Dự án JOINER: Mở đường cho 6G và hơn thế nữa ở Vương quốc Anh

Việc tích hợp tính toán phi tập trung bí mật (CDC) và tăng tốc GPU đang biến đổi cảnh quan xử lý dữ liệu an toàn và hiệu quả. Những công nghệ này cung cấp một phương pháp đột phá để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong khi đạt được hiệu suất tính toán vô song. Bằng cách tận dụng CDC để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và sử dụng GPU cho xử lý tốc độ cao, chúng ta có thể quản lý và phân tích dữ liệu một cách an toàn trên các mạng phân tán, mở ra những khả năng mới cho đổi mới. ## Tính toán phi tập trung bí mật [Tính toán phi tập trung bí mật](https://www.twentysix.cloud/blog/articles/confidential-virtual-machine-overview/), hay CDC, là một sự thay đổi trong cách xử lý dữ liệu. Nó cho phép tính toán an toàn trên dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư của nó. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật mã hóa và các vùng bảo mật phần cứng, CDC đảm bảo rằng dữ liệu vẫn được mã hóa trong suốt quá trình tính toán, ngay cả từ chính các nút tính toán. Cách tiếp cận này giảm thiểu rủi ro vi phạm dữ liệu và truy cập trái phép. Sức mạnh của GPU, ban đầu được thiết kế để xử lý đồ họa, đã phát triển thành các động cơ xử lý song song mạnh mẽ. Khả năng thực hiện nhiều phép tính đồng thời khiến chúng trở nên lý tưởng cho việc tăng tốc một loạt các tác vụ tính toán, từ học máy và mô phỏng khoa học đến khai thác dữ liệu và mã hóa. Bằng cách tích hợp tăng tốc GPU vào CDC, chúng ta có thể khai thác tối đa tiềm năng của cả hai công nghệ. Sự kết hợp này mang lại một số lợi thế đáng kể: * Quyền riêng tư được cải thiện: CDC đảm bảo rằng dữ liệu vẫn được mã hóa trong quá trình tính toán, trong khi tăng tốc GPU có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán mã hóa phức tạp một cách hiệu quả. * Hiệu suất cải thiện: GPU có thể tăng tốc đáng kể việc thực hiện các tác vụ tính toán nặng, chẳng hạn như đào tạo các mô hình học máy lớn hoặc phá vỡ các mã hóa. * Khả năng mở rộng: CDC có thể được mở rộng trên nhiều nút, và tăng tốc GPU có thể được sử dụng để phân phối khối lượng công việc giữa các nút này, cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng hơn nữa. * Giảm độ trễ: Bằng cách chuyển giao các tác vụ tính toán nặng cho GPU, chúng ta có thể giảm độ trễ tổng thể của quá trình tính toán. ### Cách tiếp cận của chúng tôi: QEMU Hypervisor và PCI-Passthrough Để hiện thực hóa lợi ích của CDC và tăng tốc GPU, chúng tôi đã áp dụng một cách tiếp cận mới sử dụng [QEMU hypervisor](https://www.qemu.org/) và công nghệ PCI-passthrough. Cách tiếp cận này cho phép chúng tôi cách ly an toàn các tài nguyên GPU trong một môi trường tính toán bí mật. * QEMU Hypervisor: QEMU, một nền tảng ảo hóa đa năng, cung cấp một môi trường an toàn và cách ly để chạy các máy ảo. Bằng cách tận dụng khả năng của QEMU, chúng tôi có thể tạo ra một môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) cho tính toán bí mật. * PCI-Passthrough: PCI-passthrough cho phép truy cập trực tiếp vào các thiết bị phần cứng, chẳng hạn như GPU, từ bên trong một máy ảo. Điều này cho phép chúng tôi khai thác toàn bộ sức mạnh của GPU để tăng tốc các phép tính trong TEE. Bằng cách kết hợp QEMU và PCI-passthrough, chúng tôi có thể tạo ra một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt cho [tính toán phi tập trung bí mật](https://aleph.im/) với tăng tốc GPU. Cách