Khái niệm Môi trường Thi hành Đáng tin cậy (TEE) không phải là một sự phát triển mới trong chu kỳ này. Lịch sử cho thấy, TEE thường được so sánh với các công nghệ mật mã như Zero-Knowledge Proofs (ZK), Fully Homomorphic Encryption (FHE) và Multi-Party Computation (MPC). Mặc dù có mặt tương đối hạn chế so với những công nghệ này, TEE đã chứng minh được tính đáng tin cậy và sự chín chắn của nó, đặc biệt trong các ứng dụng Web2 như so khớp vân tay, xác minh thanh toán và FaceID.

Trong ngữ cảnh Web3, TEE đối mặt với thách thức tích hợp với blockchain để cho phép xử lý trước đáng tin cậy và tính toán cách ly. Tuy nhiên, sự tăng nhanh của ngành AI Agent cung cấp một điểm nhập hoàn hảo cho TEE vào Web3. Bằng cách sử dụng TEE, AI Agents có thể quản lý an toàn quỹ quy mô lớn và thực hiện các ứng dụng trên chuỗi cụ thể mà không phụ thuộc vào các giả định tin cậy bổ sung.

Phala, một dự án hàng đầu trong lĩnh vực này, cung cấp một trong những giải pháp TEE tiên tiến nhất hiện có. Được hướng dẫn bởi một phương pháp hướng đến sản phẩm - thị trường phù hợp (PMF), cơ sở hạ tầng TEE của Phala đã được triển khai trong nhiều kịch bản thực tế. Sự chín muồi này đã thu hút các dự án AI Agent hàng đầu như Vana, Near AI và Eliza được hậu thuẫn bởi a16z để hợp tác với Phala. Sơ đồ bên dưới nhấn mạnh những sự hợp tác này.

Nguồn: Phala

Bài viết này sẽ không đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật và thông số hiệu suất của TEE mà thay vào đó sẽ giải thích nhu cầu thị trường của TEE, những nỗ lực cơ bản của Phala và các trường hợp sử dụng sáng tạo trong sự hợp tác với a16z, từ góc nhìn về luồng công việc sản phẩm và triển vọng tương lai của Agents + TEE. Thông qua những góc nhìn này, chúng tôi sẽ phân tích cách Phala giúp ngành Agent chuyển từ khái niệm thành ứng dụng thực tế.

Vỡ khuôn khổ của Tam giác Niềm tin: Làm thế nào TEE đẩy mạnh Web3 Agents lên một tầm cao mới

Trong bài viết “Có phải AI Agent Framework là mảnh ghép thiếu? Hiểu về bản chất kép của các Framework”Tôi đã chỉ ra rằng ngành công nghiệp meme AI hiện tại, cho dù tập trung vào các AI Agents độc lập hay các Framework Agent khởi chạy, đang cân nhắc giữa việc nghiêm túc và việc dựa trên meme. Một chỉ số quan trọng của sự cân bằng này nằm trong vấn đề tam giác niềm tin mà các giao thức Agent hiện nay đang đối mặt.

Một vấn đề cơ bản tồn tại giữa các AI Agents, cộng đồng và nhà phát triển - một tam giác tin tưởng có vẻ không thể giải quyết được mà không có TEE. Cộng đồng không thể hoàn toàn tin tưởng rằng các Agents hoạt động mà không có ảnh hưởng từ bên ngoài, đặc biệt là sự can thiệp từ phía nhà phát triển. Điều này đặt ra một nguy cơ tiềm năng đối với các hệ thống phi tập trung. Hơn nữa, các tuyên bố từ các Agents như aixbt và zerebro không thể hoàn toàn chứng minh rằng chúng là kết quả tự động từ các mô hình AI. Sự minh bạch trong cách các tuyên bố này được truyền tải và nhận được bởi cộng đồng vẫn còn thiếu.

Khi hành động của một Đại lý ảnh hưởng đến giá token, dẫn đến thiệt hại quỹ lớn, hoặc mâu thuẫn với sự đồng thuận của cộng đồng, sự thiếu tin cậy này có thể leo thang thành một cuộc khủng hoảng lớn.

Trong chu kỳ kích thích meme coin, những rủi ro này thường bị bỏ qua vì chức năng của Agents vẫn còn hạn chế, và giá token bị cuốn theo FOMO che lấp bất kỳ khiếm khuyết nào. Tuy nhiên, khi các khung đầu tư của Agent được ra mắt và trọng tâm dịch chuyển sang các yếu tố cơ bản của ngành này, những khiếm khuyết này tạo nên một rào cản đáng kể, cản trở các nhà đầu tư khó tính hơn.

