Nillion 全方位研報：AI+とプライバシーの2つの分野を横断するブラインドコンピューティングのリーダー

作者：Messari

编译：Azuma，Odaily 星球日报

编者按：今週初、マーケットでは今年第1四半期にTGEが予定されている注目プロジェクトのリストが話題になり、5000万ドルの資金調達を行ったプライバシー計算のリーダーであるNillionがその中に名を連ねました。

以下では、投資研究機関Messariがチーム、ストーリー、技術、アーキテクチャ、トークン、エコシステム、ロードマップなどの多角的な視点からNillionを詳細に分析しており、プロジェクトの情報や動向をさらに理解する手助けとなるでしょう。

以下はMessariの全文内容で、Odaily星球日报が翻訳しました。

コアコンテンツの概要

• Nillionは、Virtuals、NEAR、Aptos、Arbitrum、Ritual、io.net、Metaなどの企業/プロジェクトと協力関係を築いています。
• nilAI、nilVM、nilDB、nilChainを含む一連のアプリケーションツールは、開発者に対して人工知能、医療、DeFiなどの分野でプライバシー保護アプリケーションを作成するためのリソースを提供します。
• Nillionは、多者計算（MPC）、同型暗号（Homomorphic Encryption）、ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proofs）などのプライバシー強化技術（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）を活用して、分散型インフラストラクチャの安全なデータ計算とストレージを実現します。
• Nillionのバリデータプログラムには約500,000名のバリデーターが参加しており、約1.95億の暗号文を処理し、約1,050GBのデータの安全を守っています。

前書き

高価値データ（パスワード、パーソナライズされた人工知能、医療情報、生体認証情報など）の処理は、常に安全性が低く、効率が悪いものでした。暗号技術はデータの安全な保存を確保できますが、計算時には解読が必要で、解読後には再暗号化が求められ、これが脆弱性と遅延をもたらします。ブロックチェーン技術は取引とデータ管理を分散化できますが、本質的には暗号化データの安全な計算の問題を解決していません。この制約は、Web3で安全に構築できるアプリケーションの種類を制限しています。

Nillionは、データの転送、保存、計算を解読せずに行うことで、これらの制約を解決し、機密情報がそのライフサイクル全体でプライベートかつ安全に保たれることを目指しています。このアプローチは「ブラインド計算」（Blind Compute）と呼ばれ、信頼を分散化し、分散型ネットワークのユースケースを以前は未開発だった空白の領域に拡張します。これには、プライベートな人工知能エージェント、プライベートLLM推論、その他の安全なデータを必要とする業界が含まれます。Nillionは、多者計算（MPC）、全同型暗号（FHE）、信頼実行環境（TEE）などの先進的なプライバシー技術（PET）を使用して、データが計算の全過程で常に暗号化された状態を維持できるようにします。

背景

Nillionは2021年に設立され、分散システムにおけるプライバシーデータの処理に新しいアプローチを提供し、安全性や効率を損なうことなく実現しています。nilVM、nilDB、nilAI、nilChainなどのアプリケーションフレームワークのサポートを受けて、Nillionは開発者に対して人工知能、DeFi、データストレージなどの分野でプライバシー型アプリケーションを構築するためのさまざまなツールを提供しています。

Nillionチームのメンバーには以下が含まれます：

• Alex Page（CEO）、元Hedera SPVの一般パートナーおよびゴールドマン・サックスのバンカー；
• Andrew Masanto（CSO）、Hederaの共同創設者およびReserveの創設CMO；
• Slava Rubin（CBO）、Indiegogoの創設者；
• Miguel de Vega博士（チーフサイエンティスト）、博士課程の指導教官および30以上の特許の著者；
• Conrad Whelan（創設CTO）、Uberの創設エンジニア；
• Mark McDermott（COO）、元Nikeのイノベーション責任者；
• Andrew Yeoh（CMO）、Hederaの初期シニアパートナー、元UBSおよびロスチャイルドのバンカーなど。

設立以来、チームはHack VC、Hashkey Capital、Distributed Global、Maelstromなどの投資家から5000万ドルを調達しました。

