Mind Networkの深層：全同態暗号がRestakingと出会うとき、暗号AIプロジェクトのコンセンサスセキュリティが手の届くところに。

執筆：深潮 TechFlow

AIとRestakingは、今回の牛市サイクルに伴う主要なストーリーとして広く認識されています。

前者はさまざまなAIスタープロジェクトを生み出し、後者はEigenLayerを中心に複数のLRTプロジェクトを派生させ、さまざまなポイント獲得の遊び方が次々と登場しています。

しかし、非常に明らかな感覚として、この二つのストーリーはすでに中間休憩段階に入っているようです。レース内のプロジェクトは増加しているものの、ますます同質化が進み、0から1への革新の物語はますます見つけにくくなっています。

同時に、AIとRestakingが「ストーリーとして正しい」となったとき、この「正しさ」は「完璧さ」を意味するわけではありません：

大量のAI/Depinプロジェクトは本当に分散化されていますか？最近のデータもEigenlayerのTVLが減少していることを示しており、RestakingはEthereumエコシステムのAVSの安全性を確保するためだけに使われるのでしょうか？

したがって、ホットなストーリーの下半期において、重要な共通の問題を解決するプロジェクトこそが、急いで発掘すべき宝物です。

この考え方から出発すると、現在の市場で、Mind Networkが私たちの注目を集めています -- 現在の多くのAI/Depinプロジェクトの分散化不足の問題を解決できるだけでなく、Restakingにもっと多くの用途と価値をもたらすことができます。

EigenLayerがEthereumエコシステムの再質押し解決策であるなら、MindはAI分野の再質押し解決策です

より柔軟な再質押しの使用と全同態暗号のコンセンサスセキュリティ解決策を組み合わせて、分散化されたAIネットワークのトークン経済の安全性とデータの安全性を確保します。

さらに重要なのは、プロジェクトは23年にバイナンスなどの著名な機関からの250万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、現在も人気のio.netやMyshellなどの新興AI/Depinプロジェクトと深い協力関係を築いており、メインネットの立ち上げとインセンティブ活動の期待が高まっています。

しかし、初めてこのプロジェクトを見る読者にとって、難解な全同態暗号と、利益を追求するRestakingがどのように結びついてAIプロジェクトの重要な問題を解決できるのでしょうか？

今号の内容では、Mind Networkに迫り、AI、Restaking、全同態暗号などのホットなストーリーを集約した潜在的なプロジェクトを理解しましょう。

AIプロジェクトがドラゴンを討伐しようとするが、「0信頼」を実現できずに悪龍に変わる

Mind Networkが具体的に何をしているのかを理解するためには、現在のAIプロジェクトが直面している問題を把握する必要があります。

おそらく、ドラゴンを討伐する者が悪龍に変わりつつあることが、現在の暗号AIプロジェクトを表現する最良の注釈となっています。

ドラゴン討伐の観点から、暗号AI（またはDePIN）プロジェクトのストーリーの核心は分散化であり、より分散化された計算能力、アルゴリズム（モデル）、データを用いて、大企業によるAIの各要素の独占に対抗し、大企業の権威に対する信頼を打破することです。

このストーリーは正しいものであり、自然に人々の心を掴んでいますが、分散化されたAIは逆に悪龍になりやすい問題を残します：

分散化された環境下で、検証者に対して「0信頼」を実現できない。

少し理解しにくいですか？具体的な例を見てみましょう。

例えば、一般的な暗号AIプロジェクトでは、皆がAIモデルの分散化検証/ 投票 を行い、どのモデルが優れているかを選出する必要があります。

しかし、実際の操作では、ビジネスモデルはしばしばプロジェクト内の検証者（ノード）が最も優れたAIモデルを選出します。どうやってその選出が本当に最も優れたものであると保証できますか？

