Daha önce birçok makalemde AI Agent'ın Crypto sektöründeki pek çok eski anlatının "kurtuluşu" olacağını söyledim. AI'nın otonom hale gelmesi etrafında dönen anlatıların bir önceki dalgasında, TEE bir anda popülarite kazandı, ancak TEE'den, hatta ZKP'den daha "gizli" bir teknik kavram olan FHE—tamamen homomorfik şifreleme—da AI alanındaki gelişmelerle "yeniden doğuş" yaşayacak. Aşağıda, bir örnek üzerinden mantığı açıklayacağım:
FHE, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanıyan bir kriptografi tekniğidir ve "Kutsal Kâse" olarak görülmektedir. ZKP, TEE gibi popüler teknik anlatımlarına kıyasla, nispeten daha az bilinen bir konumdadır. Temel olarak maliyet ve uygulama senaryoları gibi faktörlerden dolayı sınırlıdır.
Mind Network, FHE'ye odaklanan bir altyapı üzerine çalışmakta ve AI Agent'a odaklanan FHE Chain'i - MindChain'i tanıtmaktadır. On milyondan fazla dolar fon sağlamış olmasına ve yıllarca süren teknik çalışmalar yapmış olmasına rağmen, FHE'nin kendisinin sınırlamaları nedeniyle piyasa ilgisi hâlâ düşük değerlendirilmektedir.
Ancak, son zamanlarda Mind Network, AI uygulama senaryoları etrafında bir dizi olumlu haber sundu. Örneğin, geliştirdikleri FHE Rust SDK, açık kaynaklı büyük model DeepSeek ile entegre edildi ve AI eğitim senaryolarında kritik bir halka haline geldi, güvenilir AI'nın gerçekleştirilmesi için güvenli bir temel sağladı. FHE'nin AI gizlilik hesaplamasında nasıl bir performans gösterebileceği ve AI Agent'ın anlatımıyla bir virajda üstünlük sağlama veya kurtuluş gerçekleştirebilir mi?
Basitçe söylemek gerekirse: FHE tamamen homomorfik şifreleme, mevcut kamu zinciri mimarisi üzerinde doğrudan uygulanabilen bir şifreleme teknolojisidir ve verileri önceden çözmeden şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan toplama, çarpma gibi herhangi bir hesaplama yapılmasına izin verir.
Başka bir deyişle, FHE teknolojisinin uygulanması, girdiden çıktıya kadar tüm veri şifreleme sürecini yapabilir ve doğrulama için genel zincirin fikir birliğini sürdüren düğümler bile düz metin bilgilerine erişemez, böylece FHE, tıbbi bakım ve finans gibi dikey alt bölüm senaryolarında bazı AI LLM'lerin eğitimi için teknik temel garanti sağlayabilir.
FHE'nin geleneksel AI büyük model eğitimi için zengin genişleme dikey senaryoları ve blockchain dağıtık mimarisi ile birleşen bir "tercih edilen" çözüm olmasına olanak tanıması. İster sağlık verilerinin kurumlar arası iş birliği olsun, ister finansal işlem senaryolarında gizlilik çıkarımı, FHE, kendine özgü özellikleri sayesinde tamamlayıcı bir 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 tedarikçilerin sunduğu AI büyük modellerini kullanır. Ancak, bazı yüksek hassasiyetli finansal uygulama senaryolarında AI Agent'ın yürütme sürecinin aniden kuralları değiştiren büyük model arka plandan etkilenmemesini nasıl sağlayabiliriz? Bu kesinlikle girdi olan Prompt'un şifrelenmesini gerektirir; LLM sağlayıcıları doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yaptıklarında, müdahale ve değişikliklerin adilliği etkilemesi söz konusu olmayacaktır.
Peki, diğer "güvenilir AI" kavramı nedir? Güvenilir AI, Mind Network'ün inşa etmeye çalıştığı bir FHE merkeziyetsiz AI vizyonudur. Bu vizyon, çok tarafın merkezi sunucuya bağımlı olmadan, dağıtık hesaplama GPU'su aracılığıyla etkili model eğitimi ve çıkarım gerçekleştirmesine olanak tanır. Ayrıca, AI Agent'lara FHE tabanlı bir konsensüs doğrulaması sağlar. Bu tasarım, merkezi AI'nın sınırlamalarını ortadan kaldırır ve web3 AI Agent'larının dağıtık mimaride çalışması için gizlilik + özerklik çift koruması sunar.
Bu, Mind Network'ün kendisine ait dağıtık kamu zinciri mimarisinin anlatım yönüyle daha uyumlu hale geliyor. Örneğin, özel bir zincir üzerindeki işlem sürecinde, FHE tarafların Oracle verilerinin gizlilik çıkarımı ve yürütme sürecini koruyabilir, AI Agent'ın pozisyon veya stratejiyi ifşa etmeden ticari otonom kararlar almasını sağlayabilir.
