デジタル時代の波に押されて、ブロックチェーン技術は、革新的な可能性を秘めた分散型アプリケーション（DApps）と人工知能（AI）の統合を加速し、技術革新の最前線となっています。 Phala Network は、この分野のパイオニアとして、最先端の信頼できる実行環境 (TEE) テクノロジーを導入し、技術革新の新たなトレンドをリードしてきました。このテクノロジーは、アプリケーションのセキュリティとプライバシー保護を大幅に強化するだけでなく、次世代の分散ソリューションの構築と展開を容易にする強力なツールのセットを開発者に提供します。
最近、Phala Network は、Hyperbolic、Aligned Layer 、 Theoriqなどのパートナーとの戦略的提携を通じて、セキュア コンピューティングと分散型 AI におけるリーダーシップをさらに強化しています。これらのコラボレーションにより、プラットフォームのセキュリティとスケーラビリティが向上するだけでなく、AI エージェントがブロックチェーンと対話するための新しい方法が開かれ、分散型 AI アプリケーションの将来の開発により安全かつ効率的な保証が提供されます。 Intel TDX と GPU TEE を統合することにより、Phala Network の TEE インフラストラクチャは、複雑な AI アプリケーションの実行を確実にサポートし、データ セキュリティとプライバシー保護における分散テクノロジーの進歩を促進します。
Phala Network の中核となる能力は、データの整合性とユーザーのプライバシーを確保しながらオフチェーン計算を実行できる AI コプロセッサーにあります。 Phala Network は、ユーザーフレンドリーなソフトウェア開発キット (SDK) とツールを提供することで、Web2 から Web3 への移行を大幅に簡素化し、開発者が既存のアプリケーションを分散型アプリケーションに変換できるようにします。同時に、分散型 AI 開発に対するプラットフォームの強力なサポートにより、よりスマートで自律的な Web3 エコシステムを構築するための強固な基盤が築かれました。
これらの最先端テクノロジーをさらに探索し共有するために、TinTinLand は、Phala Network の共同創設者兼最高技術責任者である Hang ying と Phala Network の開発担当者を9 月 10 日の TinTinAMA と 9 月 11 日の TinTinMeeting に招待できることを光栄に思います。ジョシュア・ウォーラー校長。この2つのイベントには、合計11,000名を超える参加者が集まり、熱心な参加をいただきました。
これらのテクノロジーは進歩し、改善し続けるため、将来的にはより革新的な分散型アプリケーションや AI ソリューションが登場し、ユーザーにより高いレベルの制御、セキュリティ、プライバシーを提供すると予想されます。ファラネットワークでは、よりオープンで透明性のある分散型の未来を推進するというビジョンを持って、この歴史的な変化の最前線に立っています。
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Phala Network: ブロックチェーンの限界を突破し、分散型 AI イノベーションをリード
複雑な計算、データ アクセス、プライバシー保護の処理におけるブロックチェーン テクノロジーの限界に直面し、Phala Network は革新的なソリューションを提案してきました。チームは既存のブロックチェーンの限界、特に高性能コンピューティングの必要性、オフチェーンデータへのアクセスの制限、ユーザーのプライバシー保護の不十分さを認識していました。これらの課題を克服するために、Phala Network は、データプライバシーを保護しながら高負荷のコンピューティングタスクを実行できる安全で効率的なコンピューティング環境であるTEE を導入しました。これは、分散型アプリケーションの開発を促進する上で非常に重要です。
Hang ying 氏は、Phala Network のビジョンは、強力なコンピューティング能力とプライバシー保護を提供することで、開発者による次世代の分散型アプリケーションの構築と展開をサポートする分散型 AI エコシステムを構築することであると紹介しました。同氏はまた、チームの本来の目的は、ブロックチェーン技術の実用化、特にAIの分野で遭遇する課題を解決することであると述べた。 TEE テクノロジーを通じて、Phala Network はブロックチェーン分野に技術革新をもたらし、Web3 ビジョンの実現を促進し、より安全でオープンで分散型のサービスを世界中のユーザーに提供することを目指しています。テクノロジーの継続的な開発と改善により、Phala Network は分散型コンピューティングと AI の分野により革新的なソリューションをもたらし、業界をよりオープンで透明性のある分散型の未来に導いていきます。
