Sâu vào Mind Network: Khi mã hóa đồng hình toàn phần gặp Restaking, an ninh đồng thuận cho các dự án AI mã hóa đã trong tầm tay
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Sâu vào Mind Network: Khi mã hóa đồng hình toàn phần gặp Restaking, an ninh đồng thuận cho các dự án AI mã hóa đã trong tầm tay
Khám phá Mind Network, tìm hiểu về dự án tiềm năng tích hợp các yếu tố nổi bật như AI, Restaking và mã hóa đồng dạng toàn phần.
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: TechFlow
AI và Restaking là hai câu chuyện hàng đầu được công nhận gắn liền với chu kỳ thị trường tăng giá hiện nay.
Lĩnh vực AI đã xuất hiện nhiều dự án ngôi sao, trong khi đó lĩnh vực Restaking xoay quanh EigenLayer đã phát triển thành nhiều dự án LRT, cùng với vô số cách kiếm điểm thưởng liên tục xuất hiện.
Tuy nhiên, cảm giác rõ ràng là cả hai câu chuyện lớn này dường như đã bước vào giai đoạn nghỉ giữa chặng. Số lượng dự án trong các lĩnh vực này ngày càng tăng nhưng tính đồng nhất cũng ngày một cao hơn, những câu chuyện đổi mới đột phá từ 0 đến 1 ngày càng khó tìm.
Đồng thời, khi AI và Restaking trở thành "đúng về mặt câu chuyện", thì "đúng" không đồng nghĩa với "hoàn hảo":
Liệu hàng loạt dự án AI/DePIN có thực sự phi tập trung? Dữ liệu gần đây cho thấy TVL của Eigenlayer đang giảm. Liệu Restaking chỉ đơn thuần dùng để đảm bảo an toàn cho các AVS trong hệ sinh thái Ethereum?
Do đó, ở nửa sau của các chủ đề nóng, các dự án giải quyết những vấn đề cốt lõi và phổ biến chính là những báu vật chờ khai phá.
Theo hướng suy nghĩ này, trên thị trường hiện tại, Mind Network đã thu hút sự chú ý của chúng tôi – vừa giải quyết được vấn đề thiếu phi tập trung của nhiều dự án AI/DePIN hiện nay, vừa mở rộng thêm mục đích sử dụng và giá trị cho Restaking.
Nếu nói EigenLayer là giải pháp tái đặt cược (restaking) cho hệ sinh thái Ethereum, thì Mind chính là giải pháp restaking dành cho lĩnh vực AI:
Thông qua việc sử dụng linh hoạt hơn cơ chế restaking kết hợp với giải pháp an ninh đồng thuận dựa trên mã hóa toàn đồng hình (fully homomorphic encryption - FHE), nhằm đảm bảo an toàn kinh tế token và an toàn dữ liệu cho mạng lưới AI phi tập trung.
Quan trọng hơn nữa, dự án đã hoàn thành vòng hạt giống 2,5 triệu USD vào năm 2023 với sự tham gia của các tổ chức nổi bật như Binance, hiện đang hợp tác sâu rộng với các dự án AI/DePIN đình đám mới nổi như io.net và Myshell. Với kỳ vọng ra mắt mainnet và các hoạt động khuyến khích, triển vọng của dự án càng thêm hấp dẫn.
Tuy nhiên, đối với phần lớn độc giả lần đầu tiên tiếp cận dự án này, một bên là khái niệm mã hóa toàn đồng hình (FHE) khó hiểu, một bên là xu hướng theo đuổi lợi nhuận từ Restaking, làm thế nào để kết hợp hai yếu tố này nhằm giải quyết các vấn đề then chốt của các dự án AI?
Trong bài viết này, hãy cùng khám phá Mind Network, tìm hiểu về dự án tiềm năng tích hợp nhiều chủ đề hot như AI, Restaking và mã hóa toàn đồng hình.
Các dự án AI đua nhau diệt rồng, nhưng vì không đạt được “không cần tin tưởng” nên dần hóa thành rồng xấu
Để hiểu rõ Mind Network cụ thể làm gì, trước hết ta cần nắm bắt những vấn đề mà các dự án AI hiện tại đang gặp phải.
Có lẽ, câu nói “người đi săn rồng cuối cùng lại hóa rồng” đã trở thành lời bình luận thích hợp nhất cho các dự án AI trong không gian tiền mã hóa hiện nay.
