重新認識Marlin：AI下半場可驗證計算L0新基建

加密世界從來不缺乏新的敘事，但只有少數可以被形容為既性感又務實。

例如，自本輪AI超級敘事興起以來，雖然雲端運算已成為未來數位經濟時代的核心生產力，但傳統Web2巨頭壟斷了優質高性能GPU和算力資源，而中低端企業尾端項目沒有議價能力和自主權，更廣泛的可驗證計算應用場景也面臨沒飯吃的困境。

因此，在AI+加密的趨勢下，全同態加密（FHE）等概念近年來逐漸流行，並被廣泛認為是可驗證計算和AI機密資料處理的最佳解決方案之一。

本文將聚焦於專注於可驗證雲端運算基礎設施的資深密碼開發者 Marlin，探討涉及 AI、MEV、Oracle、ZK、TEE 等多重敘事的 DeAI 專案如何契合當前的 AI 熱潮，是否能為AI+加密賽道帶來新的變數。

AI下半場離不開「可驗證雲端運算」？

眾所周知，除了AIGC大模型的快速擴張，疫情初期無數的AI場景，如醫療、教育、智慧駕駛等正在快速鋪開，這些都需要海量的數據支撐。

但對於這些細分場景來說，使用者的醫療、教育、智慧駕駛資訊都是關係到經濟乃至生命安全的關鍵數據：醫療保健、能源系統、頻寬網路、車聯網等維度的資訊資料不僅直接相關為了個人機密資料的安全，還需要更廣泛的資料共享與合作，以促進軌道發展。

但同時，傳統雲端服務市場由亞馬遜網路服務（AWS）、微軟Azure、Google雲端平台（GCP）等網路巨頭主導。這三家公司合計佔據了超過60%的雲端運算市場份額，是一個明顯的賣方市場。

這種市場結構最明顯的問題是對中心化雲端伺服器的廣泛依賴，這意味著開發者/專案方對其使用的雲端服務的信任本質上與一個或多個巨頭的聲譽高度綁定，這相當於放棄Web2 巨頭公司的資料自主權和安全性。

正因為如此，雲端服務供應商近年來頻頻發生資料外洩事件，對個人和機構造成了嚴重損失。因此，無論開發者/專案方如何看待去中心化這個加密世界的核心問題，從機制設計的角度讓他們不能作惡（Cant Be Evil）遠比相信巨頭不會作惡要好得多。

在此背景下，如果我們仔細分析AI雲端運算的方向，我們會發現Web2的底層和成熟的雲端運算服務解決方案之間仍然存在生態差距。也就是說，保密計算技術的轉型面臨高昂的成本。因此，如何快速、安全地部署程序，業界還沒有特別好的解決方案，導致無法滿足AI+Web3所需的一系列應用功能，這也限制了其發展動力。

因此，不客氣地說，AI雲端運算市場下半年的發展迫切需要一套完整的Web3區塊鏈開發工具，從而提供滿足去中心化、可驗證、低延遲、且成本低。從這個角度來看，去中心化、可驗證的雲端運算服務的必要性逐漸浮現出來，正好填補了這個細分方向的空白：

在此背景下，去中心化可驗證雲端運算服務的必要性逐漸浮現。作為一種使用加密技術進行計算的解決方案，它允許 在不洩露底層數據的情況下驗證計算結果的正確性，既不洩露隱私信息，也保證關鍵數據不洩露。

這些都與Web3的應用程式場景高度契合，進而引發了業界用戶對於保密雲端運算的許多想像。因此，零知識證明（ZKP）、多方計算（MPC）以及最近流行的全同態加密（FHE）等賽道受到了市場的特別關注。

這就是Marlin想做的事——任何DePIN/Web2.5/AI應用，只要有低時延、高算力的運算服務需求，其實都可以選擇部署在WeTEE上，獲得同樣通用的雲端作為傳統雲端服務的計算解決方案。

重新認識 Marlin：成為人工智慧世界中可驗證的 L0

如果用一句話來概括Marlins在AI可驗證計算領域的願景，那就是在AI大模型訓練變得越來越重要的當下，致力於以基礎設施層的形式直接幫助有需要的AI計算需求者隨時隨地將可驗證的雲端運算服務整合到現有產品中的插件：

這本質上是一個AI世界的可驗證通用L0，因此它封裝了核心功能，基於TEE高效能節點增強網路和ZK可驗證通訊網路為專案方提供一鍵可呼叫服務：

Marlin使用可信任執行環境（TEE）和基於零知識證明（ZKP）的協處理器在硬體層面將資料和程式碼與其他進程隔離，確保資料的機密性和其中運行的計算的完整性，同時也確保計算結果的準確性和可驗證性，並防篡改。

同時，與大多數專為特定環境（RISC-V、WASM 或MIPS）設計且只能處理用相容語言編寫的程式的ZK 協處理器不同，Marlins ZK 證明市場是基於電路的，因此與語言無關，允許節點選擇他們想要支援的電路 - 他們可以直接移植現有的 Python、C++ 或 Go 應用程式或使用 zkVM。