tiếp cận này cung cấp một mức độ bảo mật và hiệu suất cao, làm cho nó phù hợp cho một loạt các ứng dụng, bao gồm: * AI và Học máy an toàn: Đào tạo và triển khai các mô hình học máy trên dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. * Phân tích dữ liệu riêng tư: Phân tích các tập dữ liệu lớn trong khi bảo vệ tính bảo mật của dữ liệu. * Blockchain và Tiền điện tử: Bảo mật các giao dịch blockchain và hoạt động khai thác. * Kết xuất từ xa an toàn: Kết xuất đồ họa phức tạp và trải nghiệm thực tế ảo từ xa mà không làm lộ dữ liệu nhạy cảm. ### Kết luận Sự kết hợp giữa tính toán phi tập trung bí mật và tăng tốc GPU đánh dấu một bước tiến quan trọng trong xử lý dữ liệu an toàn và hiệu quả. Bằng cách tận dụng những điểm mạnh của các công nghệ này, chúng ta có thể giải quyết những thách thức cấp bách trong quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và hiệu suất tính toán. Việc sử dụng sáng tạo QEMU và PCI-passthrough của chúng tôi cung cấp một khung linh hoạt và có thể mở rộng, mở ra tiềm năng chuyển đổi của tính toán dữ liệu an toàn trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Trong bối cảnh đang phát triển của tiếp thị kỹ thuật số, sự căng thẳng giữa việc cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa và tôn trọng quyền riêng tư của người dùng ngày càng trở nên rõ ràng. Các nhà tiếp thị thường được so sánh với những người khoan dầu, háo hức khai thác giá trị từ dữ liệu nhưng đôi khi lại bỏ qua những hệ quả đạo đức của hành động của họ. Những sai lầm gần đây của các công ty, chẳng hạn như việc chia sẻ thông tin sức khỏe riêng tư của Kaiser Permanente một cách tình cờ ảnh hưởng đến hàng triệu người, làm nổi bật sự cần thiết cấp bách phải chuyển sang các chiến lược ưu tiên quyền riêng tư. Khi người tiêu dùng ngày càng thận trọng hơn về thông tin cá nhân của họ, thách thức đối với các nhà tiếp thị là cân bằng giữa các phương pháp bảo vệ dữ liệu sáng tạo và các mục tiêu kinh doanh. Công nghệ Web3 mang đến cơ hội chuyển mình cho các nhà tiếp thị để xây dựng lại niềm tin với người tiêu dùng bằng cách ưu tiên quyền riêng tư và sự đồng ý. Các phương pháp tiếp thị truyền thống, thường bị coi là xâm phạm, đang mất dần hiệu quả khi người dùng yêu cầu sự minh bạch và kiểm soát đối với dữ liệu của họ. Các vấn đề như vi phạm dữ liệu và thiếu sự đồng ý của người dùng đang khiến khách hàng rời bỏ, dẫn đến sự mất niềm tin có thể gây tổn hại nghiêm trọng cho các thương hiệu. Việc vi phạm dữ liệu của Ticketmaster là một lời nhắc nhở rõ ràng về hậu quả của việc không bảo vệ dữ liệu người dùng, nhấn mạnh sự cần thiết phải có một cách tiếp cận mới tôn trọng quyền của người dùng và thúc đẩy lòng trung thành. Công cụ R3ach của iExec là ví dụ về cách các nhà tiếp thị có thể điều hướng trong bối cảnh phức tạp này bằng cách thực hiện các chiến lược ưu tiên quyền riêng tư. Bằng cách sử dụng công nghệ điện toán bảo mật, R3ach cho phép giao tiếp an toàn với người dùng mà không cần truy cập thông tin cá nhân của họ. Giải pháp sáng tạo này không chỉ tạo điều kiện cho các chiến dịch tiếp thị nhắm mục tiêu mà còn trao quyền cho người dùng bằng cách cho phép họ kiểm soát lựa chọn chia sẻ dữ liệu của mình. Khi các thương hiệu áp dụng những thực tiễn tập trung vào quyền riêng tư này, họ có thể lấy lại niềm tin của người tiêu dùng và thiết lập mối quan hệ lâu dài, cuối cùng định vị mình cho thành công trong một thị trường chú trọng quyền riêng tư.

Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng, nhưng nhiều công ty vẫn phụ thuộc vào các dịch vụ tập trung như Amazon Web Services (AWS) cho nhu cầu tính toán đám mây của họ. Sự phụ thuộc này có thể dẫn đến chi phí cao và khả năng xảy ra sự cố. Wes Levitt, người đứng đầu chiến lược tại Theta Labs, lập luận rằng tính toán đám mây phi tập trung cung cấp một giải pháp cho những thách thức này. Trong một tập gần đây của podcast The Agenda, Levitt đã thảo luận về cách mà sự phi tập trung không chỉ giảm chi phí mà còn nâng cao độ tin cậy và tính linh hoạt cho người dùng. Ông nhấn mạnh rằng bằng cách tránh xa một vài điểm thất bại tập trung, Theta Labs nhằm mục đích dân chủ hóa quyền truy cập vào sức mạnh tính toán, đặc biệt trong các lĩnh vực AI và học thuật. Theta Labs là động lực đứng sau Mạng Theta, tự định vị mình là một giải pháp đám mây phi tập trung cho AI, truyền thông và giải trí. Levitt lưu ý rằng trong khi công ty ban đầu tập trung vào truyền thông, họ đã thấy sự gia tăng đáng kể trong số lượng khách hàng liên quan đến AI, đặc biệt từ các tổ chức học thuật. Ông đã nêu bật các quan hệ đối tác với các trường đại học hàng đầu của Hàn Quốc và Đại học Oregon, giải thích rằng các dịch vụ đám mây phi tập trung cung cấp một lựa chọn tiết kiệm chi phí cho các tổ chức không thể chi trả cho AWS. Tính linh hoạt này rất quan trọng đối với các tổ chức học thuật, những người thường cần mở rộng tài nguyên tính toán của họ nhanh chóng cho các dự án nghiên cứu trước các hội nghị và sau đó thu hẹp lại sau đó. Ngách AI phi tập trung đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể, với vốn hóa thị trường của các dự án tiền điện tử AI và dữ liệu lớn tăng vọt từ 16,17 tỷ USD vào tháng 12 năm 2023 lên hơn 70 tỷ USD vào tháng 12 năm 2024. Mặc dù có sự bùng nổ này, Levitt đã làm rõ rằng mục tiêu của Mạng Theta không phải là loại bỏ AWS hoặc các nhà cung cấp đám mây tập trung khác. Ông thừa nhận rằng sẽ luôn có các trường hợp sử dụng cho sự tập trung, đặc biệt là cho các ứng dụng cụ thể yêu cầu tài nguyên tập trung. Tuy nhiên, ông vẫn lạc quan về tiềm năng của AI phi tập trung để cạnh tranh với các giải pháp tập trung trong tương lai, gợi ý rằng khi nhu cầu về các dịch vụ phi tập trung tăng lên, chúng có thể trở nên quan trọng như nhau trong bối cảnh công nghệ.