Xét về mặt tiêu diệt rồng, cốt lõi câu chuyện của các dự án mã hóa AI (hay DePIN) là sự phi tập trung – dùng sức mạnh tính toán, thuật toán (mô hình) và dữ liệu phi tập trung hơn để chống lại sự độc quyền của các công ty lớn đối với các yếu tố AI, từ đó loại bỏ sự phụ thuộc vào uy tín của các tập đoàn lớn.
Mặc dù câu chuyện này đúng đắn và tự nhiên chiếm được cảm tình, nhưng AI phi tập trung lại tạo ra vấn đề dễ hóa thành “rồng xấu”:
Không thể đạt được trạng thái “không cần tin tưởng” (0-trust) đối với các trình xác thực trong môi trường phi tập trung.
Khó hiểu ư? Hãy xem xét một vài ví dụ cụ thể.
Ví dụ, trong các dự án AI mã hóa phổ biến, mọi người cần tiến hành xác thực phi tập trung/mở phiếu bầu cho mô hình AI để chọn ra mô hình tốt hơn.
Nhưng trong thực tế, mô hình kinh doanh thường do các trình xác thực (node) trong dự án chọn ra mô hình AI hiệu suất tốt nhất. Làm sao bạn đảm bảo rằng lựa chọn của họ thực sự là tốt nhất?
Trong cơ chế POS, “theo họ chọn” không đồng nghĩa với “chọn đúng, chọn công bằng”.
Tương tự, trong nghiệp vụ đại lý AI xếp hạng các dịch vụ hiệu quả, làm sao bạn đảm bảo rằng dịch vụ đứng đầu bảng thực sự là hiệu quả nhất?
Trong bối cảnh DePIN, một nhiệm vụ được phân bổ cho các node xử lý tính toán, làm sao bạn đảm bảo trình xác thực phân bổ nhiệm vụ một cách công bằng tới các node phù hợp, chứ không tự ý đưa cho các node thân quen để gian lận?
Những ví dụ này thực chất phản ánh một vấn đề chung then chốt ---- trong các mạng lưới AI phi tập trung, quyết định của các trình xác thực lại trở thành trung tâm mà bạn buộc phải tin tưởng.
Do đó, bạn buộc phải tin tưởng vào quyết định của các trình xác thực hoặc các bên tham gia then chốt trong mạng lưới, gửi gắm hy vọng rằng họ sẽ không cố tình làm hại hay ra quyết định sai.
Các dự án hô hào phi tập trung lại bị giới hạn bởi sự phụ thuộc niềm tin nội bộ trong chính mạng lưới của mình. Vẫn chưa đạt được “không cần tin tưởng”, do đó câu chuyện AI hiện tại không hoàn hảo.
Trước vấn đề này, chúng ta cần thêm gì nữa?
Rõ ràng, chúng ta cần một cơ chế kỹ thuật và thiết kế kinh tế nào đó để giải quyết tối đa sự phụ thuộc vào niềm tin đối với các bên tham gia then chốt trong các khâu xác thực/bỏ phiếu/quyết định nội bộ của từng dự án AI.
Và đây chính là lĩnh vực chuyên môn và nơi phát huy thế mạnh của Mind Network.
Chiếc cốc thánh mã hóa toàn đồng hình được Mind Network đặt vào vị trí phù hợp nhất
Mind Network nổi bật nhất ở công nghệ mã hóa toàn đồng hình (Fully Homomorphic Encryption - FHE), được mệnh danh là "chiếc cốc thánh" trong lĩnh vực mật mã học.
Tuy nhiên, mối liên hệ giữa các vấn đề nêu trên của dự án AI và DePIN với mã hóa toàn đồng hình là gì?
Xét về bản chất, các vấn đề này đều hướng tới việc phân bổ tài nguyên, lựa chọn và ra quyết định --- không liên quan đến kỹ thuật, mà là “quản trị con người”.
Mọi thứ liên quan đến “quản trị con người” đều có khoảng trống cho hành vi xấu, điều kiện tiên quyết là các bên tham gia mạng lưới đều có thể công khai và đầy đủ thông tin (tôi biết大户 đã đầu tư, vậy tôi cũng theo).
Bạn đọc tinh ý chắc hẳn đã nhận ra chỗ ứng dụng của FHE:
Nếu thông tin không còn là điều ai cũng biết thì sao?
Mã hóa toàn đồng hình (gọi tắt là FHE), sở hữu độ phù hợp lý tưởng để giải quyết triệt để các vấn đề quản trị con người nêu trên.