POSメカニズムの下で「それに従って選ぶ」ことは、「最も良い選択、フェアな選択」とは限りません。

同様に、AI代理業務において良いサービスをランク付けする際、どうやって上位にランクインしたサービスが本当に最も効果的であると保証できますか？

DePINのシナリオでは、タスクがDePIN内のノードに割り当てられて計算される場合、どうやって検証者が公平にそのタスクを適切なノードに割り当てることを保証できるのでしょうか？自分が知っているノードに不正に割り当てることはないのでしょうか？

これらの例は実際に、各分散化された AI ネットワークにおいて、検証者の決定があなたが信頼しなければならない中心となっているという重要な共通の問題を反映しています。

したがって、あなたは検証者やネットワークの重要な参加者の決定を信頼しなければならず、彼らが悪事を働かない、または正しい決定をすることを期待することになります。

分散化を叫ぶプロジェクトは、自らがネットワーク内部の信頼の制約に縛られています。0信頼はまだ実現されておらず、現在のAIストーリーは完璧ではありません。

問題に直面して、何が必要でしょうか？

明らかに、私たちは何らかの技術的メカニズムと経済設計を通じて、現在の各 AI プロジェクトネットワーク内の検証/ 投票 /決定などの重要な参加者に対する信頼依存の問題を最大限に解決する必要があります。

これが、Mind Networkの深耕分野であり、活躍の場でもあります。

全同態暗号の聖杯、Mind Networkが最適な位置に置く

Mind Networkが最も得意とするのは、暗号学の聖杯と称される全同態暗号です。

しかし、上記のAIやDepinプロジェクトで露呈した問題と全同態暗号にはどのような関係があるのでしょうか？

本質を見れば、このような問題はすべてリソースの配分、選択、決定に向かっています--- 技術の問題ではなく、「人治」の問題です。

すべての「人治」に関することは、人治が悪事を働く余地がある前提として、ネットワーク参加者が互いに既知の情報を十分に公開して理解できる（私は大口が投資したことを知っているので、私も投資する）」ことが必要です。

賢いあなたは、FHEの活用の場をすでに嗅ぎ取っていることでしょう：

もし情報がすべての人に知られていないとしたら？

全同態暗号（以下、FHE）は、上述の人治問題を完璧に解決する適合性を持っています。

FHEは暗号学が追い求める聖杯であり、V神も最近Web3分野におけるその役割を強調しています。ここではFHEの原理を大量に説明することはしませんが、その機能を知っておく必要があります --- 暗号化されたデータに対して複雑な計算を実行できること、解読することなく、分析過程でもデータが安全かつプライベートに保たれるという解決策を提供します。

しかし、聖杯を持つには、その重さを背負わなければなりません。

FHEの暗号計算は確かに優れていますが、リソースコストが高く、AIモデルのトレーニングに使用すると非常に高コストであり、暗号AIプロジェクトにとって賢明な方向性ではありません。

Mind NetworkのFHEの使用は、まさに四両で千斤を撥ねるような意味合いを持ち、聖杯を最適な位置に持ち上げています。

つまり、FHEをAIモデルのトレーニングやパラメータ変更に使用するのではなく、AIモデルがトレーニングされた後の交差検証、選択、ランク付け、投票など「人治」に満ちた部分に使用し、リソースコストをコントロールし、解決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/ 投票 結果を知らない状態で業務を行う場合、「大口に従う、権威ノードを信じる」ような追随や複製行動は発生せず、アイデンティティの影響による決定の偏りを排除し、分散化された決定が本来の姿に戻り、本当に良いAIモデルやAIサービスを識別できるようになります。

したがって、FHEを一般的な計算に使用する道は困難ですが、FHEを分散化された特定のプロセス---検証（Validation）に使用することは、自明で実行可能です。検証プロセスの0信頼を保証し、暗号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。

そして、安全のもう一つの側面は、公平です。

具体的なケースを用いて、Mind Networkのこの公平性がどのようにValidationの暗号化実行に現れるかを見てみましょう：

• 1.AIプロジェクトはMindが提供する製品SDKを通じて、全同態暗号の検証サービスに接続します；

• 2.同時に、AIプロジェクトはMindネットワークに登録し、プロジェクトのアイデンティティを確認します。Mindは対象プロジェクトネットワーク/チェーン上にスマートコントラクトを生成し、以降の操作の変更と実行結果を同期します。

