Marlin の再理解: 検証可能なコンピューティング L0 AI 後半における新しいインフラストラクチャ

暗号通貨の世界では新しい物語が不足することはありませんが、その中でも魅力的かつ実用的と言えるものはほんの一握りです。

例えば、今回のAIスーパーナラティブの台頭以来、クラウドコンピューティングは将来のデジタル経済時代の中核的な生産性となっているものの、従来のWeb2大手企業が高品質で高性能なGPUとコンピューティングパワーリソースを独占し、ミッドエンドとテールエンドのプロジェクトには交渉力も自律性もなく、より広範な検証可能なコンピューティングアプリケーションシナリオも食べるものがないというジレンマに直面しています。

そのため、AI+Cryptoのトレンドの下、完全準同型暗号化（FHE）などの概念が近年徐々に普及し、検証可能なコンピューティングとAI機密データ処理のための最良のソリューションの1つとして広く認識されています。

この記事では、検証可能なクラウド コンピューティング インフラストラクチャに重点を置くベテランの暗号開発者である Marlin に焦点を当て、AI、MEV、Oracle、ZK、TEE などの複数の物語に触れる DeAI プロジェクトが現在の AI ブームにどのように適合するか、そしてそれが AI+Crypto トラックに新しい変数をもたらすことができるかどうかを探ります。

AIの後半は「検証可能なクラウドコンピューティング」なしでは成り立たない？

周知のとおり、AIGC 大規模モデルの急速な拡大に加え、医療、教育、スマート運転など、発生初期段階における無数の AI シナリオが急速に展開されており、いずれも膨大なコンピューティングを必要とします。

しかし、これらのセグメント化されたシナリオでは、ユーザーの医療、教育、インテリジェント運転情報はすべて、経済、さらには生命の安全にも関連する重要なデータです。ヘルスケア、エネルギーシステム、帯域幅ネットワーク、コネクテッドカーなどの次元の情報データは、個人の機密データのセキュリティに直接関係しているだけでなく、軌道開発を促進するために、より広範なデータ共有と協力も必要です。

しかし同時に、従来のクラウド サービス市場は、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP) などのインターネット大手企業によって支配されています。この 3 社を合わせると、クラウド コンピューティング市場のシェアの 60% 以上を占めており、明らかに売り手市場となっています。

この市場構造の最も明らかな問題は、集中型クラウド サーバーへの広範な依存です。つまり、開発者やプロジェクト関係者が使用するクラウド サービスに対する信頼は、基本的に 1 社以上の大手企業の評判に大きく左右され、これは Web2 の巨大企業にデータの自律性とセキュリティを譲り渡すことに相当します。

このため、近年クラウドサービスプロバイダーはデータ漏洩事件を頻繁に経験し、個人や機関に重大な損失をもたらしています。したがって、開発者/プロジェクト関係者が暗号通貨の世界の核心問題である分散化をどのように捉えるかにかかわらず、大手企業が悪事を働かない（Don't Be Evil）と信じるよりも、メカニズム設計の観点から、大手企業が悪事を働けない（Cant Be Evil）ようにする方がはるかに良いのです。

このような状況で、AIクラウドコンピューティングの方向性を注意深く分析すると、Web2の基盤となる成熟したクラウドコンピューティングサービスソリューションとの間には依然として生態学的ギャップがあることがわかります。つまり、機密コンピューティング技術の変革には高いコストが伴います。そのため、プログラムを迅速かつ安全に展開する方法について、業界には特に優れたソリューションが存在せず、AI + Web3に必要な一連のアプリケーション機能を満たすことができず、これもまたその発展の勢いを制限しています。

したがって、率直に言えば、AIクラウドコンピューティング市場の後半の発展には、Web3用の完全なブロックチェーン開発ツールセットが緊急に必要であり、分散化、検証可能性、低遅延、低コストの要件を満たす包括的なソリューションを提供します。この観点から、分散化され検証可能なクラウドコンピューティングサービスの必要性が徐々に表面化しており、これはまさにこのセグメンテーション方向のギャップを埋めるものです。

このような状況の中で、分散型の検証可能なクラウドコンピューティングサービスの必要性が徐々に浮上してきました。暗号化技術を使用して計算を実行するソリューションとして、 計算結果の正確性は、基礎となるデータを明らかにすることなく検証されるため、個人情報が漏洩したり、重要なデータが漏洩したりすることはありません。

これらはすべて、Web3 のアプリケーション シナリオと非常に一致しており、その結果、業界ユーザーの間で機密クラウド コンピューティングに関する多くの想像力が生まれました。そのため、ゼロ知識証明 (ZKP)、マルチパーティ コンピューティング (MPC)、最近人気の完全準同型暗号化 (FHE) などのトラックは、市場から特に注目されています。