O zaman, neden FHE'nin TEE ile benzer bir endüstri sızma yoluna sahip olduğunu ve AI uygulama senaryolarındaki patlamanın doğrudan fırsatlar getireceğini söylüyoruz?
Önceki TEE, AI Agent'in fırsatını yakalamasının nedeni, TEE donanım ortamının verilerin gizlilik durumu altında barındırılmasını sağlamasıdır; bu da AI Agent'in özel anahtarları bağımsız bir şekilde barındırmasına olanak tanır ve AI Agent'in varlıkları kendi kendine yönetme yeni bir anlatısını gerçekleştirmesine yardımcı olur. Ancak TEE'nin özel anahtarları barındırması aslında bir zayıflığa sahiptir: güven, üçüncü taraf donanım sağlayıcılarına (örneğin: Intel) dayanmak zorundadır. TEE'nin etkili bir şekilde çalışabilmesi için, TEE ortamına ek bir açık ve şeffaf "konsensüs" kısıtlaması eklemek üzere dağıtık bir zincir yapısına ihtiyaç vardır. Buna karşın, PHE tamamen merkeziyetsiz bir zincir yapısına dayanarak var olabilir ve üçüncü taraflara bağımlı olmak zorunda değildir.
FHE ve TEE benzer ekosistem konumlarına sahiptir. TEE'nin web3 ekosisteminde henüz yaygın olarak kullanılmadığına bakmayın, web2 alanında çoktan olgun bir teknoloji haline gelmiştir. Buna kıyasla, FHE de bu AI trendinin patlamasıyla birlikte hem web2 hem de web3'te varlık değerini yavaş yavaş bulacaktır.
Yukarıda.
Yukarıda özetlenerek, FHE türü bu şifreleme kutsal kadehi seviyesindeki şifreleme teknolojisinin, AI'nın geleceğin ön koşulu haline gelmesiyle, güvenliğin temel taşlarından biri olacağı ve daha da yaygın bir şekilde benimsenme olasılığının yüksek olduğu anlaşılmaktadır.
Elbette, bununla birlikte, algoritma uygulamasında FHE'nin maliyet sorunundan kaçınılması imkansızdır. Eğer web2 AI senaryolarında kullanılabilir ve ardından web3 AI senaryolarıyla bağlantı kurulursa, muhtemelen "ölçek etkisi" beklenmedik bir şekilde serbest bırakılacak ve toplam maliyetin inceltilmesine yardımcı olacak, bu da daha yaygın bir uygulama sağlanacaktır.
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 Kadeh"ten Temele: FHE, Web3 Gizlilik Hesaplama Ekosistemini Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?
Daha önce birçok makalemde AI Agent'ın Crypto sektöründeki pek çok eski anlatının "kurtuluşu" olacağını söyledim. AI'nın otonom hale gelmesi etrafında dönen anlatıların bir önceki dalgasında, TEE bir anda popülarite kazandı, ancak TEE'den, hatta ZKP'den daha "gizli" bir teknik kavram olan FHE—tamamen homomorfik şifreleme—da AI alanındaki gelişmelerle "yeniden doğuş" yaşayacak. Aşağıda, bir örnek üzerinden mantığı açıklayacağım:
FHE, şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama yapılmasına olanak tanıyan bir kriptografi tekniğidir ve "Kutsal Kâse" olarak görülmektedir. ZKP, TEE gibi popüler teknik anlatımlarına kıyasla, nispeten daha az bilinen bir konumdadır. Temel olarak maliyet ve uygulama senaryoları gibi faktörlerden dolayı sınırlıdır.
Mind Network, FHE'ye odaklanan bir altyapı üzerine çalışmakta ve AI Agent'a odaklanan FHE Chain'i - MindChain'i tanıtmaktadır. On milyondan fazla dolar fon sağlamış olmasına ve yıllarca süren teknik çalışmalar yapmış olmasına rağmen, FHE'nin kendisinin sınırlamaları nedeniyle piyasa ilgisi hâlâ düşük değerlendirilmektedir.
Ancak, son zamanlarda Mind Network, AI uygulama senaryoları etrafında bir dizi olumlu haber sundu. Örneğin, geliştirdikleri FHE Rust SDK, açık kaynaklı büyük model DeepSeek ile entegre edildi ve AI eğitim senaryolarında kritik bir halka haline geldi, güvenilir AI'nın gerçekleştirilmesi için güvenli bir temel sağladı. FHE'nin AI gizlilik hesaplamasında nasıl bir performans gösterebileceği ve AI Agent'ın anlatımıyla bir virajda üstünlük sağlama veya kurtuluş gerçekleştirebilir mi?
Basitçe söylemek gerekirse: FHE tamamen homomorfik şifreleme, mevcut kamu zinciri mimarisi üzerinde doğrudan uygulanabilen bir şifreleme teknolojisidir ve verileri önceden çözmeden şifrelenmiş veriler üzerinde doğrudan toplama, çarpma gibi herhangi bir hesaplama yapılmasına izin verir.
