Daha önce birçok makalede AI Agent'ın kripto endüstrisinin birçok eski anlatısının "kurtuluşu" olacağını söyledim. AI otonomisi etrafındaki anlatı gelişiminde, TEE bir dönem zirveye taşındı; ancak TEE'den, hatta ZKP'den daha "niş" bir teknik kavram olan FHE - tamamen homomorfik şifreleme, AI alanının etkisiyle "yeniden doğuş" yaşayacak. Aşağıda, örnekler aracılığıyla mantığı gözden geçirelim:
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmaya izin veren bir kriptografi teknolojisidir ve "Kutsal Kupa" olarak görülmektedir; ZKP, TEE gibi popüler teknolojik anlatılara kıyasla nispeten az bilinen bir konumdadır, esasen maliyet ve uygulama senaryoları gibi sorunlarla sınırlıdır.
Mind Network, FHE altyapısına odaklanmakta ve AI Agent'a odaklanan FHE Chain olan MindChain'i piyasaya sürmüştür. On milyonlarca doların üzerinde finansman sağlamasına ve yıllarca süren teknik çalışmalara rağmen, FHE'nin kendisine bağlı olarak pazar ilgisi hala düşük değerlendirilmekte.
Ancak, son zamanlarda Mind Network, AI uygulama senaryoları etrafında birçok olumlu haber yayımladı. Örneğin, geliştirdikleri FHE Rust SDK, açık kaynaklı büyük model DeepSeek ile entegre edildi ve AI eğitim senaryolarında kritik bir parça haline geldi, güvenilir AI'nın gerçekleştirilmesi için güvenli bir temel sağladı. Neden FHE, AI gizlilik hesaplamalarında kendini gösterebiliyor, AI Agent'ın anlatımı sayesinde bir virajda öne geçiş veya kurtuluş sağlanabilir mi?
Kısacası: FHE tamamen homomorfik şifreleme, mevcut kamu blokzincir yapısı üzerinde doğrudan uygulanabilen bir şifreleme teknolojisidir ve verileri önceden çözmeden şifreli veriler üzerinde doğrudan toplama, çarpma gibi her türlü hesaplama yapılmasına izin verir.
Başka bir deyişle, FHE teknolojisinin uygulanması, verilerin girdi aşamasından çıktı aşamasına kadar tamamen şifreleme gerçekleştirmesini sağlar. Bu durumda, kamu zincirinin mutabakatını doğrulayan düğümler bile açık metin bilgilerine erişemez. Böylece, FHE, sağlık, finans gibi dikey bölümlenmiş senaryolarda bazı AI LLM'lerin eğitimine teknik altyapı desteği sağlayabilir.
FHE'nin geleneksel AI büyük model eğitimi için zenginleştirici genişletilmiş dikey senaryolar ve blok zinciri dağıtık mimarisi ile birleşen bir "tercih edilen" çözüm haline gelmesini sağlamak. İster sağlık verilerinin kurumlar arası iş birliği, ister finansal işlem senaryolarında gizlilik çıkarımı olsun, FHE, kendine özgü özellikleri sayesinde bir tamamlayıcı seçenek haline gelebilir.
Bu aslında soyut değil, basit bir örnekle anlaşılabilir: Örneğin, AI Agent C tarafına yönelik bir uygulama olarak, arka planda genellikle DeepSeek, Claude, OpenAI gibi farklı sağlayıcılardan gelen AI büyük modellerini entegre eder. Ancak, bazı yüksek hassasiyetli finansal uygulama senaryolarında, AI Agent'ın yürütme sürecinin ani bir şekilde kural değiştiren büyük model arka plandan etkilenmemesini nasıl sağlarız? Bu, girdi olan Prompt'un şifrelenmesini gerektirecektir; LLM hizmet sağlayıcıları doğrudan şifreli veriler üzerinde hesaplama yaptıklarında, adaletin etkilenmesini sağlayacak zorla müdahale değişiklikleri olmayacaktır.
Peki, diğer "güvenilir AI" kavramı nedir? Güvenilir AI, Mind Network'ün inşa etmeye çalıştığı bir FHE merkeziyetsiz AI vizyonudur; bu, çok tarafın dağıtık hesaplama GPU'su aracılığıyla verimli model eğitimi ve çıkarım gerçekleştirmesine olanak tanır ve merkezi sunuculara bağımlı olmadan FHE tabanlı konsensüs doğrulaması gibi şeyler sağlar. Bu tasarım, merkezi AI'nın sınırlamalarını ortadan kaldırır ve web3 AI Agent'ın dağıtık mimaride çalışması için gizlilik + özerklik konusunda çift yönlü bir güvence sağlar.
Bu, Mind Network'ün kendisine ait dağıtık kamu zinciri mimarisinin anlatı yönüyle daha fazla uyum sağlıyor. Örneğin, özel bir zincir üzerindeki işlem sürecinde, FHE tarafların Oracle verilerinin gizliliğini koruyan çıkarım ve yürütme sürecini koruyabilir, AI Agent'ın pozisyon veya stratejiyi ifşa etmeden ticaretin otonom kararlarını almasını sağlayabilir.
