Plongée dans Mind Network : lorsque le chiffrement homomorphe rencontre le restaking, la sécurité du consensus pour les projets cryptographiques d'IA devient à portée de main
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
Plongée dans Mind Network : lorsque le chiffrement homomorphe rencontre le restaking, la sécurité du consensus pour les projets cryptographiques d'IA devient à portée de main
Découvrez Mind Network, un projet prometteur combinant des récits porteurs comme l'IA, le restaking et le chiffrement homomorphe pleinement.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : TechFlow
L'IA et le Restaking sont largement reconnus comme les deux grandes narrations dominantes de ce cycle haussier.
La première a déjà fait émerger divers projets vedettes d’intelligence artificielle, tandis que la seconde, centrée sur EigenLayer, a donné naissance à plusieurs projets LRT, accompagnés d’une multitude de mécanismes visant à accumuler des points.
Cependant, une impression très nette se dégage : ces deux grandes narrations semblent désormais entrer dans une phase intermédiaire. Bien que le nombre de projets augmente, ils deviennent de plus en plus homogènes, et les innovations radicales, passant du stade zéro à un, deviennent rares.
Par ailleurs, lorsque l’IA et le Restaking deviennent une « narration correcte », cette « correction » ne signifie pas pour autant « perfection » :
Les nombreux projets IA/DePIN sont-ils vraiment décentralisés ? Récemment, les données indiquent même une baisse de la TVL d’EigenLayer. Le Restaking ne sert-il qu’à garantir la sécurité des AVS dans l’écosystème Ethereum ?
Ainsi, durant la deuxième moitié de ces tendances phares, ce sont les projets capables de résoudre des problèmes fondamentaux et partagés qui représentent les véritables pépites à découvrir.
Dans cette optique, actuellement sur le marché, Mind Network attire particulièrement notre attention — capable à la fois de résoudre le manque de décentralisation de nombreux projets IA/DePIN, et d’étendre l’utilité et la valeur du Restaking.
Si EigenLayer est la solution de restaking pour l'écosystème Ethereum, alors Mind constitue la solution de restaking appliquée au domaine de l’IA :
En utilisant de manière plus souple le restaking combiné à une solution de sécurité consensus reposant sur le chiffrement homomorphe complet (FHE), il garantit la sécurité économique et la confidentialité des données au sein des réseaux d’IA décentralisés.
Plus important encore, le projet a levé 2,5 millions de dollars lors d’un tour de financement initial en 2023 auprès d’acteurs renommés tels que Binance, collabore étroitement avec de nouveaux acteurs populaires comme io.net et Myshell, et bénéficie d’un fort engouement anticipé autour du lancement de son réseau principal et de ses activités incitatives.
Toutefois, pour la majorité des lecteurs découvrant ce projet, comment concilier d’un côté le concept complexe du chiffrement homomorphe complet, et de l’autre le restaking axé sur la recherche de rendements ? Comment ces deux éléments peuvent-ils être combinés pour résoudre les problèmes critiques des projets d’IA ?
Dans cet article, plongeons dans Mind Network, afin de mieux comprendre ce projet prometteur qui fusionne IA, restaking et chiffrement homomorphe complet.
Les projets d’IA veulent terrasser le dragon, mais faute de « confiance nulle », deviennent eux-mêmes des dragons
Pour bien comprendre ce que fait Mind Network, commençons par identifier les difficultés auxquelles sont confrontés les projets d’IA actuels.
Peut-être que l’expression « celui qui chasse le dragon finit par devenir dragon » illustre parfaitement la situation actuelle des projets cryptographiques d’IA.
Du point de vue du chasseur de dragon, la narration centrale des projets d’IA cryptographiques (ou DePIN) repose sur la décentralisation : utiliser une puissance de calcul, des algorithmes (modèles) et des données plus décentralisés pour contrer le monopole des grandes entreprises sur les composants clés de l’IA, et ainsi remettre en question leur autorité.
Bien que cette narration soit légitime et naturellement populaire, la décentralisation de l’IA laisse malheureusement place à un nouveau problème :
L’impossibilité d’atteindre la « confiance nulle » vis-à-vis des validateurs dans un environnement décentralisé.
Difficile à saisir ? Examinons quelques exemples concrets.