• 3.AIプロジェクトはMindネットワーク上で全同態暗号を使用する検証タスク（どのAIモデルが良いかなど）を公開し、FHE投票サービスが機能し始めます。これにより、AIプロジェクトの検証ノードは投票時に投票の明文結果を互いに見ることができませんが、投票プロセスを実行できます。

• 4.投票結果および関連データの変動はスマートコントラクトを通じてMind自身のチェーンに送信され、即時に同期および記録されます。

• 5.上記のステップで、AIプロジェクトがMindのサービスを呼び出すと、Mindプロジェクトのトークンがガス代として徴収されます（トークンはまだ発行されていません）。

理屈は似ていますが、具体的にDePINプロジェクトにおいてMind Networkを使用した場合、より公平なリソース配分効果を得ることができます。Mind Networkと協力しているIO.netを例に挙げてみましょう：

• 1.IO.netはMindが提供する製品SDKを通じて、全同態暗号の検証サービスに接続します；

• 2.サービスに接続した後、各GPUを持つノードは全同態暗号下でのコンセンサス能力を持ち、AI計算タスクが来たとき、リクエストとデータは暗号化されており、タスクを公平に適切なノードに配分することが可能になります。

さて、これとRestakingにはどのような関係があるのでしょうか？

上記で述べたすべては技術的な側面に見えますが、資産の側面でのRestakingとはどのように関係しているのでしょうか？

Mind NetworkはFHEに基づく解決策を提供し、技術的にAIネットワークの検証セキュリティを促進しています。しかし、検証に参加し、このセキュリティを享受するためには、大部分のAI/Depinプロジェクトの経済ネットワーク構造と密接に関連しています。

PoS、すなわち権利証明は、大多数の暗号プロジェクトの基盤となるコンセンサスロジックです。

したがって、もし任意のAIプロジェクトがMind Networkが提供するこのようなより公平なFHE技術支援のAIモデル/サービスの選別、ランキング、検証を受け入れるなら、大部分のプロジェクトのノードはPOSメカニズムを通じて投票/検証権を代表しているため、そのノード下の質押資産の大きさは、FHEによって保証された公平な検証に参加する権利に密接に関連しています。

Mind Networkの資産面での重要な施策は、公開の方法でStakingとRestakingの範囲を拡大することであり、同態暗号の方法と組み合わせてAIネットワーク内の検証コンセンサスを保障します。

そして、ネットワークに参加する異なる役割は、それぞれ異なる利益要求を満たすことができます。

AIプロジェクトの検証ノードにとって、Restakingの量を増やすことで、Mind Network内でFHE検証タスクを実施する機会と投票権を得ることができます。

一般ユーザーにとっては、自分のLST/LRT資産を委託代理の形で上記のノードに質押し、APR収益を得ることができます。

これは、私たちが知っているEigenLayerのRestakingと似ているように見えますが、本質的には異なる道を歩んでいます：

EigenLayerはrestakingを用いてEthereumエコシステム内の異なる AVS の安全を保障し、Mind Networkはrestakingを用いて暗号全エコシステム内の異なる AI ネットワークのコンセンサス安全を保障します。

注目すべきは、「全エコシステム」と呼ばれる理由は、Mind Networkのもう一つの重要な機能、リモート再質押し（Remote Restaking）と密接に関連しています。

Remote Stakingにより、異なるチェーン上のLRTトークンをクロスチェーンする必要がなく、異なるチェーン上のLRTを無差別に特定のAIネットワークの検証ノードにリモート質押しすることができ、ユーザーの参加ハードルを大幅に下げ、マルチチェーンの状況下での流動性を統合します。