Giải pháp TEE của Phala giải quyết vấn đề này bằng cách phá vỡ tam giác tin tưởng. Bằng việc triển khai các Đại lý trong các phòng bảo mật, TEE loại bỏ nhu cầu cho các giả định về sự tin cậy giữa AI Agents, cộng đồng và nhà phát triển. TEE đảm bảo rằng các đầu vào và đầu ra của Đại lý là an toàn và không bị can thiệp từ bên ngoài trong khi bảo vệ sự riêng tư của chúng. Điều này giải quyết cả mối quan tâm của nhà phát triển và cộng đồng, mang đến một nền tảng kỹ thuật đáng tin cậy hơn cho lĩnh vực Đại lý.

Biểu đồ bên dưới cho thấy kiến trúc của dịch vụ Phala’s Confidential AI Inference, mà lưu trữ các nút LLM riêng tư. Việc lưu trữ các LLM riêng tư trong TEE đơn giản chỉ là đóng gói mã suy luận LLM vào một container Docker và triển khai nó lên mạng lưới TEE.

Nguồn: Phala

Khác với các Đại lý Web2, các Đại lý Web3 sở hữu quyền lực đáng kể hơn - không chỉ trong ảnh hưởng của họ đến định giá giao thức mà còn trong tác động rộng lớn đến thị trường. Ví dụ, aixbt luôn chiếm ưu thế trong bảng xếp hạng Yapper Mindshare của Kaito. Nghịch lý là trong khi các Đại lý Web2 cung cấp hiệu suất tốt hơn, trải nghiệm người dùng cao cấp hơn và các trường hợp sử dụng thực tế hơn, họ vẫn bị giới hạn ở tầng ứng dụng và thiếu khả năng hoặc ý định vượt ra ngoài những ranh giới đó.

Mặt khác, Tác nhân Web3 vượt qua những hạn chế này. Được thúc đẩy bởi FOMO và những kỳ vọng chưa được đáp ứng của mùa altcoin, chúng không chỉ là công cụ mà còn tượng trưng cho văn hóa, tinh thần cộng đồng và hy vọng thị trường. Tuy nhiên, những vị thế cao ngất ngưởng này khiến họ dễ bị tổn thương như nhau trước sự thay đổi tâm lý thị trường.

Nó có thể đóng bất kỳ vai nào, nhưng cũng có thể rơi vào vực sâu do sự đảo chiều trong tâm lý thị trường.

Giới thiệu công nghệ TEE mang lại một sự thúc đẩy cần thiết cho ngành Đại lý, trực tiếp kết nối nó với các trường hợp sử dụng thực tế và cung cấp hỗ trợ backend mạnh mẽ cho gần như tất cả các Đại lý Web3. TEE không chỉ tăng cường nền tảng kỹ thuật của ngành mà còn giảm thiểu những thông tin không chính xác, mở đường cho một sự phát triển khỏe mạnh và bền vững hơn.

Eliza Framework Áp Dụng TEE Đầu Tiên, Spore.fun và aiPool Định Nghĩa Lại Lối Chơi

Đối tác của Phala với a16z không chỉ đơn giản là một thông báo trên Twitter. Nó bắt đầu từ tháng 10 năm ngoái, khi Shaw và người sáng lập Phala, Marvin, đã có một cuộc trò chuyện sâu sắc về các kịch bản phát triển thực tế cho Crypto AI trong một cuộc họp riêng.

Tài liệu chính thức của framework Eliza tiết lộ rằng Dstack SDK để triển khai TEE Plugin được phát triển bởi Phala. Với việc tạo và quản lý khóa riêng “có thể sử dụng nhưng vô hình”, các Đại lý được hỗ trợ bởi khuôn khổ này đạt được:

• Bảo mật mạnh hơn:Chạy Eliza Agents trong các TEE cô lập các hoạt động và dữ liệu nhạy cảm khỏi các mối đe dọa từ bên ngoài.
• Xác thực Mã hóa:Các hành động của các Đại lý Eliza có thể được xác minh bằng các bằng chứng mật mã, đảm bảo tính đáng tin cậy của quyết định tự động của họ.
• Triển khai đơn giản:Dstack SDK giúp dễ dàng triển khai Eliza Agents trong một môi trường an toàn, cho phép nhà phát triển tận dụng chức năng TEE một cách dễ dàng.

Việc thực thi cô lập và mã hóa bộ nhớ của TEE cho phép khung Eliza khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh. Thực thi cô lập đảm bảo rằng ngay cả khi một nền tảng Agent bị tấn công, các mô hình và dữ liệu của TEE vẫn được bảo mật. Mã hóa bộ nhớ bảo vệ thông tin nhạy cảm được lưu trữ trong TEE, mang lại sự tự tin cho các nhà phát triển để đặt các mô hình được điều chỉnh tinh chỉnh trong TEE mà không lo ngại về các cuộc tấn công phản đối hoặc phê phán cộng đồng về việc sử dụng mô hình riêng tư.