Dans un projet d’IA courant, les participants doivent souvent procéder à une vérification/dépouillement décentralisée des modèles d’IA pour déterminer quel modèle est le meilleur.
Mais en pratique, le modèle commercial consiste généralement à laisser les validateurs (nœuds) du projet sélectionner le meilleur modèle d’IA. Comment garantir que leur choix reflète réellement la meilleure performance ?
Dans un mécanisme PoS, « suivre le choix majoritaire » n’équivaut pas nécessairement à « choisir le meilleur ou faire un choix équitable ».
De même, dans les services d’agents d’IA, comment s’assurer que les services classés en tête sont effectivement les plus performants ?
Dans les cas d’utilisation DePIN, où une tâche est attribuée à des nœuds du réseau pour calcul, comment garantir que le validateur attribue équitablement la tâche au nœud le plus approprié, plutôt que de tricher en la donnant à un nœud complice ?
Ces exemples mettent tous en lumière un problème commun essentiel : dans les réseaux d’IA décentralisés, les décisions prises par les validateurs deviennent précisément ce centre de confiance auquel vous devez vous fier.
Vous êtes donc obligé de faire confiance aux décisions des validateurs ou des participants clés du réseau, en espérant qu’ils ne cherchent pas à nuire ni à prendre de mauvaises décisions.
Des projets qui crient haut et fort leur volonté de décentralisation restent néanmoins prisonniers de contraintes internes de confiance. Sans atteindre la « confiance nulle », la narration actuelle de l’IA reste imparfaite.
Face à ce constat, quelle est la solution ?
Il est clair qu’il nous faut un mécanisme technologique et une conception économique capables de résoudre au maximum la dépendance actuelle des réseaux d’IA vis-à-vis de la confiance accordée aux participants clés dans les processus de vérification, de vote et de décision.
Et c’est précisément là que Mind Network excelle.
Le Saint-Graal du chiffrement homomorphe complet, placé par Mind Network exactement là où il faut
Mind Network excelle dans l'utilisation du chiffrement homomorphe complet (FHE), considéré comme le Saint-Graal de la cryptographie.
Mais quel lien existe-t-il entre les problèmes exposés ci-dessus dans les projets d’IA/DePIN et le FHE ?
En creusant, on constate que ces problèmes convergent tous vers la gestion, le choix et la prise de décision concernant les ressources — moins une question technique, qu’un problème de « gouvernance humaine ».
Or, la possibilité de tricherie inhérente à cette gouvernance humaine repose sur le fait que les participants du réseau ont accès à toutes les informations connues (je vois que les gros portefeuilles investissent, donc je fais de même).
Vous avez sans doute déjà deviné où le FHE peut intervenir :
Et si l’information n’était plus accessible à tous ?
Le chiffrement homomorphe complet (FHE), dispose d’une adéquation parfaite pour résoudre ces problèmes liés à la gouvernance humaine.
Considéré comme le Saint-Graal de la cryptographie, Vitalik Buterin lui-même a récemment souligné son importance dans le domaine Web3. Nous n’entrerons pas ici dans les détails techniques du FHE ; retenez simplement qu’il permet d’effectuer des calculs complexes sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer, offrant ainsi une solution où les données restent sécurisées et confidentielles tout au long du processus d’analyse.
Mais qui veut porter le Saint-Graal doit en supporter le poids.
Certes, les calculs chiffrés via FHE sont excellents, mais ils consomment énormément de ressources. Utiliser le FHE pour entraîner des modèles d’IA serait extrêmement coûteux, et donc peu judicieux pour les projets d’IA cryptographiques.
L’approche de Mind Network envers le FHE est particulièrement habile : elle utilise ce pouvoir précieux là où il fait le plus d’effet, sans gaspillage.
Plutôt que d’utiliser le FHE pour l’entraînement ou la modification des paramètres du modèle, Mind Network l’applique spécifiquement aux phases post-entraînement : validation croisée, sélection, classement, votes — ces étapes pleines de biais humains. Les coûts restent maîtrisables, et l’objectif est clair :
Si les participants d’un réseau d’IA opèrent sans connaître les choix ou votes des autres, cela supprime toute tendance à « suivre les gros portefeuilles » ou à « imiter les nœuds influents ». En éliminant les biais liés à l’identité, les décisions décentralisées retrouvent leur authenticité, permettant d’identifier véritablement les meilleurs modèles et services d’IA.