FHE, như một "chiếc cốc thánh" trong ngành mật mã học, gần đây còn được V神 nhấn mạnh vai trò trong lĩnh vực Web3. Chúng tôi sẽ không đi sâu vào giải thích nguyên lý FHE, bạn chỉ cần hiểu được chức năng của nó --- cho phép thực hiện các phép tính phức tạp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã, từ đó cung cấp giải pháp giúp dữ liệu luôn an toàn và riêng tư trong suốt quá trình phân tích.
Tuy nhiên, muốn nâng chiếc cốc thánh, phải gánh nổi gánh nặng.
Việc tính toán mã hóa FHE tuy tốt, nhưng tiêu tốn rất nhiều tài nguyên. Nếu dùng nó để huấn luyện mô hình AI thì chi phí cực kỳ cao, không phải là hướng đi khôn ngoan cho các dự án AI mã hóa.
Cách sử dụng FHE của Mind Network mang tính “lấy nhẹ thắng nặng”, đặt chiếc cốc thánh vào đúng vị trí phù hợp nhất.
Tức là không dùng FHE để huấn luyện mô hình AI hay thay đổi tham số, mà áp dụng FHE vào các khâu sau khi mô hình đã được huấn luyện xong như kiểm chứng chéo, lựa chọn, xếp hạng, bỏ phiếu – những nơi chứa đựng nhiều yếu tố “quản trị con người”. Như vậy, mức tiêu thụ tài nguyên nằm trong tầm kiểm soát, và mục tiêu giải quyết vấn đề cũng rất rõ ràng:
Nếu các bên tham gia trong mạng lưới AI tiến hành nghiệp vụ mà không biết kết quả lựa chọn/bỏ phiếu của nhau, sẽ không xảy ra hành vi “theo dõi大户, mê muội node uy tín”, loại bỏ thiên kiến ra quyết định do ảnh hưởng danh tính, trả lại sự minh bạch cho ra quyết định phi tập trung, từ đó xác định được mô hình AI và dịch vụ AI thực sự tốt.
Do đó, con đường dùng FHE cho tính toán tổng quát gặp nhiều trở ngại, nhưng dùng FHE cho khâu đặc thù phi tập trung – xác thực (Validation) lại hợp lý và khả thi. Đảm bảo xác thực “không cần tin tưởng”, từ đó đạt được an toàn đồng thuận và thật sự phi tập trung cho các dự án AI mã hóa.
Một mặt của an toàn, gọi là công bằng.
Chúng ta cũng có thể dùng một ví dụ cụ thể để thấy rõ cách Mind Network thể hiện sự công bằng này trong việc thực thi xác thực được mã hóa:
-
1. Dự án AI tích hợp dịch vụ xác thực mã hóa toàn đồng hình thông qua SDK sản phẩm do Mind cung cấp;
-
2. Đồng thời, dự án AI đăng ký trên mạng Mind để xác nhận danh tính, Mind sẽ tạo một hợp đồng thông minh trên mạng/lưới mục tiêu của dự án để đồng bộ hóa các thay đổi và kết quả thực thi tiếp theo.
-
3. Dự án AI đăng tải nhiệm vụ xác thực cần dùng mã hóa toàn đồng hình trên mạng Mind (ví dụ: mô hình AI nào tốt hơn), dịch vụ bỏ phiếu FHE bắt đầu hoạt động, khiến các node xác thực của dự án AI khi bỏ phiếu không nhìn thấy kết quả rõ ràng của nhau, nhưng vẫn thực hiện được quy trình bỏ phiếu.
-
4. Kết quả bỏ phiếu và các thay đổi dữ liệu liên quan được truyền qua hợp đồng thông minh lên chuỗi của chính Mind, đồng bộ và ghi sổ kịp thời.
-
5. Trong các bước trên, việc dự án AI gọi dịch vụ của Mind sẽ bị tính phí gas bằng token của dự án Mind (token chưa phát hành).
Lý lẽ tương tự, nếu áp dụng cụ thể vào một dự án DePIN, việc sử dụng Mind Network cũng mang lại hiệu quả phân bổ tài nguyên công bằng hơn. Ta hãy lấy ví dụ IO.net – đối tác của Mind Network:
-
1. IO.net tích hợp dịch vụ xác thực mã hóa toàn đồng hình thông qua SDK sản phẩm do Mind cung cấp;
-
2. Sau khi tích hợp dịch vụ, các node sở hữu GPU có được khả năng đồng thuận dưới mã hóa toàn đồng hình, tức là khi có yêu cầu nhiệm vụ tính toán AI, dữ liệu và yêu cầu đều được mã hóa, việc phân bổ nhiệm vụ một cách công bằng tới các node phù hợp trở nên khả thi.