TEE: AI と Web3 のプライバシー セキュリティの構築
Phala Network のコアテクノロジーの 1 つは、安全で効率的な AI コンピューティング基盤を提供する TEE (Trusted Execution Environment) に基づく AI コプロセッサです。 TEE は、ハードウェア レベルの分離環境として、システムのセキュリティを損なうことなく機密データや複雑な計算を処理できます。 Phala Network は TEE を深く統合し、データのプライバシーとコンピューティングの信頼性を確保し、複数のハードウェア プラットフォームをサポートし、分散型ネットワークの柔軟性を向上させます。
Hang ying 氏は、TEE がパフォーマンスとプライバシー保護におけるゼロ知識証明の欠点を補っていると指摘しました。 TEE はハードウェア サンドボックス メカニズムを使用して、実行中にプログラムが操作されたり情報が漏洩したりしないようにすることで、分散型 AI やその他の複雑なコンピューティング シナリオに対してより安全なソリューションを提供します。
Web3 アプリケーションでは、TEE アプリケーションは主に次の 3 つの領域に集中しています。
MEV (最大抽出可能値) プロジェクトは、 TEE を通じてトランザクションの順序付けとプライバシー保護の問題を解決します。
多層防御の分野では、TEE はマルチパーティ コンピューテーション (MPC) とゼロ知識証明のセキュリティを向上させるために使用されます。
分散化されたフロントエンドとバックエンド。オフチェーン計算とエッジ機能を処理することで完全な分散化を実現します。
これらのアプリケーションにより、開発者にとって TEE は、Web3 で効率性、セキュリティ、プライバシー保護を向上させるための重要なツールになります。
TEE テクノロジーを通じてプライバシー保護と AI エージェントのブロックチェーン統合を促進
今年の初めに、分散型 AI は重要な進歩を遂げました。その可能性は広く認識されていますが、真の分散型 AI を実現するにはまだ課題があります。 Phala Network の創設者である Hang ying 氏は、 「分散型 AI の実装は複雑であるだけでなく、計算による検証可能性とプライバシー保護の問題を解決する必要がある」と指摘しました。
たとえば、分散型 GPU 市場が直面する問題は、提供される GPU リソースの品質をどのように確保するかです。 Hang ying 氏は、 「ハイエンド GPU とコンシューマ グレードの GPU を区別するのは非常に困難です。相互検証を通じてのみ、計算結果の信頼性を確保できます。」と説明しました。
プライバシー保護の観点からは、信頼できる実行環境 (TEE) を導入することで、この問題を効果的に解決できます。 Hang ying 氏は、「TEE は保護された環境で AI モデルを実行でき、計算プロセスの検証可能性とデータ プライバシーを確保できます。現在、TEE をサポートする GPU は Nvidia の H-100 だけです。」と述べています。これは CPU TEE と連携して機能し、AI コンピューティングに包括的なプライバシー保護を提供します。
Phala Network は、TEE テクノロジーを使用して、モデルの実行とデータのプライバシーを確保するための分散型 AI ホスティング サービスを提供する、Morpheus AI などの複数のプロジェクトとの協力を開始しました。将来的に、Phala Network はこの機能を拡張し、開発者が完全に検証可能でプライバシーを保護する AI エージェントを作成し、ブロックチェーンとの緊密な統合を実現して機能とアプリケーション シナリオを改善できるようにする関連チュートリアルを開始する予定です。
RedPill テンプレートを使用してAI エージェント契約を構築および管理する
TEEのコア技術を理解した上で、代理店契約をどのように構築するかも大きな注目を集めている。 Phala Network は、信頼された実行環境 (TEE) のブロックチェーン プラットフォームとして、 AI エージェント コントラクトを TypeScript として記述し、JavaScript にコンパイルして IPFS にアップロードすることで、オフチェーン コンピューティングのセキュリティとプライバシー保護を実現します。ユーザーは、GET リクエストおよび POST リクエストを通じてコントラクトを操作できます。
Joshua Waller は、言語モデル ルーターとして機能するRedPill テンプレートを導入し、API キーを提供することで複数の言語モデルの選択と使用を簡素化しました。 RedPill テンプレートを使用して AI エージェント コントラクトを構築する方法を示し、GitHub でテンプレート リポジトリを複製し、API キーを設定して、エージェント コントラクトを IPFS にアップロードする方法を示します。