Ainsi, alors que le chemin du FHE vers des calculs universels est semé d’obstacles, son application à un segment spécifique et crucial — la validation — apparaît cohérente et réalisable. En assurant une confiance nulle dans la validation, Mind Network garantit la sécurité du consensus et une véritable décentralisation des projets d’IA cryptographiques.
Au bout de la sécurité, il y a la justice.
Illustrons par un exemple concret comment cette équité se traduit dans l’exécution chiffrée de la validation par Mind Network :
-
1. Un projet d’IA intègre le service de validation chiffré via le SDK fourni par Mind ;
-
2. Le projet s’enregistre ensuite sur le réseau Mind pour confirmer son identité. Mind crée alors un contrat intelligent sur la blockchain du projet cible, pour synchroniser les changements et résultats d’opérations ;
-
3. Le projet d’IA publie sur Mind Network une tâche de validation nécessitant le FHE (ex. : quel modèle d’IA est le meilleur). Le service de vote FHE entre en jeu : les nœuds validateurs votent sans voir les votes des autres, tout en maintenant un processus de vote valide ;
-
4. Les résultats du vote et les modifications associées sont transmis via le contrat intelligent à la propre blockchain de Mind, puis synchronisés et enregistrés en temps réel ;
-
5. À chaque appel du service Mind, le projet d’IA paie des frais en jeton Mind (non encore publié) agissant comme gaz.
Sur le même principe, un projet DePIN utilisant Mind Network bénéficie d’une allocation plus équitable des ressources. Prenons l’exemple d’IO.net, partenaire de Mind Network :
-
1. IO.net intègre le service de validation FHE via le SDK de Mind ;
-
2. Une fois intégré, les nœuds équipés de GPU acquièrent une capacité de consensus sous FHE : lorsque des tâches de calcul d’IA arrivent, les requêtes et données étant chiffrées, l’attribution équitable des tâches aux nœuds appropriés devient possible.
Attendez… Mais quel rapport avec le Restaking ?
Tout ce qui précède semble purement technique. Quel lien avec le Restaking au niveau des actifs ?
Mind Network propose une solution basée sur le FHE, qui techniquement assure la sécurité de la validation dans les réseaux d’IA. Mais participer à cette validation, et bénéficier de cette sécurité, dépend étroitement de la structure économique des projets d’IA/DePIN.
Le PoS (Proof of Stake), ou preuve d’enjeu, est la logique de consensus sous-jacente à la majorité des projets cryptographiques.
Ainsi, si un projet d’IA adopte le soutien technique FHE de Mind Network pour filtrer, classer et valider les modèles ou services d’IA de façon plus équitable, alors, puisque la plupart des nœuds de ces projets utilisent le PoS pour représenter leur droit de vote/validation, le montant de leurs actifs mis en jeu détermine directement leur capacité à participer à une validation juste protégée par FHE.
L’initiative clé de Mind Network au niveau des actifs est d’élargir publiquement la portée du Staking et du Restaking, combinée à une approche de chiffrement homomorphe pour garantir le consensus de validation dans les réseaux d’IA.
Les différents rôles participants peuvent ainsi satisfaire leurs intérêts respectifs.
Pour les nœuds validateurs d’un projet d’IA, augmenter leur volume de Restaking leur donne davantage de chances et de droits de vote pour mener des tâches de validation FHE sur Mind Network.
Pour les utilisateurs ordinaires, ils peuvent déléguer leurs actifs LST/LRT à ces nœuds via un mandat, afin de percevoir un rendement APR.
Cela ressemble fortement au Restaking d’EigenLayer, dont le principe est similaire :
EigenLayer utilise le restaking pour sécuriser les différents AVS de l’écosystème Ethereum ; Mind Network utilise le restaking pour garantir la sécurité du consensus dans les différents réseaux d’IA de l’ensemble de l’écosystème cryptographique.
À noter que l’expression « écosystème entier » est étroitement liée à une autre fonction clé de Mind Network : le restaking distant (Remote Restaking).
Grâce au Remote Staking, les utilisateurs n’ont pas besoin de transférer leurs jetons LRT entre différentes blockchains. Ils peuvent directement staker à distance leurs LRT provenant de diverses chaînes vers un nœud validateur d’un réseau d’IA, abaissant considérablement la barrière d’entrée et consolidant la liquidité fragmentée dans un contexte multi-chaînes.
