当FHE遇上Restaking：一文读懂行业新贵Mind Network

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作者｜jk

Mind Network 是第一个基于全同态加密（FHE）的通用再质押 Rollup 解决方案，为 EigenLayer 和以太坊生态系统带来了安全计算和共识。Mind Network 的解决方案支持对加密数据进行可验证的去中心化计算， 解决实际用例中面临的挑战，例如处理 AI 工作的去中心化 GPU 网络以及管理敏感用户数据的去中心化物理基础设施网络（DePIN）等。Mind Network 的解决方案已经与 io.net、AIOZ、Nimble Network (AI)、Chainlink 等项目达成产品市场共识。 

2. 项目里程碑

• Mind Network 获得了 Binance Labs、Hashkey、Big Brain、Chainlink、Comma 3、SevenX 的投资，并收到了以太坊基金会的资助，以研究 FHE 技术在以太坊上的实际应用

• Mind Network 由 Binance Incubation Camp 孵化

• Mind Network 参与 Chainlink BUILD 计划

• 与行业领导者合作如 ZAMA、Chainlink 等成为商业合作伙伴

• 测试网发布 3 个月内活跃钱包超过 60 万，交易次数近 300 万

• 社交媒体关注者和社区成员超过 80 万的

• 主网将于 5 月初启动

3. 再质押技术的风潮与所受到的挑战

目前市面上有越来越多的项目推出再质押，能在基础利率上再获得更多收益以及项目积分，数层叠加的收益让用户更积极参与，把再质押带到一个前所未见的风潮浪头，可谓这两个月最热门赛道的财富密码之一。

然而，再质押面临着不少挑战：

• 中心化风险：一个主要担忧是再质押可能导致质押中心化，少数验证者作弊和控制质押，这可能导致中立性降低。

• 复合风险：来自一个生态系统（例如 ETH）的 LST 可能会受损，并放大复合风险，使之对生态系统成为系统性风险。

• 数据安全性：操作者没有配备数据保护机制，可能影响数据隐私和计算公平性。对于像 AI 或 DePIN 网络这样的数据密集型网络来说，这是至关重要的。

4. Mind Network 解决方案

4.2 FHE 再质押层

Mind 的 FHE 再质押解决方案由三个互联的层构成：

• 再质押层：支持各种安全偏好的再质押代币，与 EigenLayer、StakeStone、Renzo、Babylon、Ankr 等行业头部项目合作，Mind Network 通过再质押代币将来自以太坊和比特币等一流网络的安全带给用户。Mind Network 与战略合作伙伴如 Chainlink CCIP 和 Connext 合作，提供跨不同网络的远程再质押。广受欢迎的产品 MindSAP（FHE 隐形地址）得到了原生支持，以保护链上和跨链交易的隐私和安全。

• FHE 安全层：Mind Network 相信，在 Web3 确保所有权的路径是端到端加密，这对于像 AI 或 DePIN 网络这样的数据密集型网络尤其关键。通稿引入增强 FHE 的验证者，以确保验证和共识计算过程的端到端加密。这种计算完全去中心化，FHE 验证者的所有者可以选择加入不同的网络并获得奖励。通过与模块化 fhEVM 合作伙伴 Fhenix 和 Inco 集成，安全性将进一步提高。

• 共识层：Mind Network 引入了一种专为 AI 任务设计的新颖的智能证明（POI）共识机制，确保在 FHE 验证者之间公平且安全地分配奖励，为网络内的行为提供一个强大的框架，以安全和透明地执行。此外，Mind Network 正在与 AltLayer、EigenDA 和 Arbitrum Orbit 合作推出一个 rollup 链，进一步提高共识计算的成本效率和性能速度。

上述解决方案不仅在安全性上带来实质的提升，也涵括了最热门的再质押项目，主网上线前最后的测试网活动阶已经热度攀升，在多重奖励激励下，预估主网上线后会带来更大一波关注。

4.3 Mind Network：智能证明

与依赖于解决复杂数学问题或持有一定数量的代币的工作证明（PoW）和权益证明（PoS）不同，智能证明（PoI）利用了机器学习（ML）任务的力量。换句话说，AI 网络中的节点通过执行 ML 任务而非传统方法获得奖励。

然而，为了保护机器学习任务的结果并减轻来自恶意 FHE 验证者的潜在威胁，Mind Network 提出基于 FHE 加密数据计算奖励和达成共识。通过利用 FHE，敏感数据在整个过程中保持加密，确保了机密性和完整性。

在 Mind Network 中，三个集群协调验证者的工作：挖矿集群、验证者集群、共识集群。挖矿集群在模型生成中扮演着关键角色，而验证者则评估这些模型的准确性。这些集群，即挖矿者和验证者，构成了子网的基本组成部分，共同推动网络的功能。相反，共识集群负责在多样化的验证者之间达成共识，确保网络内关键决策的一致，并计算分配给 Mind 子网参与者的奖励。这些集群共同构成了 Mind 验证服务的支柱，加强了网络的基础设施并促进了其运营效率。

4.4 再质押 x AI

AI 项目和系统正在呈指数级增长，AI 计算需求每 3.5 个月就会翻一番。然而，它面临着高度集中的 GPU 资源和治理模型的挑战，以发展主要的 AI 开发，例如模型训练、推理服务。这代表这个行业已经面临瓶颈，不仅是巨大的开销成本，还有伦理和隐私问题。 Mind Network 为 AI 在区块链上的用例做好了准备，提供了以下四个贡献：

贡献 0 ：加密经济的安全至关重要，特别是对于初启动的 AI 网络。Mind Network 引入多样化的再质押代币来消除来自单一生态系统的复合风险。

贡献 1 ：Mind Network 相信 AI 网络的需求和潜力是巨大的，将允许再质押代币持有者在最小化波动风险的同时分享看涨的 AI 代币的上涨空间。

贡献 2 ：AI 模型需要大量的参数来协作更新。Mind Network 引入了一个新的 AI 原生 rollup，具有更快的计算速度和更低的成本，以及一个为 AI 网络设计的创新的智能证明共识机制。

贡献 3 ：如果 AI 参数完全是明文数据，且每个操作者都能看到它。它很容易被相互复制，导致操纵。通过 FHE 的保护，Mind Network 启用匿名评分和投票来保持 AI 的秘密性，但可以公开验证。

5. Mind Network 团队

• 联合创始人团队是 Web3 项目的连续创业者和以太坊基金会研究员

• 顶尖的密码学博士、研究员和学术获奖者

• 团队成员来自微软、谷歌、麦肯锡、剑桥大学等一线公司和大学