Konsep Lingkungan Pelaksanaan Terpercaya (TEE) bukan merupakan perkembangan baru dalam siklus ini. Secara historis, TEE sering dibandingkan dengan teknologi kriptografi seperti Bukti Tanpa Pengetahuan (ZK), Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE), dan Komputasi Multi-Pihak (MPC). Meskipun keberadaannya relatif niche dibandingkan dengan teknologi-teknologi tersebut, TEE telah membuktikan keandalan dan kematangannya, terutama dalam aplikasi Web2 seperti pencocokan sidik jari, verifikasi pembayaran, dan FaceID.

Dalam konteks Web3, TEE menghadapi tantangan integrasi dengan blockchain untuk memungkinkan pra-pemrosesan yang terpercaya dan komputasi terisolasi. Namun, kenaikan pesat sektor AI Agent menawarkan titik masuk yang sempurna bagi TEE ke Web3. Dengan memanfaatkan TEE, AI Agent dapat mengelola dana skala yang lebih besar dengan aman dan menjalankan aplikasi on-chain tertentu tanpa bergantung pada asumsi kepercayaan tambahan.

Phala, sebuah proyek terkemuka dalam ruang ini, menyediakan salah satu solusi TEE yang paling canggih yang tersedia. Dipandu oleh pendekatan berbasis product-market fit (PMF), infrastruktur TEE Phala sudah diterapkan dalam berbagai skenario dunia nyata. Kematangan ini telah menarik proyek AI Agent kelas atas seperti Vana, Near AI, dan Eliza yang didukung oleh a16z untuk berkolaborasi dengan Phala. Diagram di bawah ini menyoroti kolaborasi-kolaborasi ini.

Sumber: Phala

Artikel ini tidak akan membahas secara mendalam detail teknis dan parameter kinerja TEE tetapi akan menjelaskan permintaan pasar TEE, upaya dasar Phala, dan kasus penggunaan inovatif dalam kolaborasi dengan a16z, dari perspektif alur kerja produk dan prospek masa depan Agensi + TEE. Melalui sudut pandang ini, kami akan menganalisis bagaimana Phala membantu sektor Agen beralih dari konsep menjadi aplikasi praktis.

Menghancurkan Segitiga Kepercayaan: Bagaimana TEE Mendorong Agen Web3 ke Level Selanjutnya

Dalam artikel “Apakah Kerangka Kerja AI Agent adalah Potongan Teka-teki yang Hilang? Memahami Sifat Ganda Kerangka Kerja”, Saya menunjukkan bahwa sektor meme AI saat ini, baik yang berfokus pada AI Agents mandiri maupun kerangka peluncuran Agent, seimbang antara serius dan didorong oleh meme. Indikator kunci dari keseimbangan ini terletak pada masalah segitiga kepercayaan yang dihadapi oleh protokol Agent saat ini.

Masalah mendasar ada di antara AI Agents, komunitas, dan pengembang - segitiga kepercayaan yang tampaknya tidak mungkin diselesaikan tanpa TEE. Komunitas tidak dapat sepenuhnya percaya bahwa Agens beroperasi tanpa pengaruh eksternal, terutama gangguan dari pengembang. Ini menimbulkan risiko potensial bagi sistem terdesentralisasi. Yang lebih buruk lagi, pernyataan dari X Agents seperti aixbt dan zerebro tidak dapat sepenuhnya membuktikan bahwa mereka adalah output otonom dari model AI. Transparansi dalam cara pernyataan ini disampaikan dan diterima oleh komunitas masih kurang.

Ketika tindakan seorang Agen memengaruhi harga token, menyebabkan kerugian dana yang signifikan, atau bertentangan dengan konsensus komunitas, kurangnya kepercayaan ini dapat eskalasi menjadi krisis besar.

Selama siklus kegilaan koin meme, risiko-risiko ini cenderung diabaikan karena fungsionalitas Agen masih terbatas, dan harga token yang didorong oleh FOMO mengalahkan kelemahan apa pun. Namun, seiring munculnya kerangka peluncuran Agen dan fokus beralih ke fundamental sektor, kekurangan-kekurangan ini menciptakan hambatan signifikan, menghalangi investor yang lebih cermat.