Un écosystème vaste et une solide expertise technique
Quels autres catalyseurs actuels de Mind Network méritent d’être surveillés ?
Premièrement, sur le plan produit, le testnet a déjà attiré 650 000 portefeuilles et vu 3,2 millions de transactions envoyées ; le lancement complet du réseau principal est donc fortement attendu.
Deuxièmement, concernant le développement de l’écosystème, étant donné que le produit vise à servir de plateforme d’empowerment pour d’autres projets d’IA, le nombre de partenariats avec des projets leaders est crucial.
Actuellement, Mind Network fournit des services de sécurité du consensus aux réseaux d’IA de io.net, Singularity, Nimble, Myshell, AIOZ, etc., une solution de pont FHE pour Chainlink CCIP, et des services de stockage sécurisé des données d’IA pour IPFS, Arweave, Greenfield, etc. — couvrant ainsi les principaux projets d’IA, de stockage et d’oracle, avec un potentiel fort à devenir une « pelle dorée ».
En outre, en 2023, le projet a été sélectionné pour l’accélérateur de Binance, a levé 2,5 millions de dollars auprès de Binance et d'autres institutions renommées, a reçu une subvention Fellowship de la Fondation Ethereum, a été intégré au programme Chainlink Build, et est devenu partenaire officiel (Channel Partner) de Chainlink.
Sur le plan technique, outre une équipe composée de professeurs et docteurs spécialisés en IA, sécurité et cryptographie issus d’institutions de premier plan, un point clé à souligner est sa collaboration avec les sociétés leaders en recherche FHE.
En février dernier, Mind Network a annoncé une collaboration avec ZAMA, une entreprise open-source de premier plan dans le domaine du chiffrement homomorphe complet, ayant récemment levé 73 millions de dollars lors d’un tour A dirigé par Multicoin et Protocol Labs.
Récemment, cette collaboration s’est encore approfondie, avec le lancement conjoint d’un nouveau réseau AI Hybride FHE (chiffrement homomorphe complet hybride), propulsant l’application des algorithmes d’IA sur des données chiffrées, un atout supplémentaire pour le projet.
Selon des sources proches, Mind Network utilise dans sa collaboration avec ZAMA la bibliothèque technique la plus fondamentale de ZAMA pour son propre développement. Ce choix démontre une grande expertise technique :
Le FHE étant extrêmement gourmand en ressources, une bibliothèque de base optimisée permet de maximiser les performances sans compromettre l’efficacité.
Enfin, au-delà de son propre enrichissement technique, Mind Network contribue également à améliorer l’écosystème cryptographique global.
En mai, le projet a collaboré avec Chainlink pour lancer la première interface FHE construite sur le protocole d’interopérabilité inter-chaînes (CCIP). Cette initiative renforce non seulement la sécurité des communications et transactions inter-chaînes, mais favorise aussi un écosystème Web3 plus fiable et centré sur l’utilisateur.
Au moment de la publication, Mind Network a noué des partenariats avec de nombreux projets phares dans divers écosystèmes et secteurs. Étant donné son rôle d’empowerment, l’effet de « pelle dorée » pourrait bien se manifester dans les mois à venir.
Conclusion
Lorsque le chiffrement homomorphe complet rencontre le Restaking, Mind Network pourrait bien devenir un nouveau moteur dans la deuxième moitié des grandes narrations cryptographiques de cette année.
Le FHE comme intermédiaire, touchant de nombreux projets d’IA cryptographiques pour optimiser leurs opérations, soutenant une véritable « décentralisation » et la confiance nulle ; le Restaking comme infrastructure, absorbant la liquidité des différentes blockchains, avec une hausse rapide et prévisible de la TVL du projet.
Sans conteste, le Saint-Graal du FHE attire l’attention du marché sur de nouvelles histoires, tandis que le Restaking attire la liquidité. Lorsque la sécurité du consensus des projets d’IA devient accessible, la convergence de l’attention et de la liquidité rend inévitable un avenir prometteur pour le projet.
Des projets comme Mind Network, qui perfectionnent les narrations dominantes (IA, Restaking) grâce à leur technologie, incarnent peut-être une forme de disruption plus douce, mais tout aussi puissante, durant la deuxième moitié de ce cycle narratif.
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