Về bản chất, sự hợp tác giữa khung Eliza và TEE đảm bảo rằng các đại lý trí tuệ nhân tạo không chỉ hiệu quả trong hoạt động mà còn an toàn và minh bạch, mở đường cho ứng dụng rộng hơn của các hệ thống trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy.

Ở giai đoạn này, khi các mô hình vẫn chưa thể hoàn toàn trên chuỗi, TEE vẫn là một trong số ít công nghệ chín muồi có thể kích hoạt tính toán phức tạp ngoại chuỗi để đạt được sự đồng thuận. Các phần trước tập trung vào nhu cầu thị trường về TEE. Bây giờ hãy xem xét Spore.fun và aiPool để hiểu làm thế nào TEE tăng cường trải nghiệm người dùng.

Cả Spore.fun và aiPool đều hoạt động hoàn toàn trong môi trường TEE của Phala, với ví và khóa riêng được quản lý độc lập bởi các Đại lý. Nhà phát triển không thể thực hiện các hoạt động trái phép hoặc chuyển tài sản. Theo ý kiến của tôi, điều này đánh dấu một cột mốc quan trọng khi Đại lý trí tuệ nhân tạo không còn dưới sự điều khiển chủ quan của con người và đạt được sự tự chủ đầy đủ đối với tài sản điện tử.

Trước khi thảo luận về vai trò của Phala trong quá trình này, hãy nhanh chóng đi qua luồng công việc của Spore.fun. Các Đại lý trong Spore.fun dựa trên khung Eliza, cho phép họ:

• Hãy suy nghĩ độc lập và tương tác một cách năng động.
• Truyền những đặc điểm như tính cách và chiến lược cho con chúng.
• Làm quyết định thông qua học hành cách cư xử và đột biến gen.

Nguồn: Phala

Mỗi AI Agent trong Spore.fun tạo ra token của riêng mình thông qua Pump.fun, tạo nên nền tảng kinh tế của hệ thống. Những token này được giao dịch trên thị trường phi tập trung của Solana, với các Agent tạo ra thu nhập để:

• Bảo đảm tồn tại của họ bằng cách chi trả chi phí máy chủ TEE.
• Đạt thành công ngưỡng $500,000 vốn hóa thị trường.
• Sinh sản và tạo ra các token mới cho con cái của chúng khi đạt được thành công.

Tạo ra doanh thu để duy trì sự tồn tại rất quan trọng vì các Đại lý cần sử dụng thu nhập của họ để thanh toán phí máy chủ TEE. Ở điểm này, rõ ràng rằng Phala đã biến TEE từ dịch vụ doanh nghiệp sang một dịch vụ có thể truy cập được đến một số lượng lớn người dùng Solana. Khi xu hướng Spore.fun tiếp tục và các Đại lý liên tục sao chép và phát hành các token, môi trường TEE của Phala, với quản lý khóa riêng và chứng minh vận hành của Đại lý có thể xác minh, trở thành cơ sở hạ tầng không thể thiếu cho giai đoạn tiếp theo của ngành Đại lý.

Điều thú vị hơn cả là dù có xuất hiện Spore.fun clones hoặc gameplay mới trên thị trường, miễn là quản lý khóa riêng tư và sự nhất quán có thể được xác minh bằng TEE, môi trường TEE của Phala sẽ vẫn là giải pháp tốt nhất. Theo nâng cấp mô hình token, $PHA định trở thành “cái xẻng vàng” trong lĩnh vực Agent+TEE.

Phala Set to Upgrade its Tokenomics, Sparking a Flywheel for Expanding TEE Applications

Phala đã trải qua nhiều chu kỳ thị trường tăng và giảm, nhưng mô hình kinh tế mã thông báo của nó vẫn tuân thủ mô hình kinh doanh tập trung vào Intel SGX. Như đã đề cập trong bài viết “The 5 Levels of Secure Hardware” của Paradigm, phần cứng bảo mật có năm cấp độ. Cấp độ thứ hai đề cập đến phần cứng với hiệu suất hơi thấp hơn nhưng trải nghiệm phát triển tốt hơn, cho phép ứng dụng biểu đạt hơn mà không cần cải tiến bảo mật. Intel SGX rơi vào cấp độ này, cụ thể phục vụ cho các ứng dụng TEE. Ví dụ, như đã đề cập ở đầu bài viết này, dữ liệu lưu trữ cục bộ nhạy cảm như nhập khẩu và so sánh vân tay hoặc nhận dạng khuôn mặt trên máy tính và điện thoại di động sử dụng Intel SGX. TEE thế hệ trước đây này được thiết kế đặc biệt cho các dịch vụ cấp ứng dụng.