Solusi TEE Phala mengatasi masalah ini dengan memecah segitiga kepercayaan. Dengan mendeploy Agen dalam enclave yang aman, TEE menghilangkan kebutuhan asumsi kepercayaan antara Agen AI, komunitas, dan pengembang. TEE memastikan bahwa input dan output Agen aman dan bebas dari pengacauan eksternal sambil menjaga privasi mereka. Ini menyelesaikan kekhawatiran pengembang dan komunitas, memberikan dasar teknis yang lebih dapat diandalkan bagi sektor Agen.

Diagram di bawah ini menunjukkan arsitektur layanan Inferensi AI Rahasia Phala, yang menghosting node-node LLM pribadi. Menghosting LLM pribadi di TEE melibatkan pengemasan kode inferensi LLM ke dalam kontainer Docker dan penyebarannya ke jaringan TEE.

Sumber: Phala

Tidak seperti Agen Web2, Agen Web3 memiliki kekuatan yang jauh lebih besar—bukan hanya dalam pengaruh mereka terhadap penilaian protokol tetapi juga dalam dampak pasar mereka yang lebih luas. Misalnya, aixbt secara konsisten mendominasi peringkat Yapper Mindshare Kaito. Paradoksnya adalah bahwa sementara Agen Web2 menawarkan kinerja yang lebih baik, pengalaman pengguna yang unggul, dan kasus penggunaan yang lebih praktis, mereka tetap terbatas pada lapisan aplikasi dan kurang memiliki kapasitas atau niat untuk melampaui batasan-batasan tersebut.

Agen Web3, di sisi lain, melampaui keterbatasan ini. Didorong oleh FOMO dan harapan tidak terpenuhi dari musim altcoin, mereka telah menjadi lebih dari sekadar alat - mereka melambangkan budaya, semangat komunitas, dan harapan pasar. Namun, posisi yang tinggi ini membuat mereka rentan terhadap perubahan sentimen pasar.

Ia dapat memainkan peran apa pun, tetapi juga dapat jatuh ke jurang karena pembalikan sentimen pasar.

Memperkenalkan teknologi TEE memberikan dorongan yang sangat dibutuhkan bagi sektor Agen, langsung menghubungkannya ke kasus penggunaan praktis dan memberikan dukungan backend yang kuat untuk hampir semua Agen Web3. TEE tidak hanya memperkuat fondasi teknis sektor tetapi juga mengurangi hip spekulatif, membuka jalan bagi pertumbuhan yang lebih sehat dan berkelanjutan.

Framework Eliza Mengadopsi TEE Terlebih Dahulu, Spore.fun dan aiPool Mendefinisikan Ulang Gameplay

Kemitraan Phala dengan a16z jauh lebih dari sekedar pengumuman di Twitter. Ini bermula dari Oktober tahun lalu, ketika Shaw dan pendiri Phala, Marvin, melakukan percakapan mendalam tentang skenario pengembangan praktis untuk Crypto AI selama pertemuan pribadi.

Dokumentasi resmi dari kerangka Eliza mengungkapkan bahwa SDK Dstack untuk implementasi Plugin TEE dikembangkan oleh Phala. Dengan generasi kunci privat dan manajemen yang “dapat digunakan tetapi tidak terlihat”, Agen yang didukung oleh kerangka ini mendapatkan:

• Keamanan yang Lebih Kuat:Menjalankan Agen Eliza di dalam TEE mengisolasi operasi sensitif dan data dari ancaman eksternal.
• Validasi Terenkripsi:Tindakan Eliza Agents dapat diverifikasi dengan bukti kriptografi, yang menjamin keandalan keputusan otonom mereka.
• Pengimplementasian Simplified:SDK Dstack membuatnya mudah untuk mendeploy Agen Eliza di lingkungan yang aman, memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan fungsionalitas TEE tanpa kesulitan.

Eksekusi terisolasi TEE dan enkripsi memori memungkinkan kerangka kerja Eliza untuk membedakan diri dari pesaing. Eksekusi terisolasi memastikan bahwa bahkan jika platform Agen diserang, model dan data TEE tetap aman. Enkripsi memori melindungi informasi sensitif yang disimpan di TEE, memberikan kepercayaan kepada pengembang untuk menempatkan model yang disesuaikan dengan baik di TEE tanpa kekhawatiran tentang serangan lawan atau kritik komunitas untuk penggunaan model pribadi.

Pada dasarnya, kerjasama antara kerangka Eliza dan TEE memastikan bahwa AI Agents tidak hanya efisien dalam operasinya tetapi juga aman dan transparan, membuka jalan bagi aplikasi yang lebih luas dari sistem AI yang dapat dipercaya.