デモンストレーション中、Joshua Waller は、pnpm を使用してプロジェクトの依存関係のインストール、.env ファイルの作成、API キーのコピーと設定を行う方法を示し、新しいキーの作成や API 使用記録の表示など、API キーの使用を管理する方法を紹介しました。また、プロキシ コントラクトを構築する方法、ローカル テスト用の GET リクエストを設定する方法、およびコントラクトを IPFS に公開する方法も示します。
Joshua Waller は、モデルの定義と選択、トランザクションと署名の検証の処理、ロギングとカール コマンドによるリクエストの正確性のチェックなど、プロキシ コントラクトをテストおよび公開する際の重要な手順を強調しています。これらの手順により、代理店契約の機能とやり取りの信頼性が保証されます。
Phala は将来的にTEE テクノロジーと分散型 AI を推進する予定です
Joshua Waller によるテクノロジーのさらなる解釈を通じて、Phala Network が TEE (Trusted Execution Environment) テクノロジーで成し遂げた重要な進歩についても学びました。以前は、TEE アプリケーションの開発に 1 か月かかりましたが、現在はSDK を通じて、ユーザーは数分でアプリケーションを TEE コンテナに変換できるため、開発と展開が大幅に簡素化されます。
Phala Network は CPU および GPU TEE をサポートし、分散型 AI トレーニングおよび推論システムの構築を促進し、分散型 AI および Web3 アプリケーションに対する高い需要に応えます。 Hang ying 氏は、開始された AI エージェント契約は AWS Lambda に似ていますが、ユーザーは JavaScript または TypeScript を使用して開発し、プラットフォーム上でコンピューティング ワークロードを実行できると述べました。 Phala Network は、Docker コンテナを TEE 対応コンテナに変換するための SDK も開発しており、使いやすい分散型クラウド プラットフォームを立ち上げる予定です。これらの取り組みは次の四半期に実施され、TEE テクノロジーと分散型 AI の開発がさらに促進される予定です。
最後のセッションでは、Joshua Waller が RedPill AI エージェント契約テンプレートを使用して革新的なアプリケーションを構築する方法を示すいくつかのユースケースを共有しました。以下にいくつかの例を示します。
AI プロキシ コントラクト: HTTP サーバーと同様に、Brian、Pond Alora、Chainba、さらには OpenAI や Anthropic モデルなどのさまざまな API に接続できます。統合はわずか数行のコードで完了できます。
関数呼び出し: Te ノードの緯度と経度を取得し、天気予報をクエリすることで、AI はオースティンなどのアクティビティを推奨できます。
AI活用事例
Twitter データ分析: Twitter 上のツイートを分析する対話型ロボットを生成します。
ソーシャル エンジニアリング ホワイト ハット プロキシ:ソーシャル エンジニアリング攻撃をテストするためのフィッシング リンク ジェネレーターを開発します。
カスタム アルゴリズム: mygovid アルゴリズムを作成し、代理店契約を Web サイトにアップロードし、Web3 ソーシャル ネットワーキングを実行します。
I DE Extension: Crypto Rewards 拡張機能により、IDE を通じてコードを投稿し、暗号通貨を獲得できるようになります。
コラボレーション トークン:インテントベースの取引や予測市場などのマルチエージェント コラボレーション システムを実装します。
広告生成: Facebook 広告を生成し、タグとロイヤルティを取得します。
これらの例は、提供されたツールを使用してアイデアを推進し、革新的で実用的な製品を開発する方法を示しています。
TinTinAMA と TinTinMeeting の今号では、Phala Network の専門家が、TEE テクノロジーが、特に AI 分野における分散型アプリケーションのセキュリティとプライバシー保護をどのように改善できるかを実証します。 AI エージェント コントラクトの構築と RedPill テンプレートの使用を導入することにより、Web2 から Web3 への変換プロセスを簡素化する Phala Network の強力な機能が実証されています。この徹底した議論とデモンストレーションにより、TEE の可能性への理解が深まっただけでなく、分散型テクノロジーの将来の発展への期待も高まりました。