Khoan đã, vậy thì liên quan gì đến Restaking?
Tất cả những điều vừa nói dường như chỉ ở tầng kỹ thuật, vậy thì liên quan gì đến Restaking ở tầng tài sản?
Mind Network cung cấp giải pháp dựa trên FHE, về mặt kỹ thuật thúc đẩy an toàn xác thực cho mạng lưới AI; nhưng để tham gia xác thực, tận hưởng sự an toàn này, lại gắn chặt với cấu trúc kinh tế mạng lưới của hầu hết các dự án AI/DePIN.
PoS (Proof of Stake – Bằng chứng cổ phần) là nền tảng cơ chế đồng thuận của phần lớn các dự án mã hóa.
Vì vậy, nếu bất kỳ dự án AI nào chấp nhận hỗ trợ kỹ thuật FHE do Mind Network cung cấp để sàng lọc, sắp xếp và xác thực mô hình/dịch vụ AI một cách công bằng hơn, do phần lớn node của các dự án này đại diện cho quyền biểu quyết/xác thực theo cơ chế PoS, nên quy mô tài sản đặt cược dưới node đó sẽ liên quan trực tiếp đến việc có quyền tham gia vào xác thực công bằng được bảo vệ bởi FHE hay không.
Biện pháp then chốt của Mind Network ở tầng tài sản là mở rộng phạm vi Staking và Restaking một cách công khai, kết hợp với phương thức mã hóa đồng hình để bảo vệ đồng thuận xác thực trong mạng lưới AI.
Các vai trò khác nhau tham gia mạng lưới có thể thỏa mãn nhu cầu lợi ích riêng biệt.
Đối với node xác thực của dự án AI, tăng lượng Restaking để có thêm cơ hội và quyền biểu quyết khi thực hiện nhiệm vụ xác thực FHE trên Mind Network.
Đối với người dùng thông thường, có thể ủy quyền tài sản LST/LRT của mình theo hình thức đại lý đặt cược cho các node trên để nhận lợi nhuận APR.
Điều này dường như có nét tương đồng với Restaking trên EigenLayer mà chúng ta đã quen thuộc, về bản chất là cùng một đích đến bằng hai con đường khác nhau:
EigenLayer dùng restaking để bảo đảm an toàn cho các AVS khác nhau trong hệ sinh thái Ethereum; Mind Network dùng restaking để bảo đảm an toàn đồng thuận cho các mạng lưới AI khác nhau trong toàn bộ hệ sinh thái mã hóa.
Đáng chú ý, lý do dùng từ “toàn bộ hệ sinh thái” gắn liền mật thiết với một chức năng then chốt khác của Mind Network: tái đặt cược từ xa (Remote Restaking).
Nhờ Remote Staking, người dùng không cần chuyển đổi chéo chuỗi các token LRT của mình trên các chuỗi khác nhau, mà có thể vô tư dùng hình thức đặt cược từ xa để đặt cược LRT trên các chuỗi khác nhau vào một node xác thực của mạng lưới AI nào đó, giảm đáng kể rào cản tham gia, đồng thời tích hợp thanh khoản rời rạc trong bối cảnh đa chuỗi.
Xây dựng hệ sinh thái rộng rãi và năng lực kỹ thuật vững chắc
Hiện tại, Mind Network còn có những chất xúc tác nào đáng chú ý khác?
Thứ nhất về sản phẩm, testnet đã thu hút 650.000 ví, thực hiện 3,2 triệu giao dịch, việc ra mắt đầy đủ chức năng mainnet có thể mong đợi;
Thứ hai về xây dựng hệ sinh thái, do sản phẩm định vị là nền tảng hỗ trợ các dự án AI khác, số lượng hợp tác với các dự án đầu ngành là rất quan trọng.
Hiện tại, Mind Network đã cung cấp dịch vụ an toàn đồng thuận mạng AI cho io.net, Singularity, Nimble, Myshell, AIOZ... cung cấp giải pháp FHE Bridge cho Chainlink CCIP, cung cấp dịch vụ lưu trữ dữ liệu AI an toàn cho IPFS, Arweave, Greenfield... – bao gồm các dự án AI, lưu trữ và oracles hàng đầu, có tiềm năng trở thành “cuốc vàng”.