Başka bir deyişle, FHE teknolojisinin uygulanması, girdiden çıktıya kadar tüm veri şifreleme sürecini yapabilir ve doğrulama için genel zincirin fikir birliğini sürdüren düğümler bile düz metin bilgilerine erişemez, böylece FHE, tıbbi bakım ve finans gibi dikey alt bölüm senaryolarında bazı AI LLM'lerin eğitimi için teknik temel garanti sağlayabilir.
FHE'nin geleneksel AI büyük model eğitimi için zengin genişleme dikey senaryoları ve blockchain dağıtık mimarisi ile birleşen bir "tercih edilen" çözüm olmasına olanak tanıması. İster sağlık verilerinin kurumlar arası iş birliği olsun, ister finansal işlem senaryolarında gizlilik çıkarımı, FHE, kendine özgü özellikleri sayesinde tamamlayıcı bir 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 tedarikçilerin sunduğu AI büyük modellerini kullanır. Ancak, bazı yüksek hassasiyetli finansal uygulama senaryolarında AI Agent'ın yürütme sürecinin aniden kuralları değiştiren büyük model arka plandan etkilenmemesini nasıl sağlayabiliriz? Bu kesinlikle girdi olan Prompt'un şifrelenmesini gerektirir; LLM sağlayıcıları doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde işlem yaptıklarında, müdahale ve değişikliklerin adilliği etkilemesi söz konusu olmayacaktır.
Peki, diğer "güvenilir AI" kavramı nedir? Güvenilir AI, Mind Network'ün inşa etmeye çalıştığı bir FHE merkeziyetsiz AI vizyonudur. Bu vizyon, çok tarafın merkezi sunucuya bağımlı olmadan, dağıtık hesaplama GPU'su aracılığıyla etkili model eğitimi ve çıkarım gerçekleştirmesine olanak tanır. Ayrıca, AI Agent'lara FHE tabanlı bir konsensüs doğrulaması sağlar. Bu tasarım, merkezi AI'nın sınırlamalarını ortadan kaldırır ve web3 AI Agent'larının dağıtık mimaride çalışması için gizlilik + özerklik çift koruması sunar.
Bu, Mind Network'ün kendisine ait dağıtık kamu zinciri mimarisinin anlatım yönüyle daha uyumlu hale geliyor. Örneğin, özel bir zincir üzerindeki işlem sürecinde, FHE tarafların Oracle verilerinin gizlilik çıkarımı ve yürütme sürecini koruyabilir, AI Agent'ın pozisyon veya stratejiyi ifşa etmeden ticari otonom kararlar almasını sağlayabilir.
O zaman, neden FHE'nin TEE ile benzer bir endüstri sızma yoluna sahip olduğunu ve AI uygulama senaryolarındaki patlamanın doğrudan fırsatlar getireceğini söylüyoruz?
Önceki TEE, AI Agent'in fırsatını yakalamasının nedeni, TEE donanım ortamının verilerin gizlilik durumu altında barındırılmasını sağlamasıdır; bu da AI Agent'in özel anahtarları bağımsız bir şekilde barındırmasına olanak tanır ve AI Agent'in varlıkları kendi kendine yönetme yeni bir anlatısını gerçekleştirmesine yardımcı olur. Ancak TEE'nin özel anahtarları barındırması aslında bir zayıflığa sahiptir: güven, üçüncü taraf donanım sağlayıcılarına (örneğin: Intel) dayanmak zorundadır. TEE'nin etkili bir şekilde çalışabilmesi için, TEE ortamına ek bir açık ve şeffaf "konsensüs" kısıtlaması eklemek üzere dağıtık bir zincir yapısına ihtiyaç vardır. Buna karşın, PHE tamamen merkeziyetsiz bir zincir yapısına dayanarak var olabilir ve üçüncü taraflara bağımlı olmak zorunda değildir.
FHE ve TEE benzer ekosistem konumlarına sahiptir. TEE'nin web3 ekosisteminde henüz yaygın olarak kullanılmadığına bakmayın, web2 alanında çoktan olgun bir teknoloji haline gelmiştir. Buna kıyasla, FHE de bu AI trendinin patlamasıyla birlikte hem web2 hem de web3'te varlık değerini yavaş yavaş bulacaktır.
Yukarıda.
Yukarıda özetlenerek, FHE türü bu şifreleme kutsal kadehi seviyesindeki şifreleme teknolojisinin, AI'nın geleceğin ön koşulu haline gelmesiyle, güvenliğin temel taşlarından biri olacağı ve daha da yaygın bir şekilde benimsenme olasılığının yüksek olduğu anlaşılmaktadır.
Elbette, bununla birlikte, algoritma uygulamasında FHE'nin maliyet sorunundan kaçınılması imkansızdır. Eğer web2 AI senaryolarında kullanılabilir ve ardından web3 AI senaryolarıyla bağlantı kurulursa, muhtemelen "ölçek etkisi" beklenmedik bir şekilde serbest bırakılacak ve toplam maliyetin inceltilmesine yardımcı olacak, bu da daha yaygın bir uygulama sağlanacaktır.