Lo sviluppo esplosivo dell'Intelligenza Artificiale (AI) sta affrontando un conflitto centrale: l'innovazione guidata dai dati e il naturale conflitto con la sicurezza della privacy. Soprattutto in scenari altamente sensibili come la sanità e la finanza, gli agenti AI devono gestire enormi volumi di dati privati, ma le tecnologie di crittografia tradizionali faticano a bilanciare l'usabilità dei dati e la sicurezza. La Rete Mentale, essendo il primo progetto a integrare profondamente la tecnologia di crittografia completamente omomorfica (FHE) nelle infrastrutture AI, sta ponendo le basi per la prossima generazione di AI affidabile attraverso la fusione della crittografia e delle architetture distribuite.
一、FHE：Dal “santo graal” della crittografia al fondamento della sicurezza dell'AI
La crittografia completamente omomorfica (FHE) è considerata il “santo graal” nel campo della crittografia, la sua capacità principale consiste nel consentire il calcolo arbitrario su dati crittografati senza la necessità di decrittarli. Questa caratteristica cambia radicalmente il paradigma della protezione della privacy dei dati:
1. Garanzia della sovranità dei dati: In scenari come diagnosi mediche e gestione del rischio finanziario, i dati degli utenti sono completamente crittografati, e solo le parti autorizzate possono decrittografare i risultati tramite chiavi private, eliminando il rischio di spionaggio di terzi;
2. Trasparenza del processo di calcolo: ogni passaggio della formazione del modello e dell'inferenza può essere auditato, evitando operazioni opache che potrebbero portare a pregiudizi algoritmici o interventi umani;
3. Fiducia nella collaborazione multilaterale: durante la modellazione congiunta dei dati tra istituzioni, i dati di ciascuna parte partecipano al calcolo in forma crittografata, rompendo le isole di dati e proteggendo al contempo la privacy.
Tuttavia, la FHE è stata a lungo limitata dai costi di calcolo e dai problemi di adattamento ai contesti, fino a quando l'applicazione su larga scala degli agenti AI non ha fornito un'opportunità cruciale. La Rete Mentale sta migliorando l'efficienza della FHE a livelli commerciabili attraverso l'ottimizzazione degli algoritmi e la costruzione di una rete di potenza di calcolo distribuita, rendendola una tecnologia “essenziale” per il calcolo della privacy nell'AI.
二、Rete Mentale：Costruire il “sistema operativo di fiducia” per gli agenti AI
La Rete Mentale non è semplicemente un protocollo tecnico, ma ha costruito un ecosistema supportato da FHE che consente decisioni autonome dell'AI e collaborazione sicura, affrontando le quattro sfide principali degli agenti AI:
1. Sicurezza del consenso:
Attraverso meccanismi di consenso crittografico, garantire che il comportamento durante la collaborazione di più agenti sia verificabile e non modificabile. Ad esempio, nel contesto DeFi, il processo di esecuzione delle strategie di trading AI può essere verificato in modo crittografico, evitando interferenze da nodi malevoli.
2. Architettura di crittografia end-to-end:
Dall'input dei dati all'output del modello, tutti i passaggi sono protetti da FHE. Prendendo l'AI medica come esempio, i dati sui segni vitali dei pazienti vengono crittografati e utilizzati direttamente per l'inferenza del modello diagnostico, con l'ospedale che riceve solo i risultati crittografati, eliminando il rischio di perdita di dati.
3. Infrastruttura AI affidabile:
Collaborazione con il grande modello open source DeepSeek per lanciare DeepSeek Hub, supportando gli utenti nel delegare agli agenti AI l'esecuzione di compiti crittografati e ottenere profitti. Attualmente sono stati distribuiti oltre 53.000 agenti AI, completando milioni di ore di compiti di addestramento crittografico, con APY fino al 400%.
4. Rete di potenza di calcolo distribuita:
Integrazione delle risorse GPU globali per realizzare l'elaborazione distribuita delle attività di calcolo FHE, riducendo significativamente i costi e aumentando l'efficienza, fornendo supporto per applicazioni AI su larga scala.
三、Prospettive future: come la FHE può guidare la rivoluzione del paradigma AI
Il percorso tecnologico della Rete Mentale prefigura tre grandi tendenze nello sviluppo dell'AI:
1. Da “monopolio centralizzato” a “collaborazione distribuita”:
L'AI tradizionale si basa su addestramento di dati centralizzati, mentre l'architettura distribuita supportata da FHE consente a individui e istituzioni di contribuire al valore dei dati proteggendo la privacy, formando un modello economico dei dati più equo.
2. Evoluzione autonoma degli agenti AI:
Attraverso meccanismi di consenso crittografico, gli agenti AI possono collaborare senza esporre i dettagli delle strategie. Ad esempio, gli agenti finanziari possono ottimizzare autonomamente i portafogli di investimento basandosi sui dati di mercato crittografati, e il processo decisionale può essere verificato.
3. Integrazione profonda tra Web3 e AI:
La FHE Chain (MindChain) della Rete Mentale introduce un livello di calcolo della privacy nei contratti intelligenti, consentendo alle applicazioni AI on-chain (come mercati predittivi e governance DAO) di gestire dati sensibili, promuovendo l'espansione del Web3 verso scenari ad alto valore.
四、Sfide e prospettive：Costruire un ciclo chiuso tecnologia-commerciale
Nonostante le ampie prospettive, l'applicazione su larga scala della FHE deve ancora superare:
Ottimizzazione delle prestazioni: è necessario ridurre ulteriormente la latenza di calcolo per adattarsi a scenari con elevate esigenze di real-time (come la guida autonoma);
Costruzione di standardizzazione: promuovere gli standard di compatibilità degli algoritmi FHE con i framework AI, abbassando le barriere allo sviluppo;
Collaborazione normativa: esplorare il punto di equilibrio tra calcolo della privacy e audit di conformità, stabilire un quadro di fiducia tra giurisdizioni.
La Rete Mentale ha già preso piede nel costruire l'ecosistema grazie all'incubazione di Binance Labs e alla collaborazione tecnologica con Chainlink. Con il lancio della sua mainnet e l'implementazione di applicazioni come DeepSeek Hub, la tecnologia FHE ha il potenziale di riprodurre la traiettoria di esplosione di valutazione di ZK (zero-knowledge proof), diventando un obiettivo di investimento di livello infrastrutturale nel settore AI+Web3.
Quando l'AI inizia a sostituire le decisioni umane, la fiducia diventerà la barriera finale per la diffusione della tecnologia. La Rete Mentale ridefinisce i confini della sovranità dei dati e delle capacità dell'AI attraverso la FHE, il cui valore non risiede solo nelle innovazioni tecnologiche, ma anche nella fornitura di un quadro praticabile per il futuro di convivenza tra società umana e AI - in un mondo crittografato, la fiducia non deve essere pagata a scapito della trasparenza. Se questa visione dovesse realizzarsi, potrebbe segnare l'inizio di una nuova era in cui l'AI realmente abilita tutti i settori, allineandosi profondamente con i valori umani.