技術

Nillionネットワークは、高価値データの処理を安全かつプライバシーを保ちながら実現するために設計された分散型インフラストラクチャです。

Nillionは二つのコア層で構成されています：(i) 調整層（Coordination Layer）、管理と支払いを担当；(ii) 編成層（Petnet）、計算とストレージを処理します。Nillionの多者計算（MPC）プロトコルは、このネットワーク機能の中心であり、個々の入力を漏らすことなくプライベートデータの計算を行います。Nillionのエコシステムは、nilAI、nilVM、nilDB、nilChainという一連のアプリケーションツールによって支えられており、これらは開発者がプライバシー型アプリケーションを構築するのを助けます。暗号学とプライバシー技術に関する学術研究論文は、Nillionの技術的実現可能性を証明しています。

Nillionネットワーク

Nillion Networkは、プライベートな高価値データのストレージと計算をサポートするために設計された分散型インフラストラクチャです。Nillion Networkのスケーラビリティは、特定のパフォーマンス、安全性、コスト要件を満たすために構成可能なノードグループを持つクラスターによって実現されます。従来のブロックチェーンとは異なり、Nillion Networkの運用はグローバルな共有状態に依存せず、縦のスケーラビリティ（単一のノードまたはクラスターのアップグレードによる）と横のスケーラビリティ（新しいノードまたはクラスターの追加による）を実現し、作業負荷を効果的に分配します。以下は、各層（調整層と編成層）がネットワークアーキテクチャに貢献する方法です。

調整層（Coordination Layer）

Nillionネットワークの調整層（略称：nilChain）は、(i) 報酬の管理；(ii) 支払い；(iii) 暗号経済の安全性；(iv) ネットワーククラスター間の調整を担当します。

具体的には、nilChainはストレージ操作の支払いとネットワーク上で実行されるブラインド計算を調整し、計算を直接処理することはありません。調整層はCosmos SDKを使用して構築され、相互運用性を実現するためにIBCをサポートしています。ただし、ネットワークのコアの重点がストレージと計算にあるため、現在はスマートコントラクトの実行をサポートしていません。KeplrまたはLeapウォレットを介して直接アクセスできますが、協力ブロックチェーン上に構築されたアプリケーション（重要なプロジェクト部分でさらに探討される予定）は完全に抽象化されます。nilChainは2024年6月にテストネットで稼働を開始しました。

編成層（Petnet）

Petnetは、多者計算（MPC）、全同型暗号（FHE）、ゼロ知識証明（ZKPs）などの暗号技術を統合し、プライベートな計算とデータ管理を実現します。この統合は、(i) コンパイラと (ii) 計算ネットワークという二つの重要なコンポーネントを通じて実現されます。具体的には、コンパイラは異なるレベルの抽象概念を提供することで、プライバシー強化技術（PET）の使用を簡素化し、計算ネットワークは安全な計算を実行し、暗号データを管理します。

Nillion Networkは、そのNada言語コンパイラとnilVMを通じてこのアプローチを実施しており、すべての四つの抽象レベルの要素が開発中です。四つの抽象レベルは以下の通りです：

• 各PETプロトコルは独自のブラインドモジュール（Blind Module）内で独立して実行され、孤立したブラックボックスのように機能します。統一されたインターフェースや抽象は組み込まれておらず、すべての編成はクライアント側で行われます。そのため、開発者は特定のタスクを実行するためにAPIを使用できますが、統合やカスタマイズはできません。
• 各SDKにはさまざまなブラインドモジュールが統合されており、開発者は暗号学の専門知識なしで複数のPETプロトコルを管理するための直接的で統一された方法を提供します。これらのモジュールはまだ完全に最適化されていませんが、現在は単一のPETプロトコルに依存しており、シームレスにいつでも使用できるPETプロトコルの組み合わせが可能です。
• ブラインドモジュールは、単一のブラインドモジュール内で複数のPETプロトコルをサポートし始めました。これにより、開発者はパフォーマンスと安全性の間でさまざまなトレードオフを選択する能力が提供され、暗号学の知識が限られている開発者の意思決定がさらに簡素化されます。
• ブラインドモジュールは、NilChainによって管理される緩く独立したネットワーク（クラスターと呼ばれる）に展開されます。Nillionブラインドコンピュータが成熟するにつれて、同じブラインドモジュールが異なる構成の複数のクラスターに複製されることが可能になります。これらの構成は、ノードの数、ノードの位置、評判、ハードウェア仕様、安全閾値などのさまざまな要因によって異なります。この多機能性により、開発者は異なるクラスター設定で同じ機能を使用でき、特定のニーズ（安全性、コスト、ハードウェア、法令遵守など）に応じてソリューションをカスタマイズできます。