Ngoài ra, xét về bối cảnh, năm 2023 dự án được chọn vào chương trình ươm tạo của Binance và hoàn thành vòng hạt giống 2,5 triệu USD với sự tham gia của Binance và các tổ chức nổi bật khác. Đồng thời nhận được Học bổng Fellowship từ Quỹ Ethereum, được chọn vào Chương trình Chainlink Build, và trở thành Đối tác Kênh (Channel Partner) ký kết với Chainlink.
Về năng lực kỹ thuật, ngoài việc đội ngũ nội bộ quy tụ các giáo sư, tiến sĩ chuyên môn từ các trường đại học và doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực AI, an toàn, mật mã học; một điểm đáng chú ý là hợp tác với các công ty nghiên cứu mã hóa toàn đồng hình hàng đầu trong ngành.
Tháng 2 năm nay, Mind Network công bố hợp tác với ZAMA – công ty mã hóa mã nguồn mở hàng đầu trong lĩnh vực nghiên cứu mã hóa toàn đồng hình, công ty này đã hoàn thành vòng Series A 73 triệu USD do Multicoin và Protocol Labs dẫn đầu;
Gần đây, hợp tác giữa hai bên được mở rộng hơn nữa, cùng ra mắt mạng AI Hybrid FHE (mã hóa toàn đồng hình lai) hoàn toàn mới, thúc đẩy ứng dụng thuật toán AI trên dữ liệu được mã hóa, đây rõ ràng là một lợi thế công nghệ kép cho dự án.
Theo nguồn tin thân cận tiết lộ, trong hợp tác với ZAMA, Mind Network đã chọn sử dụng thư viện công nghệ底层 của ZAMA để phát triển nghiên cứu công nghệ riêng, động thái này thực tế cũng cho thấy Mind rất am hiểu chuyên môn:
Mã hóa toàn đồng hình tiêu tốn rất nhiều tài nguyên, thư viện底层 giúp tối đa hóa đầu ra công suất mà không làm chậm hiệu năng.
Hơn nữa, ngoài việc dùng công nghệ tốt hơn để nâng cấp bản thân, Mind Network cũng đang xuất khẩu năng lực của mình để giúp hệ sinh thái mã hóa trở nên tốt hơn.
Tháng 5, dự án hợp tác với Chainlink ra mắt giao diện mã hóa toàn đồng hình (FHE) đầu tiên xây dựng trên Giao thức Tương tác Liên Chuỗi (CCIP). Hành động này không chỉ tăng cường an toàn cho giao tiếp và giao dịch liên chuỗi, mà còn tạo ra hệ sinh thái Web3 đáng tin cậy và lấy người dùng làm trung tâm hơn.
Tính đến thời điểm viết bài, Mind Network đã hợp tác với nhiều dự án đầu ngành trong các hệ sinh thái và lĩnh vực khác nhau; xét theo định hướng hỗ trợ các dự án khác, có thể kỳ vọng hiệu ứng “cuốc vàng” trong tương lai.
Kết luận
Khi mã hóa toàn đồng hình gặp Restaking, có lẽ Mind Network sẽ trở thành động lực mới cho nửa sau của các câu chuyện chủ đạo trong lĩnh vực mã hóa năm nay.
Mã hóa toàn đồng hình đóng vai trò cầu nối, tiếp cận tối ưu hóa nghiệp vụ cho hàng loạt dự án AI mã hóa, hỗ trợ các dự án AI phi tập trung thật sự “phi tập trung” và đạt được “không cần tin tưởng”; Restaking mở đường, tiếp tục hấp thụ thanh khoản từ các chuỗi khác nhau, sự tăng vọt nhanh chóng về TVL của dự án cũng có thể dự đoán trước.
Không thể phủ nhận, “chiếc cốc thánh” mã hóa toàn đồng hình thu hút sự chú ý của thị trường đối với các câu chuyện mới, trong khi Restaking thu hút thanh khoản thị trường. Khi an toàn đồng thuận của các dự án AI trở nên dễ tiếp cận, sự tập trung về sự chú ý và thanh khoản, tất yếu có thể kỳ vọng vào sự phát triển tiếp theo của dự án.
Giống như Mind Network, bằng công nghệ riêng để mài giũa hoàn thiện hơn những câu chuyện đúng đắn (AI, Restaking), chẳng phải đây chính là một dạng phá cách dịu dàng trong nửa sau của các câu chuyện chủ đạo?
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