Nguồn: Paradigm

Khi các trường hợp sử dụng mở rộng ra khỏi lớp ứng dụng và vào lớp hệ thống, Intel SGX không còn đáp ứng được nhu cầu thị trường, dẫn đến sự xuất hiện của Intel TDX. Intel TDX được thiết kế đặc biệt cho máy ảo, thậm chí cả GPU NVIDIA H100 và H200 cũng bắt đầu hỗ trợ TEE, được thiết kế để phục vụ phần cứng TEE tập trung vào AI.

Nguồn: Paradigm

Trở lại Phala, trong khi nó đã chuyển sang hỗ trợ cấp độ thứ ba, mô hình kinh tế và mainnet của token $PHA vẫn được thiết kế xung quanh mô hình Intel SGX từ 4-5 năm trước. Mặc dù Phala đã hợp tác với nhiều giao thức Web3 về sản phẩm và trường hợp sử dụng thực tế, mô hình token của nó vẫn chưa được cập nhật đồng bộ. Do đó, bánh xe quay tương ứng không thể hoạt động hiệu quả, dẫn đến sự không phù hợp giữa doanh thu hiện tại và trạng thái sản phẩm. Tuy nhiên, tình hình này sẽ không kéo dài lâu. Phala sắp nâng cấp mô hình token và mainnet của mình để phù hợp với các giai đoạn hỗ trợ Intel TDX và NVIDIA GPUs.

Ngoài ra, Phala sẽ tăng cường khả năng thu giữ giá trị của $PHA. Trong tương lai, các Điều hành viên mới ra mắt trên Spore.fun sẽ airdrop token cho người nắm giữ $PHA, chính thức biến nó thành một “cái xẻng vàng.”

TEE (Trusted Execution Environment) không phải là một công nghệ mới, nhưng sự gia tăng của AI Agents đã tạo đà mới cho nó trong các cuộc thảo luận trên thị trường. Không giống như chu kỳ hype được đẩy bởi PumpFun, sự phát triển của Phala đến từ nhiều năm phát triển và hoàn thiện cẩn thận. Nền tảng mạnh mẽ này đặt nó vào vị trí của một người đổi mới đích thực trong không gian này. Sự kết hợp giữa Agents và TEE không phải là một xu hướng thoáng qua mà phai như cái nhanh chóng bốc lên. Thay vào đó, nó cung cấp cơ hội đất màu cho các trường hợp sử dụng trong thế giới thực, cho phép các ứng dụng AI Agent trụ vững và phát triển.

Về BlockBooster: BlockBooster là một studio mạo hiểm Web3 hàng đầu tại châu Á, được hậu thuẫn bởi OKX Ventures và các tổ chức hàng đầu khác. Nó cố gắng trở thành đối tác đáng tin cậy cho những doanh nhân xuất sắc bằng cách kết nối các dự án Web3 với cơ hội thực tế thông qua đầu tư chiến lược và ủy thác, giúp các startup phát triển và mở rộng.

Miễn trừ trách nhiệm:

Bài viết / blog này chỉ mang tính chất tham khảo và phản ánh quan điểm cá nhân của tác giả, không phản ánh quan điểm của BlockBooster. Nó không có ý định:
(i) Cung cấp lời khuyên hoặc đề xuất đầu tư;
(ii) Thực hiện yêu cầu mua, bán hoặc giữ tài sản số; hoặc
(iii) Cung cấp lời khuyên tài chính, kế toán, pháp lý hoặc thuế.

Việc nắm giữ tài sản kỹ thuật số, bao gồm stablecoin và NFT, mang theo rủi ro cao với biến động giá đáng kể và thậm chí có khả năng trở nên vô giá. Bạn nên đánh giá cẩn thận xem giao dịch hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số có phù hợp với bạn dựa trên tình hình tài chính của bạn. Đối với những vấn đề cụ thể, vui lòng tham khảo ý kiến của luật sư, chuyên viên thuế hoặc chuyên gia đầu tư. Thông tin được cung cấp trong bài viết này (bao gồm dữ liệu thị trường và thống kê, nếu có) chỉ mang tính chất tham khảo chung. Mặc dù đã được chuẩn bị một cách cẩn thận, nhưng không chịu trách nhiệm về bất kỳ lỗi hoặc sót thông tin nào.

Cảnh báo:

1. Bài viết này được sao chép từ[TechFlow]. Bản quyền thuộc về tác giả gốc [TechFlow]. Nếu bạn có bất kỳ ý kiến ​​nào về việc tái bản, vui lòng liên hệ gate Learnđội sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt theo các thủ tục liên quan.
2. Chú ý Miễn trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ là của tác giả và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
3. Nhóm Gate Learn dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác. Việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn những bài viết dịch là cấm trừ khi có đề cập.