O halde, neden FHE'nin TEE ile benzer bir endüstri sızma yoluna sahip olacağını ve AI uygulama senaryolarının patlamasıyla doğrudan fırsatlar getireceğini söylüyoruz?
Öncelikle TEE, AI Agent'ın fırsatını yakalamasında TEE donanım ortamının verilerin gizli bir durumda yönetilmesini sağlamasından faydalandı ve bu sayede AI Agent'ın özel anahtarları bağımsız bir şekilde yönetebilmesini sağladı ve AI Agent'ın varlıkları bağımsız bir yönetimle yeni bir anlatıya ulaşmasını sağladı. Ancak TEE'nin özel anahtarları yönetmesinin aslında bir zayıflığı var: Güven, üçüncü taraf donanım sağlayıcılarına (örneğin: Intel) dayanmak zorundadır. TEE'nin etkili olabilmesi için, TEE'lerin ortamına ek bir kamuya açık ve şeffaf 'konsensüs' kısıtlaması ekleyen dağıtık zincir mimarisi gereklidir. Buna kıyasla, PHE tamamen merkeziyetsiz bir zincir mimarisi üzerine inşa edilebilir ve üçüncü taraflara bağımlı olmadan var olabilir.
FHE ve TEE benzer ekolojik niş durumlarına sahiptir, TEE'nin web3 ekosisteminde uygulaması henüz yaygın olmasa da, web2 alanında çok olgun bir teknoloji haline gelmiştir. Buna karşılık, FHE de bu AI trendinin patlamasıyla birlikte hem web2 hem de web3'te varlık değerini bulacaktır.
Yukarıda.
Yukarıda belirtilenlere göre, FHE gibi tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi, AI'nin geleceğin ön koşulu olduğu göz önüne alındığında, kesinlikle güvenliğin temel taşlarından biri haline gelecek ve daha fazla benimsenme olasılığı artacaktır.
Elbette, bununla birlikte, FHE'nin algoritma uygulanması sırasında maliyet sorununu göz ardı etmemek gerekir. Eğer web2 AI sahnesinde uygulanabilir ve ardından web3 AI sahnesiyle bağlantılı hale gelebilirse, muhtemelen "ölçeklenme etkisi"ni beklenmedik bir şekilde serbest bırakacak ve toplam maliyeti azaltarak daha yaygın bir şekilde uygulanmasını sağlayacaktır.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
"Kutsal Kupa"dan Temele: FHE, Web3 Gizlilik Hesaplama Ekosistemini Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?
Daha önce birçok makalede AI Agent'ın kripto endüstrisinin birçok eski anlatısının "kurtuluşu" olacağını söyledim. AI otonomisi etrafındaki anlatı gelişiminde, TEE bir dönem zirveye taşındı; ancak TEE'den, hatta ZKP'den daha "niş" bir teknik kavram olan FHE - tamamen homomorfik şifreleme, AI alanının etkisiyle "yeniden doğuş" yaşayacak. Aşağıda, örnekler aracılığıyla mantığı gözden geçirelim:
FHE, şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapmaya izin veren bir kriptografi teknolojisidir ve "Kutsal Kupa" olarak görülmektedir; ZKP, TEE gibi popüler teknolojik anlatılara kıyasla nispeten az bilinen bir konumdadır, esasen maliyet ve uygulama senaryoları gibi sorunlarla sınırlıdır.
Mind Network, FHE altyapısına odaklanmakta ve AI Agent'a odaklanan FHE Chain olan MindChain'i piyasaya sürmüştür. On milyonlarca doların üzerinde finansman sağlamasına ve yıllarca süren teknik çalışmalara rağmen, FHE'nin kendisine bağlı olarak pazar ilgisi hala düşük değerlendirilmekte.
Ancak, son zamanlarda Mind Network, AI uygulama senaryoları etrafında birçok olumlu haber yayımladı. Örneğin, geliştirdikleri FHE Rust SDK, açık kaynaklı büyük model DeepSeek ile entegre edildi ve AI eğitim senaryolarında kritik bir parça haline geldi, güvenilir AI'nın gerçekleştirilmesi için güvenli bir temel sağladı. Neden FHE, AI gizlilik hesaplamalarında kendini gösterebiliyor, AI Agent'ın anlatımı sayesinde bir virajda öne geçiş veya kurtuluş sağlanabilir mi?
Kısacası: FHE tamamen homomorfik şifreleme, mevcut kamu blokzincir yapısı üzerinde doğrudan uygulanabilen bir şifreleme teknolojisidir ve verileri önceden çözmeden şifreli veriler üzerinde doğrudan toplama, çarpma gibi her türlü hesaplama yapılmasına izin verir.
Başka bir deyişle, FHE teknolojisinin uygulanması, verilerin girdi aşamasından çıktı aşamasına kadar tamamen şifreleme gerçekleştirmesini sağlar. Bu durumda, kamu zincirinin mutabakatını doğrulayan düğümler bile açık metin bilgilerine erişemez. Böylece, FHE, sağlık, finans gibi dikey bölümlenmiş senaryolarda bazı AI LLM'lerin eğitimine teknik altyapı desteği sağlayabilir.
