Cysic: Nền tảng Hạ tầng Zero-Knowledge cho AI và Điện toán Phi tập trung

Tại sao Bằng chứng không biết (Zero-Knowledge Proofs) đang trở thành nền tảng của các hệ thống AI đáng tin cậy

Sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và mật mã đại diện cho một trong những ranh giới công nghệ quan trọng nhất trong sự phát triển của blockchain. Bằng chứng không biết (zero-knowledge proofs) đã nổi lên như là lớp hạ tầng quan trọng cho phép các hệ thống xác minh kết quả tính toán mà không tiết lộ dữ liệu hoặc tham số mô hình cơ bản. Năng lực này giải quyết một thách thức cơ bản trong AI phi tập trung: làm thế nào để các thành viên trong mạng có thể tin tưởng rằng các phép tính đã được thực hiện chính xác khi những phép tính đó liên quan đến thông tin nhạy cảm hoặc các mô hình độc quyền?

Các hệ thống AI truyền thống hoạt động trong các môi trường tập trung, nơi niềm tin được thực thi thông qua quyền lực thể chế và các khuôn khổ pháp lý. Tuy nhiên, các ứng dụng dựa trên blockchain yêu cầu sự chắc chắn bằng mật mã thay vì niềm tin thể chế. Các chứng minh không biết (zero-knowledge proofs) giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép một người chứng minh chứng minh rằng một phép toán đã được thực hiện chính xác mà không tiết lộ các đầu vào, đầu ra hoặc các bước trung gian. Đối với các nhà nghiên cứu AI và các nhà phát triển Web3, điều này tạo ra những cơ hội chưa từng có để xây dựng các hệ thống đáng tin cậy và minh bạch.

Sự cấp bách của khả năng này đã gia tăng khi các ứng dụng AI trên chuỗi phát triển. Các mô hình học máy ngày càng trở thành sức mạnh cho các hợp đồng thông minh, mạng oracle và các tác nhân tự động. Mỗi ứng dụng này đều yêu cầu tính toán có thể xác minh để ngăn chặn gian lận và đảm bảo kết quả xác định. Cơ sở hạ tầng không biết của Cysic cho AI trực tiếp giải quyết yêu cầu này bằng cách cung cấp việc tạo ra và xác minh chứng minh được tăng tốc phần cứng ở quy mô lớn. Nền tảng đã xử lý hơn bảy triệu chứng minh, chứng minh rằng tính toán có thể xác minh có thể hoạt động ở quy mô sản xuất. Năng lực này chứng tỏ rằng cơ sở hạ tầng không biết cho AI không chỉ là lý thuyết mà còn khả thi trong thực tế cho các ứng dụng phi tập trung yêu cầu xác minh tính toán.

Cysic Làm Thế Nào Để Kết Nối Giữa Tính Toán Có Thể Xác Minh và Trí Tuệ Phi Tập Trung

Cysic hoạt động như một mạng lưới tính toán có thể xác minh đầy đủ, tích hợp mật mã không kiến thức, tính toán AI và cơ sở hạ tầng phi tập trung vào một hệ sinh thái thống nhất. Nền tảng này giới thiệu mô hình ComputeFi, biến đổi sức mạnh tính toán thành một nguồn tài nguyên có thể xác minh và được mã hóa hoạt động trong một thị trường phi tập trung. Sự đổi mới kiến trúc này kết nối sự phân tách lịch sử giữa cung cấp tính toán và xác minh mật mã, cho phép điều mà các chuyên gia hiện nay công nhận là nền tảng hạ tầng Cysic ZK—một giải pháp toàn diện cho các tổ chức tìm kiếm triển khai AI có thể xác minh.

Mạng lưới sử dụng cấu trúc token đôi bao gồm CYS và CGT (Cysic Governance Token). CYS hoạt động như một loại tiền tệ vận hành, được sử dụng để mua các nhiệm vụ tính toán đã được xác minh, staking để bảo mật mạng lưới thông qua đồng thuận Proof-of-Compute, phân phối phần thưởng cho các đóng góp và xác thực, và phí định tuyến. Khi CYS được staking, giao thức sẽ mint CGT, một tín dụng quản trị không thể chuyển nhượng cho phép các thành viên trong mạng lưới ảnh hưởng đến phân bổ tài nguyên tính toán. Thiết kế này đảm bảo rằng những người bảo vệ mạng lưới thông qua staking cũng duy trì quyền quản trị đối với các hoạt động của nó.

