляційну мережу (Marlin Relay).

Для забезпечення правильності та безпеки обчислень Oyster та Kalypso використовують надійне виконання у середовищі (TEE) та доказ з нульовим розголошенням (ZKP), а ретрансляційна мережа, завдяки вбудованій системі стимулювання, відповідає за те, щоб ненадійні вузли могли внести свій внесок у мережу без впливу на їх безпеку:

• Oyster, як послуга поза блокчейном, надана за допомогою TEE, має на меті дозволити користувачам розгортати свій власний бекенд або розширювати розумні контракти на мережі обчислювальних хмар Marlin з мінімальними змінами. Це одна з його найбільших переваг - відсутність серверів, користувачам не потрібно налаштовувати вузли та вибирати конкретні вузли для використання, результати можуть зручно повертатися користувачеві;
• Kalypso представляє гнучку інтеграцію Marlin щодо нульових доказів (ZKP). Варто зазначити, що апаратна оптимізація за допомогою FPGA, GPU та ASIC може значно прискорити швидкість генерації ZK-доказів, тим самим зменшуючи час та витрати. Мережа Marlin покладається на вузли з GPU та FPGA для зовнішньої генерації ZK-доказів, що дозволяє ефективно обробляти запити від клієнтів та повертати згенеровані докази.
• Marlin Relay - це неліцензована реле-мережа, незалежна від блокчейну, зі вбудованою системою стимулювання, яка може одночасно інтегруватися з кількома блокчейнами. Ця система стимулювання забезпечує те, що ненадійні вузли можуть надавати ресурси мережі, не шкодячи її безпеці;

Варто зазначити, що в мережі вузлів Marlin кожний вузол обладнаний TEE, а також може створювати безпечне ізольоване середовище Enclave у системі зберігання, щоб забезпечити конфіденційність та невикритість інформації при обчисленні та зберіганні даних.

І кожен вузол за допомогою ZK протоколу може дозволити одній стороні довести істинність певної заяви іншій стороні, при цьому не розголошуючи жодних конкретних даних про цю заяву, що забезпечує безпеку інформації суб'єкта даних і забезпечує точність фактів.

Узагальнюючи, Marlin як L0 перевірений хмарний розрахунок штучного інтелекту для AI має широкий спектр застосування, може надавати мережеві ресурси вузлів, такі як обчислювальну потужність і зберігання, для сценаріїв, які спираються на децентралізовану розподілену систему вузлів, оракул-машину, систему ZK Prover, штучний інтелект AI та інші застосування, стаючи основою для багатьох шифрувань + AI застосувань.

Простір уявлень Marlin та "AI World L0"

З цього боку Marlin фактично відіграє ключову роль в інфраструктурі AI+Web3 в другій половині гри - основна мета полягає в тому, щоб дійсно внести перевірені обчислення в світ AI та Web3.

Наприклад, з використанням послуг компонентів перевіреного хмарного обчислення з власною властивістю «L0», Marlin може стати ключовим інфраструктурним компонентом AI «перевіреного обчислення +» сервісу, перетворитися на «Лего-кубик» та забезпечити DApp-продукти з повною можливістю підтверджуваного обчислення в різних галузях.

Найпряміший сценарій застосування полягає в тому, що Marlin може забезпечити безпечне навчальне та обчислювальне середовище для навчання моделей ШІ на основі співпроцесора довіреного середовища виконання TEE у той час, коли навчання великої моделі ШІ стає все більш важливим, а це означає, що на додаток до ChatGPT різні великі модельні проекти можуть бути інтегровані з Marlin або побудовані на основі Marlin для формування перевіреного обчислювального проміжного програмного забезпечення, яке можна легко вставляти та використовувати, щоб досягти розширення можливостей у вигляді «перевірених обчислень +». **

Одночасно, найважливішим є можливість створення децентралізованого, прозорого та перевіреного середовища стимулювання, що дозволить розподіленим вузлам перетворитися на децентралізовану мережу обчислювальної потужності "оренди", що в свою чергу дозволить реалізувати більш широкі бізнес-логіку DePIN, знизити вартість хмарних обчислювальних послуг за допомогою токенів:

Збирайте вільну обчислювальну потужність, за допомогою низьких витрат і більш гнучкого розгортання, щоб допомогти підприємцям тренувати більш індивідуальні моделі штучного інтелекту малого та середнього розміру, що значно підвищує ефективність використання ресурсів.

Це лише вершина айсберга того, що може надати Marlin як проміжний програмний засіб для перевірки обчислень в сценаріях штучного інтелекту.

Заключення

Для того щоб зрозуміти, які можливості може надати Marlin для AI+Web3, основне уявлення полягає в тому, що він є базовою інфраструктурою рівня L0, що надає можливості розробникам різних проектів з штучного інтелекту для створення нативних послуг з перевіреною обчислювальною здатністю (тобто розглядається як проміжне програмне забезпечення для перевірки обчислень).

Фактично, як основна складова частина ери AI+Web3, це в певній мірі є ключовою "інфраструктурою" галузі:

Від забезпечення виробничої потужності на нижньому рівні до надання даних оракулів, а потім до передового декількох децентралізованих фронтальних служб на основі розподіленого сховища та інших, в основному, можна у логічному плані сформувати замкнуте коло, щоб забезпечити користувачам та додаткам можливість отримання сервісу плагінів для перевірки обчислень низькою ціною та гнучко, ефективно використовувати та розгортати значення даних, тим самим закладаючи фундамент для різноманітних сценаріїв застосування.

Очевидно, що в другій половині ери штучного інтелекту у сфері перевірки обчислень є великий потенціал, який ми повинні відкрити, особливо за умови використання концепції «перевірки обчислень+» на базі Web3 на ланцюзі, яка може містити ще більш велике значення.

Не лише штучний інтелект, у блокчейні розваги, соціальні мережі, ігри та майже всі можливі застосування можуть подальш розширити простір уявлення щодо можливостей перевірки обчислень/конфіденційних даних.

У процесі постійного будівництва Marlin, ймовірно, стане ключовою базовою інфраструктурою майбутніх додатків AI+Web3, що охоплюють все, це, можливо, є найбільшим простором уяви належного перевірки обчислень в епоху AI+Web3.