TENはどのようにTEEと機密をまとめてAIのプライバシーを開くのか？

まずTEEについて話しましょう。簡単に言うと、チップ内の「ブラックボックス」です。データやコードはその中で実行され、ハードウェアレベルで隔離されているため、オペレーティングシステムやノードすら覗き見ることはできません。TENはこの仕組みをイーサリアムのLayer 2ロールアップに組み込み、機密集約を実現しました。取引や契約の状態はすべて暗号化され、実行ノードのアグリゲーターもただ目を見開くだけです。どういうことかと言うと、あなたのAIモデルや機密データはチェーン上で動作し、プライバシーは非常に安定しており、MEVのようなアービトラージの手法さえ防ぐことができます。それからパフォーマンスについても言及しましょう。プライバシーが万全だと動作が遅くなると思わないでください。TENのアーキテクチャはイーサリアム仮想マシン（EVM）と直接互換性があり、開発者は既存のスマートコントラクトを少し修正するだけで利用できます。

公式データによると、TENの処理速度は一般的なLayer 2よりも20%以上速く、ハードウェアのアップグレードでさらに加速できます。医療AIが直接ブロックチェーン上で患者データを分析し、金融取引をリアルタイムで正確に検証することを想像してみてください。まさにこれが必要なものではないでしょうか？なぜこれがAIにとって重要なのか？分散型AIの課題は信頼とプライバシーです。従来のクラウドAIでは、データをアップロードすると、命の根本を渡すことになります。TENのこのシステムでは、AIエージェントがブロックチェーン上で動作し、ユーザーデータは自分で管理でき、ゼロトラストでも安心です。2024年の世界的なデータ漏洩の平均コストは488万ドルであり、AIが敏感なデータを処理するシーンはますます増えるでしょう。TENのようなハードウェアレベルのプライバシー保護は、まさに未来のAIに特化しているのです。

もちろん、どんなに硬い道でも坎はあります。TEEはハードウェアに依存しており、Intel SGXやAMD SEVの安全性はコミュニティの拡大鏡に耐えなければなりません。ハードウェアベンダーへの信頼の問題はWeb3の世界でもよく批判されており、TENはより分散化された手法を示さなければなりません。要するに、TENは夢物語を描いているわけではなく、TEEと秘密集計の組み合わせは、分散型AIにプライバシーのレールを敷くものです。医療、金融、防衛といったシーンが実現すれば、TENは本当にWeb3プライバシー計算の柱となる可能性があります。

兄弟たち、どう思う？このやり方はうまくいくかな？
#TEN # DeFi #Web3