NillionのPETは段階的に導入されており、各段階は上記の四つの抽象レベルを経ています。第1段階（HE、LSSS MPC）と第2段階（DWT+LSSS、TEE）は進捗が早く、Nillionネットワークに統合されています。第3段階の技術（FHE-MPC、DWT+TEE、公共計算、ZKP）では、FHE-MPCが抽象レベルで進展を始めています。

運用フロー

以下は、Nillionネットワークコンポーネントの運用フローの詳細な分解です：

• ユーザー/開発者は、JavaScriptまたはPythonクライアントで構築されたフロントエンドアプリケーションを使用してデータを提出し、ストレージまたはブラインド計算リクエストを開始します。
• JavaScriptクライアントを使用するアプリケーションは、Petnetと対話して安全な計算と暗号データ管理を行います。それに対して、Pythonクライアントに基づくアプリケーションは、調整層と対話して支払い、ルーティング、およびマルチチェーン通信を行います。

調整層は、対応するブロックチェーンのネイティブガストークンまたはNILトークンを使用して支払いを処理します。

• 調整層がリクエストを処理した後、計算タスクをPETを含むPetnetに転送します。
• Petnetは、タスクの要件に応じて線形秘密共有スキーム、混合回路、または同型暗号などのPETを使用してデータを処理します。

これらの計算はノードクラスター上で実行されます。

Petnet内の各ノードは、暗号データの一片（シェア）だけを管理します。

• ノードはマスクされたデータに対して指定された計算（加算、乗算、安全比較など）を実行し、部分的な出力を生成します。
• Petnetは、これらの部分的な出力を安全かつ秘密の方法で集約し、最終的な計算結果を生成します。
• 最終結果は以下の方法でルーティングされます：

JavaScriptクライアントを使用する場合、Petnetは結果を直接アプリケーションに送信し、ユーザー/開発者がアクセスできるようにします。

Pythonクライアントを使用する場合、調整層はPetnetから結果を取得し、アプリケーションまたは関連するブロックチェーンにルーティングしてさらなる使用を可能にします。

• ブロックチェーン統合のユースケースでは、調整層が結果を元のスマートコントラクトまたは分散型アプリケーションに渡し、ユーザーが新しいウォレットをダウンロードすることなくマルチチェーン機能を許可します。

NillionのMPC複雑運算プロトコル

多者計算（MPC）は、個々の入力を明らかにすることなく、個人が協力してデータの統合結果を計算することを可能にする暗号学の一分野です。NillionはCurlというMPCプロトコルを開発しました。このプロトコルは線形秘密共有スキーム（LSSS）に基づいていますが、除算、平方根、三角関数、対数などの複雑な計算を効率的に処理する能力を拡張しています。これにより、Curlは高いスケーラビリティを持ち、プライバシー型の人工知能エージェントなどの現実世界の問題に非常に適しています。この場合、出力と入力は線形関係ではありません。Curlは構造化された二段階のワークフローを採用しています：

第1段階（シェアの生成前処理）：この段階では、MPC技術を使用して実際のデータを処理する前に、ランダムなシェアを生成し、参加者（計算エンティティ）に配布します。前処理段階の操作は入力値に依存せず、入力の数にのみ依存して、計算が行われる前に適切な数のシェアを作成します。これは抽象レベルとして見なすことができ、プレースホルダーを事前に作成し、後にユーザーが第2段階で提供する実際の入力データと組み合わせます。

第2段階（複雑な計算の効率的な実行）：計算段階は、以下の三つの段階を通じて入力のプライバシーデータを実際に計算します：(i) 入力；(ii) 評価；(iii) 出力。

• 入力：各当事者は自分の入力を参加者に割り当て、情報理論的安全性（ITS）を確保します。各参加者の各入力値にはシェアが与えられ、このプロセスは秘密のまま保持されます。
• 評価：各当事者はNillionのCurlプロトコルを使用して、入力シェア上の複雑な計算を効率的に実行します。
• 出力：ローカルで計算された結果が開示され、集約されて最終結果が生成されます。

