AIとリステーキングは、この強気の市場サイクルのリーディングの物語として広く認識されています。前者はさまざまなスターAIプロジェクトを生み出し、後者はEigenLayerを中心として、多数のLRTプロジェクトとさまざまなポイント獲得戦略に上昇をもたらしました。しかし、この2つの物語が中盤の休止に入ったように見えることは明らかである。プロジェクトは増えているものの、どんどん均質化が進んでおり、ゼロから1へのイノベーションを見つけるのが難しくなっています。

さらに、AIとリステーキングは「物語的に正しい」と見なされますが、この正しさは完璧を意味するものではありません。多くのAI/Depinプロジェクトは本当に分散化されていますか?最近のデータでは、EigenLayerのTVLの低下も示されています。リステーキングはイーサリアムエコシステムAVSのセキュリティのみを確保できますか?

したがって、これらのホットな物語の後半では、重要な共通問題に取り組むプロジェクトが発見されるのを待っている隠れた宝石です。この観点から、Mind Networkは私たちの注意を引いた。これは、多数のAI/Depinプロジェクトの分散化の問題に対処し、Restakingの有用性と価値を高めます。

EigenLayerがイーサリアムエコシステムのリテーキングソリューションである場合、MindはAI分野のリテーキングソリューションです。コンセンサスセキュリティのために完全同型暗号化と組み合わせたより柔軟なリテーキングを利用することで、分散型AIネットワークのトークンエコノミーとデータセキュリティを保証します。

さらに、このプロジェクトは、Binanceなどの著名な機関からの参加を得て、2023年に250万ドルのシード資金調達をすでに確保しています。現在、io.net やMyshellなどの人気のある新しいAI/Depinプロジェクトと緊密なコラボレーションを行っています。メインネットの立ち上げとインセンティブ活動への期待は、さらに期待を高めます。

ただし、このプロジェクトに初めて遭遇するほとんどの読者にとって、複雑な完全完全同型暗号化と利益主導のリテイクの組み合わせは当惑するように見えるかもしれません。この 2 つの要素をどのように連携させて、AI プロジェクトの主要な問題を解決することができるでしょうか。

今月号では、Mind Networkを掘り下げて、AI、Restaking、完全同型暗号化のトレンドナラティブを統合したこの有望なプロジェクトを探ります。

ドラゴンを退治しようと努力しているが、「ゼロトラスト」の達成に失敗したために徐々にドラゴンになりつつあるAIプロジェクト

Mind Networkが具体的に何をしているのかを理解するには、AIプロジェクトが直面している現在の課題を把握することが重要です。おそらく、ドラゴンスレイヤーがドラゴンそのものに変身する物語は、今日の暗号化されたAIプロジェクトを説明するための最良の墓碑銘として機能します。

ドラゴン退治の観点から見ると、暗号化されたAI(またはDePIN)プロジェクトの核となる物語は、分散化を中心に展開しています。これは、計算能力、アルゴリズム(モデル)、データなどのAI要素をめぐる大企業の独占と戦うことです。目標は、これらの企業が保持する権威への信頼を壊すことです。

この物語は正しく、一般の人々の共感を呼んでいますが、分散型AIプロジェクトは、しばしば自分自身がドラゴンになる可能性があるという課題に直面しています。

彼らは、分散型環境でバリデータ間の「ゼロトラスト」を達成するのに苦労しています。

わかりにくいですか?具体的な例を見てみましょう。

たとえば、一般的な暗号化されたAIプロジェクトでは、参加者がAIモデルの検証/投票を分散化して、どれが最もパフォーマンスが高いかを判断する必要があることがよくあります。ただし、実際には、プロジェクト内のバリデータ (ノード) が、通常、どの AI モデルが最もパフォーマンスが高いかを決定します。バリデータによって選択されたモデルが本当に最高のパフォーマンスを発揮することをどのように保証できますか?プルーフオブステーク(POS)メカニズムに従っても、選択が最適または公正であることを保証するものではありません。