同時，Marlin網路架構整體上可分為Oyster、Kalypso、中繼網路（Marlin Relay）三匹馬。

Oyster和Kalypso分別使用可信任執行環境（TEE）和零知識證明（ZKP）來確保計算的正確性和安全性，而中繼網路則負責確保不受信任的節點可以向網路貢獻資源而不會對網路產生不利影響。

• 作為TEE提供的鏈下服務，Oysters的核心願景是 允許用戶以最小的更改在 Marlin 雲端運算網路上部署自己的後端或實現智慧合約擴展。 因此，它最大的優勢之一就是無伺服器特性──使用者不需要設定節點、選擇特定節點使用，結果就可以方便地回傳給使用者；

• Kalypso 代表了 Marlins 零知識證明（ZKP）的靈活整合。使用 FPGA、GPU 和 ASIC 進行硬體最佳化可以顯著加快 ZK 證明的生成速度，從而減少時間和成本。 Marlin 網路依靠具有 GPU 和 FPGA 的節點來外包 ZK 證明生成，可以有效處理來自客戶端的請求並返回生成的證明。

• Marlin Relay 是一個與區塊鏈無關、無需許可的中繼網絡，具有內建激勵機制，可同時與多個區塊鏈整合。 這種激勵結構確保無需信任的節點可以向網路貢獻資源，而不會對其安全性產生不利影響。

值得注意的是，Marlins節點網路中的每個節點運維都配備了TEE，並且可以在儲存系統中建置安全隔離的Enclave環境，確保計算和儲存資料時資訊不會被窺探或外洩。

並且透過ZK協議，每個節點都可以向對方證明某個陳述是真實的，而無需透露該陳述的任何具體數據。這樣既保護了資料主體的資訊安全，也保證了事實的正確性。

總的來說，Marlin作為以AI為導向的可驗證雲端運算L0，適用場景廣泛。基於去中心化的分散式節點網路系統，可以 為Oracle預言機、ZK Prover系統、AI人工智慧等應用場景提供節點算力、儲存等網路資源服務，成為眾多加密+AI應用的資料保護基石。

馬林與AI世界L0的想像空間

從這個角度來看，Marlin 實際上在 AI+Web3 的下半場扮演著關鍵的基礎設施角色——核心本質是真正把可驗證運算帶入 AI 和 Web3 世界。

例如，借助自有的L0級可驗證雲端運算組件服務，Marlin可以更進一步，將自己變成樂高積木，成為AI可驗證運算+服務的關鍵基礎設施組件，使各個賽道的DApp產品能夠實現完全可驗證的計算屬性。

最直接的應用場景是，在AI大模型訓練變得越來越重要的當下，Marlin可以基於TEE可信賴執行環境協處理器為AI模型訓練提供安全的模型訓練和運算環境。這意味著除了 ChatGPT 之外， 不同的大型模型項目可以整合Marlin或基於Marlin構建，形成一個可插拔、友好使用的可驗證計算中間件，從而通過可驗證計算+的形式賦能。

同時，更重要的是，它還可以建構一個去中心化、透明、可驗證的激勵環境，使分散式節點網路轉變為去中心化的雲端算力租賃服務網絡，即實現更廣泛的DePIN業務邏輯並透過代幣激勵降低雲端運算服務成本：

透過聚集閒置算力，利用低成本、更靈活的部署配置，幫助創業家訓練更個人化的中小型AI模型，大幅提升資源利用率。

這只是Marlin作為可驗證計算中間件所能實現的AI應用場景的冰山一角。

概括

總之，Marlin能為AI+Web3帶來的最重要的想像空間是 作為L0層的基礎設施，使各AI項目方能夠開發原生的可驗證計算產品服務（即被視為可驗證計算中間件）。

事實上，作為AI+Web3時代不可或缺的核心組件，這在某種程度上相當於該產業的關鍵基礎設施：

從算力供需底層匹配，到預言機數據的提供，再到基於分佈式存儲的去中心化前端服務等，邏輯上基本可以形成閉環，讓用戶和應用獲得可驗證的計算插件-以低成本、靈活的方式提供服務，有效利用和發揮數據的價值，為多樣化的應用場景奠定基礎。

可以明確的是，在AI的下半場，可驗證計算賽道仍然有巨大的價值潛力等待我們去探索，尤其是當可驗證計算+基於Web3的鏈上的概念疊加時，內容本身甚至可能會被淘汰。

不只是AI，幾乎所有我們能想到的應用，例如鏈上娛樂、社交、遊戲等，都可以進一步擴展可驗證運算/機密資料服務的想像空間。

在這個一步一步的建設過程中，Marlin很可能成為未來包羅萬象的AI+Web3應用的關鍵底層基礎設施。這或許也是AI+Web3時代可驗證運算最大的想像空間。

本文源自網路：重新認識Marlin：AI下半場可驗證計算L0新基建

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