Nền tảng kết hợp ba lớp thiết yếu trong một hạ tầng duy nhất: một thị trường tính toán nơi khách hàng đăng tải yêu cầu tạo chứng cứ, một khung xác minh đảm bảo tính toàn vẹn tính toán, và thực thi hỗ trợ phần cứng cho phép tạo chứng cứ hiệu quả. Những người cung cấp chứng cứ đóng góp sức mạnh tính toán bằng cách sử dụng GPU và mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC), đặt cược token để truy cập vào các nhiệm vụ chứng minh, và nhận phần thưởng cho việc tạo ra các chứng cứ không tri thức hợp lệ. Cấu trúc này tạo ra một lớp tính toán AI phi tập trung nơi phần cứng nhàn rỗi trở nên năng suất thông qua việc kiếm tiền theo thời gian thực. Việc tích hợp dọc các ASIC ZK tự phát triển, cụm GPU, và máy khai thác di động thiết lập lợi thế kiến trúc của Cysic. Bằng cách kiểm soát cả thông số phần cứng và thiết kế giao thức, nền tảng tối ưu hóa mỗi lớp cho lớp khác, tạo ra hiệu suất mà các kiến trúc liên kết không thể đạt được. Các chứng cứ không tri thức được hỗ trợ bởi AI được tạo ra thông qua cách tiếp cận tích hợp này thể hiện các chỉ số hiệu suất mà các hệ thống chứng minh độc lập gặp khó khăn trong việc đạt được, như đã được chứng minh bởi khả năng của Cysic trong việc chứng minh hàng triệu phép toán hàm Keccak mỗi giây.

Cuộc Cách Mạng zkVM: Cho Phép Các Mô Hình AI Chứng Minh Bản Thân Mà Không Phơi Bày Bí Mật

Máy ảo Zero-Knowledge (zkVM) đại diện cho một sự thay đổi trong kiến trúc xác minh tính toán. Các máy ảo truyền thống thực hiện mã và sản xuất đầu ra; một zkVM thực hiện mã, sản xuất đầu ra và đồng thời tạo ra các chứng minh mật mã rằng quá trình thực hiện đã được thực hiện đúng theo các thông số xác định. Việc triển khai zkVM của Cysic cho phép các mô hình AI hoạt động trong khung này, tạo ra các chứng nhận mật mã rằng các phép tính cụ thể đã xảy ra mà không tiết lộ trọng số mô hình, dữ liệu đào tạo hoặc các tham số suy luận.

Ý nghĩa kỹ thuật của khả năng này vượt ra ngoài các xem xét về quyền riêng tư. Nhiều tổ chức sở hữu các mô hình AI có giá trị cạnh tranh đáng kể thông qua dữ liệu đào tạo tích lũy và đổi mới kiến trúc. Việc triển khai các mô hình này trên các blockchain công cộng cho các ứng dụng on-chain đòi hỏi phải chứng minh việc thực thi của chúng mà không tiết lộ các mô hình đó. Các giải pháp truyền thống yêu cầu các tổ chức hoặc tiết lộ tài sản trí tuệ của họ hoặc tập trung hóa việc xác minh thông qua các trung gian đáng tin cậy. Kiến trúc zkVM của Cysic loại bỏ sự lựa chọn sai lầm này bằng cách cho phép các mô hình chứng minh việc thực thi của chúng một cách mật mã trong khi vẫn duy trì sự bảo mật hoàn toàn của các chi tiết thực hiện.

Bản Litepaper AI được công bố bởi Cysic nêu rõ khả năng này trong khuôn khổ ComputeFi rộng lớn hơn. Tầm nhìn khẳng định rằng các tác nhân AI có thể thực hiện các mô hình có thể xác minh trên chuỗi bằng cách sử dụng bằng chứng không kiến thức, biến phần cứng nhàn rỗi thành các tài sản lỏng có lợi suất. Điều này tạo ra một siêu máy tính phi tập trung, nơi tính toán AI, cơ sở hạ tầng có thể xác minh và tài nguyên được mã hóa hội tụ. Các nhà phát triển có thể tích hợp SDK của Cysic để truy cập các khả năng tính toán ZK theo thời gian thực, tham gia vào các mạng thử nghiệm để thử nghiệm với zkVMs, zkRollups và các tác nhân AI. Sự hợp tác của nền tảng với các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng như Succinct Labs cho thấy sự công nhận của ngành đối với đổi mới công nghệ. Các nút GPU hoạt động trong hệ sinh thái chứng minh của Succinct thông qua tích hợp Cysic cho thấy rằng cơ sở hạ tầng Web3 cho các ứng dụng học máy đã chuyển từ khả năng khái niệm sang triển khai hoạt động. Các tổ chức truy cập dịch vụ giao dịch và cơ sở hạ tầng của Gate cùng với các khả năng tính toán có thể xác minh của Cysic có thể xây dựng các giải pháp toàn diện trải rộng từ cung cấp thanh khoản đến xác minh tính toán.