同様に、AIエージェントビジネスでは、パフォーマンスに基づいてサービスをランク付けすることで、上位のサービスが実際に最良の結果をもたらすようにするにはどうすればよいかという問題が生じます。DePINシナリオでは、タスクがネットワーク内のノードに割り当てられている場合、バリデータがタスクを使い慣れたノードを優先するのではなく、適切なノードに公平に分散するようにするにはどうすればよいでしょうか。

これらの例は、分散型AIネットワークでは、バリデータによる意思決定が中央集権的な信頼ポイントになることが多いという、重要な共通の問題を浮き彫りにしています。最終的には、ネットワーク内のバリデータまたは主要な参加者を信頼して、悪意なく正しく決定を下す必要があります。

分散化を提唱するプロジェクトは、内部ネットワークメカニズムを信頼する必要性に制約されています。「ゼロトラスト」の実現は依然として困難であり、AIを取り巻く現在の物語の不完全さを浮き彫りにしています。

では、これらの課題に直面して何が必要なのでしょうか?

明らかに、AIネットワーク内の検証、投票、意思決定に関与する主要な参加者への信頼依存を最小限に抑えるための技術的メカニズムと経済的設計が必要です。これこそが、マインドネットワークが焦点を当て、その価値を発揮する分野です。

The Holy Grail Of Fully 同型暗号化 Is Placed In The Most Suitable ポジション By Mind Network

Mind Networkは、暗号技術の聖杯として崇められ、完全同型暗号化の活用に優れています。

しかし、これは上記のAIやDePinのプロジェクトで明らかになった問題とどのように関連しているのでしょうか?

これらの問題の核心は、リソースの配分、選択、意思決定であり、テクノロジーにとどまらず、ガバナンスに関するものです。

ガバナンスが不正行為を許容するのは、参加者が既知の情報をオープンに共有する場合です(大口保有者が投資していることを知っているので、私もそれに倣います)。

すでにFHEの可能性を感じている方も多いのではないでしょうか。

情報が普遍的に知られなくなったらどうなるでしょうか?

完全同型暗号化(FHE)は、暗号学の聖杯として宣伝されており、最近、Web3におけるその役割についてビタリックブテリンによって強調されています。ここでは、FHEの仕組みについては掘り下げません。暗号化されたデータに対して複雑な計算を復号化せずに実行し、分析中もデータの安全性とプライバシーが保たれるソリューションを提供するという、その機能を知るだけで済みます。

しかし、聖杯を受け入れるということは、その重さを背負うことを意味します。

FHEの暗号化された計算は印象的ですが、多大なリソースコストが発生するため、暗号化されたAIプロジェクトでのAIモデルのトレーニングは実用的ではありません。

Mind NetworkのFHEへのアプローチは、その潜在能力を効果的に活用し、聖杯を本来あるべき場所に位置づけることを示唆しています。

AIモデルのトレーニングやパラメータ調整にFHEを使用するのではなく、AIモデルのトレーニング後のクロス検証、選択、ランク付け、投票などの領域で「ヒューマンガバナンス」を採用することで、リソースの消費を制御できます。対処すべき問題も非常に明確です。

AIネットワークの参加者が互いの選択や投票結果を知らずにビジネスを行う場合、「大手企業に従う」ことや、権威あるノードからやみくもに行動を模倣することはなくなります。これにより、アイデンティティの影響によって引き起こされる意思決定バイアスを排除し、分散型の意思決定を本質に戻すことで、真に効果的なAIモデルとAIサービスを特定します。

したがって、一般的なコンピューティングにFHEを使用することは大きな障害に直面しますが、検証などの特定の分散型段階にFHEを使用することは、内部的に一貫性があり、実現可能です。検証プロセスでゼロトラストを確保することで、暗号化されたAIプロジェクトのコンセンサスセキュリティと真の分散化を実現します。