FHE'nin geleneksel AI büyük model eğitimi için zenginleştirici genişletilmiş dikey senaryolar ve blok zinciri dağıtık mimarisi ile birleşen bir "tercih edilen" çözüm haline gelmesini sağlamak. İster sağlık verilerinin kurumlar arası iş birliği, ister finansal işlem senaryolarında gizlilik çıkarımı olsun, FHE, kendine özgü özellikleri sayesinde bir tamamlayıcı seçenek haline gelebilir.
Bu aslında soyut değil, basit bir örnekle anlaşılabilir: Örneğin, AI Agent C tarafına yönelik bir uygulama olarak, arka planda genellikle DeepSeek, Claude, OpenAI gibi farklı sağlayıcılardan gelen AI büyük modellerini entegre eder. Ancak, bazı yüksek hassasiyetli finansal uygulama senaryolarında, AI Agent'ın yürütme sürecinin ani bir şekilde kural değiştiren büyük model arka plandan etkilenmemesini nasıl sağlarız? Bu, girdi olan Prompt'un şifrelenmesini gerektirecektir; LLM hizmet sağlayıcıları doğrudan şifreli veriler üzerinde hesaplama yaptıklarında, adaletin etkilenmesini sağlayacak zorla müdahale değişiklikleri olmayacaktır.
Peki, diğer "güvenilir AI" kavramı nedir? Güvenilir AI, Mind Network'ün inşa etmeye çalıştığı bir FHE merkeziyetsiz AI vizyonudur; bu, çok tarafın dağıtık hesaplama GPU'su aracılığıyla verimli model eğitimi ve çıkarım gerçekleştirmesine olanak tanır ve merkezi sunuculara bağımlı olmadan FHE tabanlı konsensüs doğrulaması gibi şeyler sağlar. Bu tasarım, merkezi AI'nın sınırlamalarını ortadan kaldırır ve web3 AI Agent'ın dağıtık mimaride çalışması için gizlilik + özerklik konusunda çift yönlü bir güvence sağlar.
Bu, Mind Network'ün kendisine ait dağıtık kamu zinciri mimarisinin anlatı yönüyle daha fazla uyum sağlıyor. Örneğin, özel bir zincir üzerindeki işlem sürecinde, FHE tarafların Oracle verilerinin gizliliğini koruyan çıkarım ve yürütme sürecini koruyabilir, AI Agent'ın pozisyon veya stratejiyi ifşa etmeden ticaretin otonom kararlarını almasını sağlayabilir.
O halde, neden FHE'nin TEE ile benzer bir endüstri sızma yoluna sahip olacağını ve AI uygulama senaryolarının patlamasıyla doğrudan fırsatlar getireceğini söylüyoruz?
Öncelikle TEE, AI Agent'ın fırsatını yakalamasında TEE donanım ortamının verilerin gizli bir durumda yönetilmesini sağlamasından faydalandı ve bu sayede AI Agent'ın özel anahtarları bağımsız bir şekilde yönetebilmesini sağladı ve AI Agent'ın varlıkları bağımsız bir yönetimle yeni bir anlatıya ulaşmasını sağladı. Ancak TEE'nin özel anahtarları yönetmesinin aslında bir zayıflığı var: Güven, üçüncü taraf donanım sağlayıcılarına (örneğin: Intel) dayanmak zorundadır. TEE'nin etkili olabilmesi için, TEE'lerin ortamına ek bir kamuya açık ve şeffaf 'konsensüs' kısıtlaması ekleyen dağıtık zincir mimarisi gereklidir. Buna kıyasla, PHE tamamen merkeziyetsiz bir zincir mimarisi üzerine inşa edilebilir ve üçüncü taraflara bağımlı olmadan var olabilir.
FHE ve TEE benzer ekolojik niş durumlarına sahiptir, TEE'nin web3 ekosisteminde uygulaması henüz yaygın olmasa da, web2 alanında çok olgun bir teknoloji haline gelmiştir. Buna karşılık, FHE de bu AI trendinin patlamasıyla birlikte hem web2 hem de web3'te varlık değerini bulacaktır.
Yukarıda.
Yukarıda belirtilenlere göre, FHE gibi tamamen homomorfik şifreleme teknolojisi, AI'nin geleceğin ön koşulu olduğu göz önüne alındığında, kesinlikle güvenliğin temel taşlarından biri haline gelecek ve daha fazla benimsenme olasılığı artacaktır.
Elbette, bununla birlikte, FHE'nin algoritma uygulanması sırasında maliyet sorununu göz ardı etmemek gerekir. Eğer web2 AI sahnesinde uygulanabilir ve ardından web3 AI sahnesiyle bağlantılı hale gelebilirse, muhtemelen "ölçeklenme etkisi"ni beklenmedik bir şekilde serbest bırakacak ve toplam maliyeti azaltarak daha yaygın bir şekilde uygulanmasını sağlayacaktır.