Marlin が実現したいのはまさにこれです。低レイテンシで高処理能力のコンピューティング サービスに対する需要がある限り、あらゆる DePIN/Web2.5/AI アプリケーションを WeTEE にデプロイして、従来のクラウド サービスと同じ一般的なクラウド コンピューティング ソリューションを取得できます。

Marlin の再理解: AI の世界で検証可能な L0 になる

AI 検証可能コンピューティング分野における Marlins のビジョンを一言でまとめると、AI 大規模モデルトレーニングの重要性が増す中、インフラストラクチャ層プラグインの形で AI コンピューティングの需要者を直接支援し、いつでもどこでも既存の製品に検証可能なクラウドコンピューティングサービスを統合することに注力しているということです。

これは本質的に AI の世界における検証可能なユニバーサル L0 であるため、コア機能をカプセル化し、TEE 高性能ノード拡張ネットワークと ZK 検証可能通信ネットワークに基づいてプロジェクト関係者にワンクリックで呼び出し可能なサービスを提供します。

Marlin は、信頼できる実行環境 (TEE) とゼロ知識証明 (ZKP) に基づくコプロセッサを使用して、ハードウェア レベルでデータとコードを他のプロセスから分離し、データの機密性とその中で実行される計算の整合性を確保するとともに、計算結果の正確性と検証可能性を確保し、改ざん防止を実現します。

同時に、特定の環境 (RISC-V、WASM、または MIPS) 向けに設計され、互換性のある言語で記述されたプログラムのみを処理できるほとんどの ZK コプロセッサとは異なり、Marlins ZK 証明マーケットは回路ベースであるため言語に依存せず、ノードがサポートする回路を選択できます。既存の Python、C++、または Go アプリケーションを直接移植したり、zkVM を使用したりできます。

同時に、Marlin ネットワーク アーキテクチャ全体は、Oyster、Kalypso、リレー ネットワーク (Marlin Relay) の 3 つに分けることができます。

Oyster と Kalypso は、それぞれ信頼できる実行環境 (TEE) とゼロ知識証明 (ZKP) を使用して計算の正確性とセキュリティを確保します。一方、リレー ネットワークは、組み込みのインセンティブを通じて、信頼できないノードがネットワークのセキュリティに悪影響を与えることなくネットワークにリソースを提供できるようにすることを担います。

• TEEが提供するオフチェーンサービスとして、Oystersのコアビジョンは ユーザーが最小限の変更で独自のバックエンドを展開したり、Marlin クラウド コンピューティング ネットワーク上にスマート コントラクト拡張機能を実装したりできるようにします。 したがって、その最大の利点の 1 つはサーバーレス機能です。ユーザーはノードをセットアップしたり、使用する特定のノードを選択したりする必要がなく、結果をユーザーに簡単に返すことができます。

• Kalypso は、Marlin のゼロ知識証明 (ZKP) の柔軟な統合を表しています。FPGA、GPU、ASIC を使用したハードウェア最適化により、ZK 証明の生成が大幅に高速化され、時間とコストが削減されます。Marlin ネットワークは、GPU と FPGA を備えたノードに依存して ZK 証明の生成をアウトソーシングし、クライアントからのリクエストを効率的に処理して、生成された証明を返すことができます。

• Marlin Relay は、複数のブロックチェーンと同時に統合できるインセンティブが組み込まれた、ブロックチェーンに依存しない許可のないリレー ネットワークです。 このインセンティブ構造により、信頼できないノードがネットワークのセキュリティに悪影響を与えることなく、ネットワークにリソースを提供できるようになります。

注目すべきは、Marlins ノード ネットワーク内の各ノードの運用と保守に TEE が装備されており、ストレージ システム内に安全で分離された Enclave 環境を構築して、データの計算と保存時に情報がスパイされたり漏洩したりしないようにできることです。

また、ZK プロトコルを通じて、各ノードは、ステートメントに関する特定のデータを公開することなく、ステートメントが真実であることを相手に証明できます。これにより、事実の正確性を確保しながら、データ主体の情報セキュリティが保護されます。

一般的に、MarlinはAI指向の検証可能なクラウドコンピューティングL0として、幅広いシナリオに適用できます。分散型分散ノードネットワークシステムに基づいて、 Oracle オラクル、ZK Prover システム、AI 人工知能などのアプリケーション シナリオ向けにノード コンピューティング能力やストレージなどのネットワーク リソース サービスを提供しており、多くの暗号化 + AI アプリケーションのデータ保護の基礎となっています。