Pada tahap ini, ketika model-model belum sepenuhnya dapat dilakukan di atas rantai, TEE tetap menjadi salah satu dari sedikit teknologi yang matang yang dapat memungkinkan komputasi kompleks di luar rantai untuk mencapai konsensus. Bagian-bagian sebelumnya berfokus pada permintaan pasar untuk TEE. Mari kita sekarang mempelajari Spore.fun dan aiPool untuk memahami bagaimana TEE meningkatkan pengalaman pengguna.

Baik Spore.fun maupun aiPool beroperasi sepenuhnya dalam lingkungan TEE Phala, dengan dompet dan kunci pribadi dikelola secara independen oleh Agen. Pengembang tidak dapat melakukan operasi tanpa otorisasi atau transfer aset. Menurut pendapat saya, ini menandai tonggak sejarah yang signifikan di mana AI Agents tidak lagi berada di bawah kendali subjektif manusia dan mencapai otonomi penuh terhadap aset kripto.

Sebelum membahas peran Phala dalam proses ini, mari kita cepat melalui alur kerja Spore.fun. Agen di Spore.fun didasarkan pada kerangka Eliza, yang memungkinkan mereka untuk:

• Berpikir secara independen dan berinteraksi secara dinamis.
• Meneruskan sifat-sifat seperti kepribadian dan strategi kepada keturunannya.
• Membuat keputusan melalui pembelajaran perilaku dan mutasi genetik.

Sumber: Phala

Setiap AI Agent di Spore.fun menciptakan tokennya sendiri melalui Pump.fun, membentuk dasar sistem ekonomi mereka. Token-token ini diperdagangkan di pasar terdesentralisasi Solana, dengan Para Agent menghasilkan pendapatan untuk:

• Menopang keberadaan mereka dengan menutupi biaya server TEE.
• Pertemukan titik sukses dari kapitalisasi pasar $500.000.
• Memperbanyak dan menciptakan token baru untuk keturunan mereka setelah mencapai kesuksesan.

Menghasilkan pendapatan untuk mempertahankan keberadaan sangat krusial karena Agen perlu menggunakan pendapatannya untuk membayar biaya server TEE. Pada saat ini, jelas bahwa Phala telah mengubah TEE dari layanan bisnis ke bisnis menjadi layanan yang dapat diakses oleh sejumlah besar pengguna Solana. Saat tren Spore.fun terus berlanjut dan Agen terus memproduksi dan menerbitkan token, lingkungan TEE Phala, dengan manajemen kunci pribadi dan bukti operasi Agen yang dapat diverifikasi, menjadi infrastruktur yang tak tergantikan untuk tahap selanjutnya dari sektor Agen.

Yang lebih menarik adalah bahwa tidak peduli apakah Spore.fun mengklon atau permainan baru muncul di pasar, asalkan manajemen kunci pribadi dan konsensus yang dapat diverifikasi TEE terlibat, lingkungan TEE Phala akan tetap menjadi solusi terbaik. Mengikuti peningkatan model tokennya, $PHA siap menjadi “sekop emas” dalam sektor Agent+TEE.

Phala Siap Mengupgrade Tokenomics-nya, Memulai Flywheel untuk Memperluas Aplikasi TEE

Phala telah mengalami beberapa siklus pasar bullish dan bearish, namun model ekonomi token-nya masih mengikuti model bisnis yang berfokus pada Intel SGX. Seperti yang dicatat dalam artikel Paradigm “The 5 Levels of Secure Hardware”, hardware yang aman memiliki lima tingkatan. Tingkatan kedua mengacu pada hardware dengan performa sedikit lebih rendah tetapi pengalaman pengembang yang lebih baik, memungkinkan aplikasi yang lebih ekspresif tanpa peningkatan keamanan. Intel SGX termasuk dalam tingkatan ini, khususnya untuk aplikasi TEE. Sebagai contoh, seperti yang disebutkan di awal artikel ini, data penyimpanan lokal yang sensitif seperti entri dan perbandingan sidik jari atau pengenalan wajah pada komputer dan ponsel menggunakan Intel SGX. TEE generasi sebelumnya ini secara khusus dirancang untuk layanan tingkat aplikasi.

