重新认识Marlin：可验证计算L0 AI下半场新基建

加密世界从来不缺少新的故事，但只有少数故事能够被描述为既性感又务实。

比如，本轮AI超级叙事兴起以来，虽然云计算已经成为未来数字经济时代的核心生产力，但是传统Web2巨头垄断了优质的高性能GPU和算力资源，中尾端项目则毫无议价能力和自主权，更为广泛的可验证计算应用场景也面临无粮可吃的困境。

因此在AI+Crypto的趋势下，全同态加密（FHE）等概念近年来逐渐流行起来，并被广泛认为是可验证计算和AI机密数据处理的最佳解决方案之一。

本文将围绕专注于可验证云计算基础设施的资深密码学开发商 Marlin，探讨涉及 AI、MEV、Oracle、ZK、TEE 等多个叙事的 DeAI 项目如何融入当下的 AI 热潮，能否为 AI+Crypto 赛道带来新的变量。

AI下半场离不开“可验证云计算”？

众所周知，除了AIGC大模型的快速扩张，疫情初期医疗、教育、智能驾驶等无数AI场景也在快速铺开，这些场景都需要海量计算。

但对于这些细分场景而言，用户医疗、教育、智能驾驶信息等都是关乎经济甚至生命安全的关键数据：医疗保健、能源系统、带宽网络、车联网等维度的信息数据不仅直接关系到个人机密数据的安全，也需要更广泛的数据共享与合作来推动轨道发展。

但与此同时，传统云服务市场则被亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure、谷歌云平台（GCP）等互联网巨头占据，三家公司合计占据云计算市场份额超过60%，是明显的卖方市场。

这种市场结构最明显的问题，就是普遍依赖中心化的云服务器，这意味着开发者 / 项目方对于所使用的云服务的信任，本质上高度绑定于一个或多个巨头的声誉，相当于将数据自主权和安全性拱手让给 Web2 巨头公司。

正因如此，近年来云服务商频频出现数据泄露事件，给个人和机构造成严重损失。因此，无论开发者 / 项目方如何看待去中心化这个 Crypto 世界的核心问题，从机制设计的角度让他们不能作恶（Cant Be Evil）远比相信巨头不会作恶（Dont Be Evil）要好得多。

在此背景下，如果我们仔细分析AI云计算的方向，就会发现Web2.0底层与成熟的云计算服务方案之间还存在生态差距，也就是说机密计算技术的转型面临高昂的成本，因此对于如何快速、安全的部署方案，业界还没有特别好的解决方案，无法满足AI+Web3.0所需要的一系列应用功能，这也限制了其发展势头。

因此，说白了，AI云计算市场下半场的发展，急需一套完整的面向 Web3 的区块链开发工具，从而提供一套满足去中心化、可验证、低延迟、低成本等要求的综合解决方案。从这个角度来看，去中心化、可验证的云计算服务的必要性逐渐浮出水面，正好填补了这个细分方向的空白：

在此背景下，去中心化可验证云计算服务的必要性逐渐浮现。作为利用加密技术进行计算的解决方案，它允许 在不泄露底层数据的情况下验证计算结果的正确性，既不会泄露隐私信息，又能保证关键数据不被泄露。

这些都和 Web3 的应用场景高度契合，进而引发了行业用户对机密云计算的诸多想象，因此零知识证明（ZKP）、多方计算（MPC），以及最近大热的全同态加密（FHE）等赛道都受到了市场的格外关注。

这就是Marlin想要做的事情——任何DePIN/Web2.5/AI应用，只要有低延迟、高算力的计算服务需求，其实都可以选择部署在WeTEE上，并获得与传统云服务一样的通用云计算解决方案。

重新认识 Marlin：成为 AI 世界中可验证的 L0

如果用一句话来概括Marlins在AI可验证计算领域的愿景，那就是在AI大模型训练越来越重要的当下，致力于以基础设施层插件的形式直接帮助有需要的AI算力需求者随时随地将可验证的云计算服务集成到其现有的产品中：

这本质上是一个AI世界的可验证通用L0，因此它基于TEE高性能节点增强网络和ZK可验证通信网络封装了核心功能并向项目方提供一键可调用的服务：

Marlin 采用可信执行环境（TEE）和基于零知识证明（ZKP）的协处理器，在硬件层面将数据和代码与其他进程隔离，确保数据的机密性和其中运行的计算的完整性，同时也保证计算结果的准确性、可验证性，并使其不可篡改。

同时，与大多数为特定环境（RISC-V、WASM 或 MIPS）设计且只能处理用兼容语言编写的程序的 ZK 协处理器不同，Marlins ZK 证明市场是基于电路的，因此与语言无关，允许节点选择他们想要支持的电路——他们可以直接移植现有的 Python、C++ 或 Go 应用程序，或者使用 zkVM。