マーリンとAIワールドL0の想像空間

この観点から見ると、Marlin は実際に AI + Web3 の後半で重要なインフラストラクチャの役割を果たしています。その中核となる本質は、検証可能なコンピューティングを AI と Web3 の世界に真にもたらすことです。

たとえば、独自の L0 検証可能クラウド コンピューティング コンポーネント サービスの助けを借りて、Marlin はさらに一歩進んでレゴ ブロックに変身し、AI の検証可能コンピューティング + サービスの重要なインフラストラクチャ コンポーネントになり、さまざまなトラックの DApp 製品が完全に検証可能なコンピューティング プロパティを実現できるようになります。

最も直接的な応用シナリオは、AIの大規模モデルトレーニングがますます重要になっている時代に、MarlinがTEEトラステッド実行環境コプロセッサをベースにしたAIモデルトレーニングのための安全なモデルトレーニングとコンピューティング環境を提供できることです。これは、ChatGPTに加えて、 さまざまな大規模モデル プロジェクトで Marlin を統合したり、Marlin をベースに構築したりして、プラグインして使いやすい方法で使用できる検証可能なコンピューティング ミドルウェアを形成し、検証可能なコンピューティング + の形式でそれを可能にします。

同時に、さらに重要なのは、分散型で透明性があり検証可能なインセンティブ環境を構築できるため、分散ノードネットワークを分散型クラウドコンピューティング電力リースサービスネットワークに変換し、より幅広いDePINビジネスロジックを実現し、トークンインセンティブを通じてクラウドコンピューティングサービスのコストを削減できることです。

未使用のコンピューティング能力を収集し、低コストでより柔軟な展開構成を使用して起業家がよりパーソナライズされた中小規模の AI モデルをトレーニングできるようにすることで、リソースの使用率が大幅に向上します。

これは、検証可能なコンピューティング ミドルウェアとして Marlin が実現できる AI アプリケーション シナリオのほんの一部にすぎません。

まとめ

つまり、MarlinがAI+Web3にもたらす最も重要な想像力の空間は L0層のインフラとして、さまざまなAIプロジェクト関係者がネイティブな検証可能コンピューティング製品サービスを開発できるようにする（つまり、検証可能コンピューティングミドルウェアとみなす）。

実際、AI+Web3時代に欠かせないコアコンポーネントとして、これはある程度、業界の重要なインフラストラクチャに相当します。

コンピューティングパワーの需要と供給の基本的なマッチングから、オラクルデータの提供、分散ストレージに基づく分散型フロントエンドサービスなどに至るまで、基本的に論理的に閉ループを形成できるため、ユーザーとアプリケーションは検証可能なコンピューティングプラグインサービスを低コストかつ柔軟に取得し、データの価値を効果的に活用して発揮し、多様なアプリケーションシナリオの基盤を築くことができます。

明らかなのは、AIの後半では、検証可能なコンピューティングのトラックにはまだ私たちが探求するのを待っている巨大な価値の潜在力があり、特にWeb3のチェーンに基づく検証可能なコンピューティング+の概念が重ね合わされると、コンテンツ自体はさらに壮大になる可能性があります。

AIだけでなく、オンチェーンエンターテイメント、ソーシャルネットワーキング、ゲームなど、考えられるほぼすべてのアプリケーションは、検証可能なコンピューティング/機密データサービスの想像空間をさらに広げることができます。

この段階的な構築プロセスにより、Marlin は将来、包括的な AI+Web3 アプリケーションの主要な基盤インフラストラクチャになる可能性があります。これは、AI+Web3 時代の検証可能なコンピューティングの最大の想像力の空間になる可能性もあります。

この記事はインターネットから引用したものです: Marlin の再理解: 検証可能なコンピューティング L0 AI 後半の新しいインフラストラクチャ

関連：アバランチ（AVAX）分析：このデスクロスは修正を延長する可能性があります

要約 12時間チャートでデスクロスが発生すると、Avalancheの価格は下落を続ける可能性があります。価格指標も弱気の兆候が強まっていることを示唆しています。投資家の感情がほとんど悲観的であることを考えると、投資家もあまり強気ではないようです。Avalanche（AVAX）の価格は、回復よりもさらに下落する兆候を示している数少ないアルトコインの1つです。アルトコインにとってさらに困難なのは、AVAXの投資家でさえ上昇を期待していないことです。Avalancheは修正される運命にあるのでしょうか？この記事を書いている時点で、Avalancheの価格は、ここ数日の修正とわずかな回復の後、$40を下回って取引されています。市場ではさらなる価格上昇の期待が高まっていますが、AVAXの場合はそうではありません。これは…