Kiến trúc của Cysic trong hành động: Các ứng dụng thực tế chuyển đổi cơ sở hạ tầng Web3

Các ứng dụng thực tiễn của kiến trúc Cysic trải rộng trên nhiều lĩnh vực hạ tầng Web3, cho thấy rằng hạ tầng zero-knowledge cho AI không hoạt động như một khung lý thuyết mà là công nghệ đã được triển khai. Việc tạo ra chứng minh cho các giải pháp mở rộng layer hai đại diện cho một trường hợp sử dụng chính. Khi các mạng blockchain cần gộp giao dịch với xác minh mật mã, việc tạo ra chứng minh tăng tốc phần cứng của Cysic cung cấp khả năng tính toán cần thiết cho việc mở rộng kinh tế. Hiệu suất được cải thiện trong ZK rollup của Scroll thông qua việc tích hợp phần cứng tiên tiến của Cysic minh họa cách các nhà cung cấp hạ tầng tích hợp tính toán có thể xác minh vào các hệ thống sản xuất.

Phân tích bảo vệ quyền riêng tư là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng thứ hai. Các tổ chức hoạt động trong môi trường được quy định yêu cầu phân tích tính toán trên các tập dữ liệu nhạy cảm mà không tiết lộ dữ liệu thô cho các bên bên ngoài. Khung xác minh của Cysic cho phép các tổ chức chứng minh rằng các phân tích đã được thực hiện theo các thuật toán đã chỉ định trong khi duy trì tính bảo mật của dữ liệu. Cấu trúc kinh doanh ba tầng trong Cysic AI minh họa cho sự tiến triển này thông qua Dịch vụ Suy diễn Không máy chủ cung cấp API tiêu chuẩn hóa để giảm bớt rào cản truy cập mô hình AI, một Thị trường Đại lý khám phá các ứng dụng đại lý AI trên chuỗi và hợp tác tự động, và AI Có thể Xác minh tích hợp các chứng minh không biết với gia tốc GPU để cho phép suy diễn đáng tin cậy. Hai cái đầu tiên phục vụ như những giai đoạn chuyển tiếp trong khi AI Có thể Xác minh đại diện cho sự khác biệt chiến lược nơi gia tốc phần cứng và mạng tính toán phi tập trung thiết lập những lợi thế cạnh tranh trong hệ sinh thái ComputeFi.

Các lớp tính toán AI phi tập trung đang hình thành khi các tổ chức nhận ra sự cần thiết cạnh tranh của việc suy diễn có thể xác minh. Khi các mô hình học máy ảnh hưởng đến quyết định tài chính, đánh giá rủi ro hoặc phân bổ tài nguyên trong các hệ thống phi tập trung, khả năng chứng minh việc thực thi mô hình trở nên cần thiết cho tính toàn vẹn của hệ thống. Cysic cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc xác minh này ở quy mô lớn. Cơ chế đồng thuận Proof-of-Compute của mạng đảm bảo rằng các nhà cung cấp phần cứng duy trì tính toàn vẹn của mạng nhận được các động lực kinh tế tương xứng với đóng góp của họ. Sự đồng nhất giữa các động lực và an ninh cơ sở hạ tầng tạo ra các mô hình bền vững cho việc cung cấp tính toán, khác với các phương pháp lịch sử dựa vào lòng tốt hoặc quy định bắt buộc.

Công nghệ này giải quyết một khoảng trống cơ bản trong hạ tầng Web3: sự thiếu hụt các lớp tính toán có thể xác minh hỗ trợ các ứng dụng học máy. Việc tích hợp mật mã không biết (zero-knowledge cryptography), tăng tốc phần cứng và các thị trường tài nguyên phi tập trung của Cysic tạo ra hạ tầng cần thiết cho các hệ thống AI đáng tin cậy hoạt động ở quy mô blockchain. Với hơn bảy triệu bằng chứng đã được xử lý và các đối tác đang mở rộng trong hệ sinh thái, nền tảng này chứng minh rằng hạ tầng tính toán có thể xác minh đã đạt được độ trưởng thành trong vận hành. Các tổ chức xây dựng thế hệ ứng dụng blockchain tiếp theo giờ đây có quyền truy cập vào công nghệ cấp sản xuất để xác minh mật mã các phép toán AI, loại bỏ sự lựa chọn lịch sử giữa niềm tin và phi tập trung trong việc triển khai AI.