NillionのMPCメカニズムについてさらに知りたい方は、こちらをクリックして原著論文をお読みください。

アプリケーションツール

Nillion Networkの基盤の上に、アプリケーションツール（nilVM、nilDB、nilAI、Nada統合パッケージ）は、開発者に対してプライバシー保護型の高価値データアプリケーションを迅速に構築するためのモジュール化されたフレームワークとユーティリティを提供します。

nilAI

nilAIは、Nillionが人工知能に特化したプライバシー技術スイート（AIVM、nada-AI、nilTEE）です。以下は各技術の動作原理です：

• 人工知能仮想マシン（AIVM）：これは、NillionのMPC技術とMetaのCrypTenフレームワークに基づく安全な人工知能推論プラットフォームです。Metaの人工知能研究チームと共同開発した離散ウェーブレット変換（DWT）を使用して推論を加速します。AIVMは、単一のノードがユーザーのプロンプトとモデル出力を見えないように保つことでデータプライバシーを確保し、プライベートな深層学習モデルの推論とデプロイを実現します。
• nada-AI：nilVMのライブラリで、人工知能アプリケーション向けに設計されており、小型モデル（神経ネットワーク「NN」、畳み込み神経ネットワーク「CNN」、線形回帰など）を実行するためのPyTorchに似たインターフェースを提供します。開発者はGoogle Colabを使用してプロジェクトを迅速に立ち上げることもできます。
• nilTEE：このソリューションは、信頼実行環境（TEE）を使用して推論中に高性能で大規模な言語モデル（LLM）を実行します。Nillionは、TEEの使用を推論時間に制限することを推奨しており、長期的なデータストレージには使用しないことを推奨しています。現在、Nillionは推論設定を分離することでnilTEEとAIVMのセキュリティと性能をさらに向上させる研究を進めています。

nilVM、Nadaおよびそのライブラリ

nilVMは、開発者がPETを使用してプログラムを作成できる仮想マシンです。プログラムは、NillionがPythonベースのオープンソースDSL Nadaを使用して記述し、Nillion SDKを使用して開発されます。Nadaには、プログラム開発を簡素化するためのnada-ai（PyTorchやscikit-learnに似たもの）、nada-numpy、nada-data、nada-testなどのライブラリも含まれています。開発者はPython、Typescript、またはCLIクライアントを使用してnilVMを自分のアプリケーションに統合し、ストレージAPIを利用してNillion Network上で安全なデータの保存と取得を行うことができます。例としては、共同学習プログラム、コミュニティ開発プロジェクト、インタラクティブなデモ用ケースなどがあります。

nilDB

nilDBは、プライバシーを保護したデータストレージと計算のために設計された暗号化された分散型NoSQLデータベースです。通常のNoSQLデータベースとは異なり、nilDBは暗号化されたデータを秘密共有として複数のノードに分散させることで、中央機関への依存を排除します。さらに、データ所有者は他者にアクセス権を付与し、ストレージデータに対してSQLに似たクエリ、計算、プライバシー保護集計を実行することができます。

具体的な操作は以下の通りです：

• ユーザーはローカルデバイス上で機密データを暗号化します。
• ユーザーはNillionに基づくフロントエンドアプリケーションを介して暗号化データを安全にアップロードします。アプリケーションは統合されたバックエンドRESTful APIを通じて暗号化データをnilDBに安全にアップロードします。
• 暗号化データはNillionのMPCプロトコルを使用して秘密共有に分割され、nilDBネットワークのノードクラスターに分散されます。重要な点は、どのノードも完全なデータセットを持たないことです。
• ユーザーは特定のデータの使用またはクエリに明示的な同意を提供し、アプリケーションを通じていつでも同意を撤回できます。
• 許可されたエンティティ（企業や第三者など）は、NillionのRESTful APIを介してSQLに似たクエリリクエスト（検索、範囲フィルタリング、集計計算など）を提出します。
• nilDBクラスター内のノードは、機密情報を明らかにすることなく暗号化データに対して協調的に計算を実行します。
• クエリ結果（平均値、合計、フィルタリングされたデータセットなど）は、データの機密性を保持したまま生成されます。
• 最終的なクエリ結果のみがRESTful APIを通じてリクエストを行ったユーザーに返されます。
• 技術アーキテクチャに関する詳細情報はこちらをクリックしてください。