同时，Marlin网络架构整体可以分为Oyster、Kalypso、以及中继网络（Marlin Relay）三匹马。

Oyster 和 Kalypso 使用可信执行环境 (TEE) 和零知识证明 (ZKP) 分别确保计算的正确性和安全性，而中继网络则负责确保不受信任的节点可以向网络贡献资源，而不会通过内置激励措施对其安全性产生不利影响：

• 作为 TEE 提供的链下服务，Oysters 的核心愿景是 让用户能够以最少的改动在 Marlin 云计算网络上部署自己的后端或实现智能合约扩展。 因此它最大的优势之一就是serverless的特性——用户不需要设置节点和选择具体使用哪个节点，可以很方便的将结果返回给用户；

• Kalypso 代表了 Marlins 对零知识证明 (ZKP) 的灵活集成。使用 FPGA、GPU 和 ASIC 进行硬件优化可以显著加快 ZK 证明的生成速度，从而减少时间和成本。Marlin 网络依靠具有 GPU 和 FPGA 的节点来外包 ZK 证明生成，从而可以高效地处理来自客户端的请求并返回生成的证明。

• Marlin Relay 是一个与区块链无关的、无需许可的中继网络，具有内置激励措施，可以同时与多个区块链集成。 这种激励结构确保无需信任的节点可以为网络贡献资源，而不会对网络的安全性产生不利影响。

值得注意的是，Marlins节点网络中的每个节点运维都配备了TEE，并在存储系统中构建了安全隔离的Enclave环境，确保在计算和存储数据时信息不被窥探或泄露。

并且通过ZK协议，各个节点可以向对方证明某个陈述是真实的，而不需要透露关于该陈述的任何具体数据，在保证事实正确性的同时，也保护了数据主体的信息安全。

总体来说，Marlin 作为面向 AI 的可验证云计算 L0，适用场景十分广泛，基于去中心化的分布式节点网络体系，能够 为Oracle预言机、ZK Prover系统、AI人工智能等应用场景提供节点算力、存储等网络资源服务，成为众多加密+AI应用的数据保护基石。

Marlin 与 AI World L0 的想象空间

从这个角度来看，Marlin 实际上扮演着 AI+Web3 下半场的关键基础设施角色——核心本质是真正把可验证计算带入 AI 和 Web3 世界。

比如，借助自家的L0可验证云计算组件服务，Marlin可以更进一步，将自己变成乐高积木，成为AI可验证计算+服务的关键基础设施组件，赋能各个赛道的DApp产品实现完全可验证的计算属性。

最直接的应用场景是在AI大模型训练越来越重要的当下，Marlin可以基于TEE可信执行环境协处理器为AI模型训练提供安全的模型训练和计算环境。这意味着除了ChatGPT， 不同的大模型项目可以集成Marlin或者基于Marlin构建，形成可插拔、友好使用的可验证计算中间件，从而通过可验证计算+的形式赋能。

同时更重要的是还能构建一个去中心化、透明、可验证的激励环境，让分布式节点网络转型为去中心化的云算力租赁服务网络，即通过Token激励实现更大范围的DePIN业务逻辑，降低云计算服务成本：

通过聚集闲置算力，以低成本、更灵活的部署配置，帮助创业者训练更加个性化的中小型AI模型，大幅提高资源利用率。

这只是Marlin作为可验证计算中间件所能实现的AI应用场景的冰山一角。

概括

总之，Marlin能给AI+Web3带来的最重要的想象空间是 作为L0层的基础设施，赋能各类AI项目方开发原生的可验证计算产品服务（即视为可验证计算中间件）。

事实上，作为AI+Web3时代不可或缺的核心部件，这某种程度上相当于产业的关键基础设施：

从底层算力供需匹配，到预言机数据的提供，再到基于分布式存储的去中心化前端服务等，基本上可以在逻辑上形成闭环，让用户和应用能够低成本、灵活地获得可验证的计算插件服务，有效利用和发挥数据的价值，从而为多样化的应用场景奠定基础。

可以确定的是，在AI的下半场，可验证计算赛道依然有着巨大的价值潜力等待我们去挖掘，尤其是当可验证计算+基于Web3的链上理念叠加之后，其内涵本身或许会更加宏大。

不仅仅是AI，几乎所有我们能想到的应用，比如链上娱乐、社交、游戏等等，都可以进一步拓展可验证计算/机密数据服务的想象空间。

在这个一步步的建设过程中，Marlin 很有可能成为未来全方位 AI+Web3 应用的关键底层基础设施，这也可能是 AI+Web3 时代可验证计算最大的想象空间。

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