一方、セキュリティは公平性と同義です。

また、特定のケースを使用して、Mind Networkの公平性が検証の暗号化実行にどのように反映されるかを確認することもできます。

• 1. AIプロジェクトは、Mindが提供する検証SDKを統合し、準同型暗号化検証サービスにアクセスします。
• 1. 同時に、AIプロジェクトはMindネットワークに登録され、その身元が確認されます。Mindは、ターゲットプロジェクトのネットワーク/チェーン上でスマートコントラクトを生成し、その後の操作変更と実行結果を同期します。
• 1. AIプロジェクトは、どのAIモデルのパフォーマンスが優れているかを判断するなど、完全完全同型暗号化(FHE)を必要とする検証タスクをMindネットワークで公開します。FHE投票サービスが開始され、AIプロジェクトの検証ノードは、プレーンテキストの結果を表示せずに投票できますが、投票プロセスは引き続き実行されます。
• 1. 投票結果と関連するデータの変更は、スマートコントラクトを介してMind独自のチェーンに送信され、迅速に同期および記録されます。
• 1. 上記の手順では、AIプロジェクトがMindのサービスを利用する場合、Mindのプロジェクトトークンはガス料金(まだ発行されていないトークン)として請求されます。

同様に、DePINのようなプロジェクトでは、Mind Networkを使用することで、より公平なリソース配分にもつながります。Mind Networkと協業している IO.net を例にとって

• 1. IO.net は、Mindが提供する製品SDKを統合して、完全同型暗号化検証サービスにアクセスします。
• 1. これらのサービスを統合すると、GPUを搭載したノードは、完全完全同型暗号化の下でコンセンサス機能を獲得します。つまり、AIコンピューティングのタスクが到着すると、リクエストとデータの両方が暗号化され、適切なノード間でタスクを公平に分散することができます。

ちょっと待って、でもこれはリステーキングと何の関係があるの?

これまでの議論は、完全に技術的な側面に焦点を当てているようです。これはアセットレベルのリステーキングとどのような関係がありますか?Mind Networkは、AIネットワーク検証のセキュリティを技術的に強化するFHEベースのソリューションを提供します。ただし、このセキュリティ検証に参加して利益を得るには、ほとんどのAI/Deepinプロジェクトの経済ネットワーク構造と密接に絡み合っています。

PoS(プルーフオブステーク)は、大部分の暗号通貨プロジェクトの基本的なコンセンサスロジックです。したがって、各ノードのガバナンスの下でステーキングされた資産の規模と、FHEが保証する公正な検証に参加する資格は密接に関連しています。

Mind Networkの資産レベルでの極めて重要な動きは、ステーキングとリステーキングをオープンに拡大し、準同型暗号化を通じてAIネットワーク検証のコンセンサスを保護することです。したがって、ネットワーク内のさまざまな役割がそれぞれの利益を満たすことができます。

AIプロジェクトのバリデーションノードでは、リステーキングの量を増やすことで、Mind Network内でFHEバリデーションタスクを実施する機会と議決権が増えます。

通常のユーザーの場合、プロキシステーキング方式でLST / LRT資産を前述のノードに委任することで、APR収入を得ることができます。

これは、私たちに馴染みのあるEigenLayerのRestakingと類似しているようで、基本的に異なるパスに収束します。

EigenLayerは、リスタキングを使用してイーサリアムエコシステムのさまざまなAVSを保護します。Mind Networkは、リスタキングを使用して、暗号エコシステム全体にわたるさまざまなAIネットワークのコンセンサスを確保します。

「エコシステム全体」という概念は、Mind Networkのもう一つの重要な機能であるリモート・リステーキングと不可分であることは注目

リモートステーキングのため、異なるチェーン間でLRTトークンをクロスチェーンする必要はありません。代わりに、ユーザーはリモートステーキングを通じて、異なるチェーンからAIネットワークの検証ノードにLRTトークンをステークすることができます。これにより、ユーザー参加の参入障壁が大幅に低下し、断片化された流動性がマルチチェーン環境に統合されます。

広範なエコシステム開発と確固たる技術力

マインド・ネットワークには、現在、注目に値するいくつかの触媒があります。

まず、製品面では、テストネットワークは650,000のウォレットを集め、320万のトランザクションを処理しており、メインネット機能の完全な展開の有望な見通しを示しています。

