【英文长推】Nillion：构建 AI 时代的盲计算基础设施

Chainfeeds 导读：

AI 技术带来的代表性副作用之一就是数据隐私问题。由于 AI 模型的训练与推理不可避免地涉及个人数据等敏感信息，Nillion 通过引入加密数据计算技术与区块链架构，有效解决了这一问题，使用户能够在安全前提下保护并使用自己的数据。

文章来源：

https://x.com/FourPillarsFP/status/1910257915329732689

文章作者：

100y.eth💜 | a41

观点：

100y.eth💜 | a41：Nillion 正在构建一套专为隐私保护型 AI 服务设计的基础设施，其核心方法是通过密码学计算来实现数据在加密状态下的处理。整个系统架构由两个主要组成部分构成：Petnet 和 NilChain。Petnet 是一个去中心化网络，专注于对加密数据的处理，但本身不存储数据；NilChain 则是基于 Cosmos SDK 构建的区块链，用于管理交易、激励机制以及治理逻辑。Nillion 的核心创新在于采用了多种隐私增强技术（PETs），例如多方安全计算（MPC）与同态加密，来在加密数据不被解密的前提下完成计算任务。这使得 AI 应用在处理用户数据时无需担心数据泄露或隐私侵犯。Petnet 网络负责执行加密用户操作（UserOps）以及推理任务，而 NilChain 则记录这些交互的哈希信息，以确保每次操作都具备可验证性与可审计性。 Nillion 引入了名为 Orchestration Layer 的协调层，以提升任务在 Petnet 网络中的分配与执行效率。这一层采用集群调度系统，根据不同节点的算力资源来动态分配工作负载。不同于传统区块链在每笔交易都需要全节点达成共识的设计，Petnet 使用本地验证 + 全网哈希审核的机制，大幅提高了系统吞吐量，同时仍保持密码学级别的安全保证。此外，Nillion 网络还设计了内建的代币激励系统与惩罚机制，以维持节点的诚实行为。任何计算结果与预期偏离的节点将被惩罚（Slashing），而成功完成可验证计算的节点则会获得奖励。这样的经济机制对于引导网络早期的参与者行为、构建去中心化且可扩展的 AI 计算网络至关重要。 在未来阶段，Nillion 计划集成更前沿的隐私增强计算技术，同时扩展支持更多垂直应用场景，例如去中心化科学（DeSci）、去中心化物理基础设施网络（DePIN）以及去中心化身份（DID）等。其长期愿景是打造一个安全、可验证、支持大规模并发计算的 Web3 AI 计算底层。也就是说，在这个网络中，用户无需信任任何单一机构，就能在保护隐私的前提下调用强大的 AI 推理与处理能力。Nillion 正在通过融合加密计算与分布式激励网络，搭建一个可服务全球开发者、企业与机构的隐私计算基础层，让去信任计算与数据隐私实现真正的规模化统一。【原文为英文】