幅広いエコシステム構築と堅実な技術力

Mind Networkには現在、注目すべきさらなる触媒は何でしょうか？

まず製品面では、テストネットは65万のウォレットを引き付け、320万の取引を送信しており、完全なメインネット機能の立ち上げが期待されます；

次にエコシステム構築において、この製品が他のAIプロジェクトを支援するプラットフォームとして位置付けられているため、どれだけの主要プロジェクトとの協力が重要です。

現在、Mind Networkはio.net、Singularity、Nimble、Myshell、AIOZなどにAIネットワークのコンセンサスセキュリティサービスを提供し、Chainlink CCIPにFHE Bridgeの解決策を提供し、IPFS、Arweave、GreenfieldなどにAIデータの安全なストレージサービスを提供しています。---- 主要なAI、ストレージ、オラクルプロジェクトが含まれており、「金のシャベル」となる可能性があります。

さらに、背景として、2023年にこのプロジェクトはバイナンスインキュベーターに選ばれ、バイナンスなどの著名な機関から250万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。また、Ethereum Foundation Fellowship Grantを受け、Chainlink Build Programに選ばれ、Chainlinkの契約パートナーとなっています。

技術力に関しては、専門的なAI、安全、暗号学のトップ校の教授や博士をチームに迎え入れたことに加え、業界内のトップ全同態暗号研究会社との協力も注目すべきポイントです。

今年2月、Mind Networkは現在の全同態暗号研究分野のトップオープンソース暗号会社ZAMAとの協力を発表しました。ZAMAはMulticoinとProtocol Labsから7300万ドルのAラウンド資金調達を完了しています；

最近、両者の協力はさらに拡大し、新しいHybrid FHE（ハイブリッド全同態暗号）AIネットワークを共同で立ち上げ、暗号データ上でのAIアルゴリズムの適用を推進しています。プロジェクト自体にとって、技術的なさらなる利点を重ねることは間違いありません。

近しい情報筋によれば、Mind NetworkはZAMAとの協力において、ZAMAの最も基礎的な技術ライブラリを使用して自らの技術開発を行うことを選択したとされ、この措置はMindの専門性を示しています：

全同態暗号はリソースコストが非常に高く、基礎ライブラリが最大限の能力を保障しつつ、性能を損なわないようにしています。

さらに、より良い技術で自らを強化するだけでなく、Mind Networkは自らの能力を出力し、暗号エコシステムをより良くする手助けをしています。

5月、プロジェクトはChainlinkと協力し、クロスチェーン相互運用性プロトコル（CCIP）に基づいて最初の全同態暗号（FHE）インターフェースを立ち上げました。この措置は、クロスチェーン通信と取引の安全性を強化するだけでなく、より信頼性が高くユーザー中心のWeb3エコシステムを実現します。

原稿執筆時点で、Mind Networkは異なるエコシステムやトラックの複数の主要プロジェクトと協力関係を築いています。その他のプロジェクトを支援するという位置付けを考慮すると、今後の「金のシャベル」効果が期待できるかもしれません。

結論

全同態暗号がRestakingと出会うとき、今年の暗号の主流ストーリーの下半期において、Mind Networkが新たな推進力となるかもしれません。

全同態暗号が媒介となり、多くの暗号AIプロジェクトのビジネス最適化に触れ、分散化されたAIプロジェクトの真の「分散化」と0信頼を提供します；Restakingが道を開き、異なるチェーンからの流動性をさらに吸収し、プロジェクトのTVLの急速な高騰も予見できます。

全同態暗号の聖杯が市場の新しいストーリーへの注目を引き付け、Restakingが市場の流動性を引き寄せる中、AIプロジェクトのコンセンサスセキュリティが手の届くところに実現され、注目と流動性の集中が必然的にプロジェクトの今後の発展を期待させるでしょう。

Mind Networkのように、自らの技術を通じて正しいストーリー（AI、Restaking）をより完璧に磨き上げることは、主流ストーリーの下半期において、より穏やかな破壊の一形態ではないでしょうか？