第二に、エコシステム開発では、そのプラットフォームが他のAIプロジェクトの強化に重点を置いていることを考えると、一流のプロジェクトとのコラボレーションが重要です。現在、Mind Networkは、io.net、Singularity、Nimble、Myshell、AIOZなどにAIネットワークコンセンサスセキュリティサービスを提供しています。また、IPFS、Arweave、グリーンフィールド、および同様のプロジェクト向けのChainlink CCIPおよびAIデータセキュリティストレージサービス用のFHEブリッジソリューションも提供しています。これらのパートナーシップは、AI、ストレージ、オラクルプロジェクトのリーディングにまたがっており、Mind Networkを「黄金のシャベル」として位置付ける可能性があります。

さらに、背景の観点から、2023年にこのプロジェクトはBinance Incubatorによって選択され、Binanceのような著名な機関が関与する250万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。また、イーサリアム財団フェローシップ助成金、チェーンリンクビルドプログラムへの参加、チェーンリンクのチャネルパートナーになるなどの助成金も受けています。

技術力の面では、リーディング大学や企業からAI、セキュリティ、暗号を専門とする一流の教授や博士号を持つチームに加え、産リーディング 完全同型暗号化の研究会社とのコラボレーションにも力を入れています。

今年
2月、Mind Networkは、完全同型暗号化(FHE)分野でリーディングオープンソース暗号化企業であるZAMAとのパートナーシップを正式に発表しました。ZAMAは最近、MulticoinとProtocol Labsが主導する7,300万ドルのシリーズA資金調達ラウンドを完了しました。

最近では、Mind NetworkとZAMAのコラボレーションが拡大し、新しいハイブリッドFHEAIネットワークを共同で立ち上げました。このイニシアチブは、暗号化されたデータにおけるAIアルゴリズムのアプリケーションを前進させ、プロジェクトにさらなる技術的進歩を加えることを目的としています。

事情に詳しい情報筋によると、マインド・ネットワークは、ZAMAの基盤となる技術ライブラリを自社の研究開発活動に活用することを選択した。この戦略的決定は、FHEリソースを最適化し、パフォーマンスを損なうことなく最大限のセキュリティ機能を確保するMindの専門知識を示しています。

Mind Networkは、優れた技術で自社の能力を強化するだけでなく、暗号エコシステムの改善にも貢献しています。5月、プロジェクトはChainlinkと提携して、クロスチェーン相互運用性プロトコル(CCIP)に基づく最初のFHEインターフェイスを導入しました。このコラボレーションにより、クロスチェーン通信とトランザクションのセキュリティが強化され、より信頼性が高くユーザー中心のWeb3エコシステムが促進されます。

最新のアップデートの時点で、Mind Networkは、さまざまなエコシステムや分野にわたる多数のトップティアプロジェクトとパートナーシップを確立しています。他のプロジェクトに力を与えることに重点を置いていることを考えると、将来的には「黄金のシャベル」効果を達成する準備ができているかもしれません。

結論

完全同型暗号化がRestakingと出会うとき、Mind Networkは、今年の仮想通貨の主流の物語の後半の新たな原動力になるかもしれません。

Mind Networkは、完全完全同型暗号化をメディエーターとして使用し、多数の暗号化AIプロジェクトの事業運営を最適化し、分散型AIイニシアチブに真の分散化とゼロトラストサポートを提供することを目指しています。一方、リステーキングは、異なるチェーン間でさらなる流動性吸収への道を開き、プロジェクトのトータルバリューロック(TVL)の急速な増加リーディング可能性があります。

聖杯としての完全完全同型暗号化の魅力が、新しい物語で市場の注目を集めていることは否定できません。同時に、リテーキングは市場の流動性を引き付けます。AIプロジェクトのコンセンサスセキュリティがより身近になるにつれて、注目と流動性が集中することで、プロジェクトの将来の発展が促進される可能性があります。

Mind Networkのようなプロジェクトは、独自のテクノロジーを通じてナラティブ(AI、Restaking)を洗練させていますが、メインストリームの物語の後半では、より穏やかな形のディスラプションを表現できるのではないでしょうか?

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