加密世界，从不缺少新的叙述，但很少有人能称之为性感和务实。
例如本轮 AI 虽然云计算已经成为未来数字经济时代的关键生产力，但传统的云计算已经成为未来数字经济时代的关键生产力 Web2 巨头垄断了高质量的高性能 GPU 和算率资源，而中尾项目没有议价权和自主权，更广泛的可验证计算应用领域也面临着无米锅的困境。
因此 AI Crypto 在浪潮下，全同态加密(FHE)最近，这些概念逐渐进入房间，被广泛视为可验证的计算和计算 AI 机密数据处理的最佳解决方案之一。
本文将角度定位为「可验证云计算基础设施设施」的加密老兵 Marlin,挖一挖作为切合 AI、MEV、Oracle、ZK、TEE 等待多线叙事 DeAI 如何适合现在的项目，如何适合现在的项目？ AI 热潮，又能不能做到「AI Crypto」跑道带来了全新的变量。
AI 下半场，离不开「可验证云计算」?
目前大家都知道，除了 AIGC 除了大模型的快速膨胀外，无数的医疗、教育、智能驾驶等都处于早期爆发阶段 AI 场景正在迅速蔓延，这些都需要大量的计算。
但对于这种细分情况，客户医疗、教育、智能驾驶信息都是经济甚至生命安全的关键数据：如医疗卫生、能源供应、带宽网络、互联网车辆等维度的信息数据，不仅直接关系到个人秘密数据的安全，还需要通过更广泛的信息共享与合作促进跑道的发展。
但另一方面，亚马逊云技术是传统的云服务市场(AWS)、微软 Azure、谷歌云平台(GCP 互联网巨头占据主流地位——三家公司占据云计算总额的60%以上，处于明显的卖方市场。
这种市场结构最明显的问题之一是普遍依赖集中式云主机，这意味着开发者/项目方对其云服务的信任本质上与一家或多家巨头的信誉高度相关，相当于将数据自主权和安全性转移给 Web2 巨头公司。
就这样，近年来，云服务厂商频频发生数据泄露事件，给个人和机构造成重大损失。因此，无论开发商/项目方如何看待，「去中心化」这个 Crypto 世界的核心问题，与其相信巨人会「不*」(Don't Be Evil),远不如机制设计「不能*」(Can't Be Evil)。
在此背景下，如果仔细分析， AI 事实上，云计算方向仍在底层和底层 Web2 完善的云计算服务解决方案存在生态差距，即机密计算技术的转型成本较高。因此，行业内如何实现程序的快速安全部署并没有特别好的解决方案，导致无法满足 AI Web3 所需的一系列应用功能也限制了其发展势头。
所以说白了，AI 下半年云计算市场的发展迫切需要一整套面向云计算市场的发展 Web3 区块链开发工具集提供了满足分散、可验证、低延迟、低成本的综合解决方案。从这个角度来看，分散验证云计算服务的重要性也逐渐暴露出来，只是卡住了这个细分方向的差距：
在此背景下，分散化可以验证云计算服务的重要性，并逐渐暴露在水面上。作为一种使用加密算法执行计算的解决方案，允许使用加密算法进行计算在不透露底层数据的情况下，验证数值的准确性，既不泄露个人信息，也不泄露关键数据。
所有这些，和 Web3 使用场景非常一致，从而催生了业内用户对机密云计算的诸多想象空间，比如零知识证明(ZKP)、多方计算(MPC)以及近期再度火爆的全同态加密(FHE)跑道特别受市场关注。
而这也是 Marlin 做什么-任何事 DePIN/Web2.5/AI 应用程序，只要需要低延迟、高计算能力的计算服务，其实可以选择在 WeTEE 部署，获得与传统云服务相同的通用云计算方案。
再次理解 Marlin:变成 AI 世界的可验证 L0
如果用一句话来描述 Marlin 在 AI 可以验证计算领域的愿景，实际上是在 AI 目前，大型模型训练越来越重要，致力于通过基础设施层的插件直接协助必要的插件 AI 计算需求方随时随地将可验证的云计算服务集成到现有产品中：
本质上，它是成为一个 AI 世界的验证是通用的 L0，所以它封装了主要功能，基于L0， TEE 高性能节点增强网络和 ZK 可验证通信网络为项目方提供一键调用服务：
其中 Marlin 借助可信执行环境， (TEE) 并基于零知识证明(ZKP)协处理器促进硬件等级数据和代码与其他过程的隔离，保证数据的机密性和运行计算的完整性，实现计算结果的准确性和可验证性，不被篡改。
与大多数同时不同 ZK 协助处理器专为某些环境设计(RISC-V、WASM 或 MIPS)而设计，只能处理适合语言编写的程序，Marlin 的 ZK 确认市场是基于电路的，因此与语言无关。允许节点选择他们想要支持的电路——可以直接移植现有的电路 Python、C 或 Go 应用程序或使用程序 zkVM。