Nada統合パッケージ

Nada言語には、nada-AI（前述の通り）、nada-numpy、nada-testなどのさまざまな統合パッケージが含まれています。使用例は以下の通りです：

• nada-numpy：Nada DSLに特化したNumPy制限適応パッケージ。通常のNumPyと比較して、nada-numpyは配列構造を効率的に操作でき、データ型に対して強い型の要求を行い、MPCの強い型特性との互換性を確保します。
• nada-test：Nadaプログラムのテストフレームワークで、実行時に動的テストを生成することをサポートします。開発者はPythonを使用してテストケースを記述し、このフレームワークをpytestワークフローに統合し、柔軟な入力と出力の仕様を定義できます。

他のツール（Nada DSL、Nada Sandboxなど）やSDKはGitHubで確認できます。

NILトークン

トークンの効用

NILトークンは、Nillionネットワーク内で以下のような多様な機能を果たします：

• 計算サービス、データストレージ、人工知能推論、Petnetおよび調整層の取引手数料の支払い。具体的には、開発者はNILを使用してNillionが提供するプライバシー保護計算サービスにアクセスできます。
• ステーキングを行い、ネットワークの安全性をサポートし、報酬を得る。

バリデーターはNILをバインドして取引と計算を検証し、調整層の安全性を確保します。

PetnetノードはNILをステーキングしてそのクラスターの安全性を高め、開発者やアプリケーションを引き付けます。

• 分散型管理に参加し、ネットワークのさまざまな決定（プロトコルのアップグレード、リソースの配分、コミュニティ助成金プログラムなど）について提案し、投票します。

ガバナンス

ガバナンスの決定はオンチェーン投票メカニズムを通じて行われます。具体的には、NILトークンの保有者が最低トークン保有要件を満たす限り、ネットワークにコンセプト提案を行うことができます。以前のガバナンスアクションによって設立されたコミュニティ委員会や作業グループも提案を提出できます。

投票権は、以下のような重要な決定に適用されます：

• 新機能の導入または更新。
• 補助金、開発者報酬、コミュニティ主導プロジェクトのための報酬プールの配分。
• ネットワークの価格設定、バリデーター要件、または権限制限の調整。
• ガバナンス構造の変更（法定人数要件や提案閾値など）。
• 相互運用性の拡大、戦略的パートナーシップの構築、透明性と監査メカニズムの実施。
• 投票権は、ステーキングされたNILの数量に比例し、ステーキング者はバリデーターに投票権を委任しつつ、自身が提案に投票する能力を保持します。

Nillionエコシステム

Nillionは以下の業界に新しい機会を創出できます：

• 人工知能：Nillionは、機密情報を明らかにすることなくデータと推論を処理し、安全なローカル人工知能処理と集中型非プライベート人工知能システムのスケーラビリティのギャップを埋めます。
• パーソナライズされたエージェント：人工知能エージェントは、プライベートデータを保存、計算、処理できます。
• プライバシーモデル推論：人工知能モデルは、機密データを安全に処理し、第三者に対するリスクを最小限に抑え、プライベートLLMを実現します。
• プライバシー知識ベースと検索：データは暗号化された形式で保存され、人工知能エージェントや他の人工知能ユースケースに検索機能を提供します。
• データ所有権：Nillionの暗号化インフラストラクチャは、安全なデータマーケットをサポートし、ユーザーが自分のデータを制御し、買い手に販売することを可能にします。
• ブロックチェーン：Nillionは、ブロックチェーンアプリケーションがNillionネットワークにブラインドストレージと計算リクエストを送信できるようにし、ブロックチェーンの公共データ機能を補完します。また、オンチェーン決済をサポートし、アプリケーションがブロックチェーン上の関連データを解読できるようにします。
• 医療：Nillionは、機関間およびユーザー間の医療データのプライバシー保護分析をサポートします。
• DePIN：Nillionと統合されたDePINプロジェクトは、機密の操作データを安全に保存および処理できます。