Sumber: Paradigm

Seiring dengan ekspansi penggunaan di luar lapisan aplikasi dan masuk ke lapisan sistem, Intel SGX tidak lagi dapat memenuhi permintaan pasar, sehingga munculnya Intel TDX. Intel TDX dirancang khusus untuk mesin virtual, bahkan GPU NVIDIA H100 dan H200 juga mulai mendukung TEE, yang dirancang untuk perangkat keras TEE yang berfokus pada kecerdasan buatan.

Sumber: Paradigma

Kembali ke Phala, meskipun sudah beralih untuk mendukung level ketiga, model ekonomi token $PHA dan mainnet masih dirancang berdasarkan model Intel SGX dari 4-5 tahun yang lalu. Meskipun Phala sudah bekerja sama dengan banyak protokol Web3 pada produk dan kasus penggunaan praktis, model tokennya belum diperbarui secara sinkron. Sebagai hasilnya, roda ekonomi yang sesuai tidak dapat beroperasi secara efektif, mengakibatkan ketidakcocokan antara pendapatan saat ini dan keadaan produk. Namun, situasi ini tidak akan berlangsung lama. Phala akan segera memperbarui model token dan mainnetnya agar sejalan dengan tahapan yang mendukung Intel TDX dan GPU NVIDIA.

Selain itu, Phala akan memperkuat kemampuan penangkapan nilai $PHA. Di masa depan, Agen yang baru diluncurkan di Spore.fun akan menjatuhkan token kepada pemegang $PHA, secara resmi mengubahnya menjadi 'sekop emas'.

TEE (Trusted Execution Environment) bukanlah teknologi yang baru, namun munculnya AI Agents telah memberikan momentum segar dalam diskusi pasar. Tidak seperti siklus histeris yang didorong oleh PumpFun, pertumbuhan Phala berasal dari tahun-tahun pengembangan dan penyempurnaan yang teliti. Fondasi yang kuat ini menempatkannya sebagai inovator yang sesungguhnya di ruang tersebut. Kombinasi Antares dan TEE bukanlah tren yang sementara yang memudar secepat munculnya. Sebaliknya, hal ini menawarkan lahan subur untuk kasus penggunaan dunia nyata, memungkinkan aplikasi AI Agent untuk berakar dan tumbuh secara berkelanjutan.

Tentang BlockBooster: BlockBooster adalah studio ventura Web3 terkemuka di Asia, didukung oleh OKX Ventures dan lembaga top lainnya. BlockBooster berusaha menjadi mitra yang dapat diandalkan bagi para entrepreneur luar biasa dengan menghubungkan proyek Web3 dengan peluang dunia nyata melalui investasi strategis dan inkubasi, membantu startup berkembang dan berkembang.

Penyangkalan:

Artikel/blog ini hanya untuk referensi dan mencerminkan pandangan pribadi penulis, bukan sikap dari BlockBooster. Ini tidak bermaksud untuk:
(i) Memberikan saran atau rekomendasi investasi;
(ii) Mengajukan tawaran untuk membeli, menjual, atau menyimpan aset digital; atau
(iii) Menawarkan saran keuangan, akuntansi, hukum, atau pajak.

Mengendalikan aset digital, termasuk stablecoin dan NFT, memiliki risiko tinggi dengan volatilitas harga yang signifikan dan bahkan potensi menjadi tidak berharga. Anda harus menilai dengan hati-hati apakah perdagangan atau mengendalikan aset digital cocok untuk Anda berdasarkan situasi keuangan Anda. Untuk kekhawatiran khusus, harap berkonsultasi dengan penasihat hukum, pajak, atau investasi Anda. Informasi yang disediakan dalam artikel ini (termasuk data pasar dan statistik, jika ada) hanya bersifat referensi umum. Meskipun telah dilakukan perhatian yang wajar selama persiapannya, tidak ada tanggung jawab atas kesalahan fakta atau kelalaian apa pun.

Penafian:

1. Artikel ini direproduksi dari[TechFlow]. Hak cipta dimiliki oleh penulis asli [TechFlow]. Jika Anda memiliki keberatan terhadap cetak ulang, silakan hubungi gate Pelajari, tim akan menanganinya secepat mungkin sesuai dengan prosedur yang relevan.
2. Penafian Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang tertera dalam artikel ini semata-mata merupakan pandangan penulis dan tidak merupakan nasihat investasi.
3. Tim gate Learn menerjemahkan artikel ke dalam bahasa lain. Menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang kecuali disebutkan.