同时 Marlin 一般来说，网络结构可以分为 Oyster、Kalypso、中继网络(Marlin Relay)这「三驾马车」。
其中 Oyster 和 Kalypso 各自使用可信执行环境(TEE)和零知识证明(ZKP)为了保证计算的正确性和安全性，中继网络负责通过内置的鼓励功能，确保不可靠的节点能够为网络贡献资源，而不会对其安全产生不利影响：
Oyster 作为由 TEE 链下服务的核心愿景是链下服务允许用户以最小的变化，在 Marlin 在云计算网络上部署自己的后端或实现智能合约扩展，因此，其最大的优点之一是它没有服务器特性——用户不需要设置节点并选择要使用的特定节点，结果可以很容易地返回给用户；
Kalypso 则代表了 Marlin 零知识证明(ZKP)要知道灵活的集成，要知道使用 FPGA、GPU 和 ASIC 硬件升级可以显著加速 ZK 确认的形成率降低了时间和成本。而 Marlin 网络依赖于内容 GPU 和 FPGA 外包节点 ZK 确认生成，从而有效地处理客户端的请求并返回产生的确认；
Marlin Relay 它是一个与区块链无关的未经许可的中继网络，具有内置的鼓励功能，可以同时与多个区块链集成。鼓励结构确保了不可信赖的节点能够为网络贡献资源，而不会对其安全产生不利影响；
值得注意的是，Marlin 节点网络中的每个节点运维都配备了节点网络 TEE,同时，可以在存储系统中构建安全隔离 Enclave 飞地环境，确保运算存储数据时信息不被窥探和泄露。
并且每个节点都通过 ZK 该协议允许一方向另一方确认某一解释是真实的，而不需要披露任何具体的解释数据，这确保了数据主体的信息安全和事实的准确性。
总的来看,Marlin 作为一个方向 AI 可验证云计算 L0，面向广泛的场景，可以基于分散的分布式节点网络系统，为 Oracle 预言机、ZK Prover 系统、AI 人工智能等应用场景提供节点计算能力、存储等网络资源服务，成为许多加密场景 AI 使用的数据保护基石。
Marlin 及「AI 世界 L0」的想象空间
从这个角度来看，Marlin 其实是在演关键的时候 AI Web3 下半场的基础设施角色——核心本质是真正带来可验证计算 AI 与 Web3 世界。
例如，借助自己「L0」可验证云计算部件服务的属性，Marlin 更进一步，把自己变成一块「乐高积木」,变成 AI「可验证计算 」服务的关键基础设施部件赋能了每条赛道 DApp 商品实现了完全可验证的计算属性。
最直观的使用场景是 Marlin 可以在 AI 在大模型训练日益重要的基础上，基于大模型训练日益重要的时刻 TEE 可靠执行环境协处理器可以 AI 模型训练提供安全的模型训练和计算环境，这意味着 ChatGPT 以外,不同的大模型项目可以集成 Marlin 或基于 Marlin 构造，形成可友好插入使用的可验证计算中间件，然后通过「可验证计算 」实现赋能的方式。
同时，更重要的是建立一个分散、透明、可验证的鼓励环境，使分布式节点网络成为分散的云计算能力「租赁」服务体系，即实现更广泛的服务体系，即 DePIN 通过代币鼓励领域模型降低云计算服务成本:
收集闲置算率，以便宜的成本和更灵活的配置方式，帮助企业家培养更个性化的中小企业家 AI 该模型大大提高了资源的利用率。
这也只是 Marlin 可以作为可验证的计算中间件赋能 AI 冰山一角的应用场景。
总结
简言之,Marlin 所能给 AI Web3 最重要的想象空间是作为 L0 层层基础设施赋能各种基础设施，赋能各种基础设施 AI 项目方开发原生可验证计算的产品和服务(即可验证计算的中间件)。
其实作为 AI Web3 时代不可缺少的核心部件，在一定程度上相当于行业的关键「基础设施」:
从底层算率供求匹配，到预测数据提供，到基于分布式存储的分散前端服务等，基本上可以形成逻辑闭环，使用户和应用能够低成本，灵活获得验证计算插件服务，有效利用和发挥数据的价值，为多样化的应用领域奠定基础。
可以清楚的是，在 AI 在下半场，可以验证计算跑道仍有巨大的价值潜力等待我们挖掘，特别是叠加 Web3 基于链上的「可验证计算 」概念本身包含的内容可能更宏伟。
不止于 AI,几乎所有我们能想到的应用程序，如链上娱乐、社交网络、游戏等，都可以进一步扩大可验证计算/机密数据服务的想象空间。
在这个日拱一卒的建设中，Marlin 很有可能成为未来应有的一切 AI Web3 应用程序的关键底层基础设施也可能是 AI Web3 时代真的是可验证计算的最大想象空间。