重点プロジェクト

• Virtuals Protocol：人工知能エージェント構築プラットフォームで、マルチモード人工知能エージェントライブラリを開発し、Nillionを使用して人工知能モデルのプライベートなトレーニングと推論を可能にし、パーソナライズされた人工知能エージェントを構築します。
• Aptos/NEAR/Arbitrum/Sei：レイヤー1およびレイヤー2のブロックチェーンで、ブラインドデータストレージと計算を統合し、スマートコントラクト内のデータ処理を強化します。
• Ritual：分散型人工知能推論ネットワークを構築する人工知能プラットフォームで、プライベート推論のためにNillionをバックエンドに統合しています。
• Zap：ユーザーデータをNillionに集約する分散型データプールのデータプラットフォームで、ブラインド計算とゼロ知識伝送層のセキュリティ（zkTLS）を通じて安全な洞察を提供します。
• Reclaim Protocol：zkTLSインフラストラクチャプラットフォームで、ユーザーが信頼できるオフチェーンプラットフォームを通じて身元と信用を証明し、Nillionを生成された証明の保存および処理プラットフォームとして使用します。
• Healthblocks：Nillionを使用してユーザーのデータ所有権と制御を維持し、第三者が個人情報を明らかにすることなく深い洞察を得ることを可能にするフィットネスアプリです。
• MonadicDNA：Nillionを使用してデータをライフサイクル全体で暗号化し、集中型サービスプロバイダー（23andMeなど）に代わる選択肢を提供するゲノミクスプラットフォームです。

ロードマップ

Nillionのロードマップは2024年5月31日に発表され、四つの重要な段階に分かれています：

• 第1段階 ------ 創世スプリント（完了）。この段階では、(i) テストネットの立ち上げ時の基盤調整層；(ii) Keplrウォレットの作成、トークン転送、ステーキング、管理などのコア機能のテスト；(iii) 開発者にNillion SDKへのアクセス権を提供し、初期アプリケーション開発に使用できる遥測機能を持つSDK；(iv) 取引スループットとネットワークのスケーラビリティを評価するための負荷テストを実施しました。
• 第2段階 ------ 催化剤統合（進行中）。この段階では、(i) Petnetと調整層の統合；(ii) 完全な分散化を実現するための外部ノードの追加；(iii) 安全なデータ処理のための「ブラインドアプリ」の導入；(iv) Nillionをマルチチェーンエコシステムに拡張するためのクロスチェーン機能のサポートを行います。
• 第3段階 ------ 強化。ここでは、(i) メインネットの立ち上げとトークン生成活動（TGE）の実施；(ii) 外部ノードの運用；(iii) ブラインド計算を通じて現実世界の相互作用を実現；(iv) リアルタイム条件下でネットワークが以前に構築したアプリケーションを検証します。
• 第4段階 ------ マルチクラスターの未来。この段階では、(i) 公共ノードクラスターの追加による横のスケーリングを実現；(ii) 計算能力の向上；(iii) 特定市場向けのアプリケーションのネットワーク最適化；(iv) 安全性とプライバシーを保持しながらスケーラビリティを実現します。

結論

Nillionは、人工知能エージェントからプライバシーDeFiなどのさまざまなアプリケーションにおける高価値でプライバシーに敏感なデータを処理するための分散型インフラストラクチャです。Nillionは、先進的なPET（MPC、FHE、TEEなど）を組み合わせ、分散型ネットワークの利用可能性と分散型アプリケーションの可能性を拡大しています。Nillionのアーキテクチャ ------ 調整層とPetnet ------ は、クラスターを通じてスケーラビリティをサポートしつつ、データの機密性と分散型の信頼を確保しています。

Nillionエコシステムは拡大を続けており、そのマイルストーンには：（i）Nucleus Builder Program（約50のプロジェクトをサポートする複数の垂直分野）と（ii）約500,000名のバリデーターが参加し、合計で約1.95億の秘文を処理し、約1,050GBのデータを保護しています。Virtuals、NEAR、Meta、Aptosとの協力、進行中のメインネット立ち上げ、マルチクラスターのスケーラビリティロードマップの開発は、Nillionがプライバシー重視のデータ管理と安全な計算を推進する上での進展を強調しています。