Trong bối cảnh đang phát triển của Web3, sở hữu dữ liệu đã nổi lên như một mối quan tâm quan trọng đối với các nhà phát triển và người dùng. Khi các ứng dụng phi tập trung (dApps) ngày càng phát triển, các câu hỏi xung quanh việc ai có thể truy cập dữ liệu của người dùng, cách dữ liệu được sử dụng và liệu người dùng có thể lấy lại quyền kiểm soát sau khi chia sẻ trở nên rất quan trọng. Lời hứa của Web3 là trao quyền cho người dùng kiểm soát thông tin cá nhân của họ, điều này đòi hỏi một sự thay đổi trong cách các nhà phát triển tiếp cận bảo mật và quản trị dữ liệu. iExec cung cấp một bộ giải pháp được thiết kế để giải quyết những thách thức này, đảm bảo rằng người dùng giữ quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu của họ ngay cả sau khi đã chia sẻ. Các nhà phát triển phải đối mặt với một số thách thức chính liên quan đến sở hữu dữ liệu, bao gồm bảo mật, kiểm soát và niềm tin. Người dùng thường do dự khi tham gia vào các dApps do lo ngại về việc truy cập trái phép vào dữ liệu của họ. Các công cụ của iExec, chẳng hạn như DataProtector, cung cấp mã hóa mạnh mẽ cho cả lưu trữ và chia sẻ dữ liệu, cho phép người dùng mã hóa các tệp trước khi chia sẻ chúng trên các nền tảng phi tập trung. Thêm vào đó, hệ thống mã hóa dữ liệu trên chuỗi của iExec cho phép người dùng biến thông tin của họ thành tài sản kỹ thuật số, cấp cho họ khả năng cấp hoặc thu hồi quyền truy cập khi cần thiết. Điều này đảm bảo rằng người dùng có thể chia sẻ thông tin nhạy cảm, như hồ sơ y tế, trong khi vẫn giữ quyền kiểm soát về việc ai có thể truy cập và trong bao lâu. Hơn nữa, các công cụ tăng cường quyền riêng tư của iExec, chẳng hạn như Privacy Pass, trao quyền cho người dùng Web3 kiếm tiền từ dữ liệu cá nhân của họ mà không phải hy sinh quyền sở hữu hoặc quyền riêng tư. Bằng cách cho phép người dùng tham gia vào các chiến dịch tiếp thị mục tiêu trong khi giữ thông tin cá nhân của họ bí mật, iExec tạo điều kiện cho một môi trường an toàn cho việc kiếm tiền từ dữ liệu. Sự kết hợp giữa công nghệ blockchain và Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEEs) đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm vẫn được bảo vệ trong quá trình xử lý, cho phép các ứng dụng bên thứ ba tương tác với các tập dữ liệu được mã hóa mà không bao giờ truy cập vào thông tin thô. Khi các nhà phát triển điều hướng những phức tạp của sở hữu dữ liệu trong Web3, iExec cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng niềm tin và trao quyền cho người dùng trong hệ sinh thái phi tập trung.

Mạng Lưới Cơ Sở Hạ Tầng Vật Lý Phi Tập Trung (DePIN) đang nổi lên như một lực lượng chuyển đổi trong cảnh quan blockchain, sử dụng các giao thức phi tập trung để quản lý các cơ sở vật chất và giải quyết những bất cập trong các mạng lưới tài nguyên tập trung. Được đặt tên bởi công ty truyền thông và nghiên cứu Web3 Messari, DePIN đã thu hút được sự chú ý kể từ khi ra mắt, đặc biệt là trong nửa cuối năm 2023 và xuyên suốt năm 2024. Những dự án này nhằm giảm thiểu các vấn đề như sai sót của con người, sự cố và tính minh bạch tài chính, cung cấp các lựa chọn an toàn và tiết kiệm chi phí hơn. Hiện tại có khoảng 296 dự án DePIN đang hoạt động, lĩnh vực này đang chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc, cho thấy sự quan tâm mạnh mẽ đến các giải pháp phi tập trung trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm AI, di động và sức khỏe. Sự phát triển của DePIN có thể được truy nguyên về các dự án blockchain sớm như IOTA và Filecoin, với sự ra mắt của Helium vào năm 2019 đánh dấu một cột mốc quan trọng cho kết nối phi tập trung. Khi thuật ngữ DePIN trở nên phổ biến, nó bao gồm ngày càng nhiều dự án tận dụng blockchain cho quản lý dữ liệu và phân phối phần thưởng. Bằng cách sử dụng hệ thống 'cắm và chạy', các mạng DePIN tạo điều kiện cho việc kết nối các cơ sở hạ tầng độc lập, chẳng hạn như thiết bị IoT và lưới GPU phi tập trung. Cách tiếp cận sáng tạo này cho phép xử lý dữ liệu và chức năng quản trị hiệu quả, cho phép nhiều ứng dụng đa dạng từ chia sẻ xe phi tập trung đến mạng lưới tài nguyên máy tính. Hiện tại, thị trường DePIN có giá trị 33 tỷ USD, đang phát triển mạnh mẽ, với một số dự án đạt vốn hóa thị trường vượt quá 1 tỷ USD. Khi chúng ta nhìn về phía trước đến năm 2024 và xa hơn, những phát triển quan trọng cần theo dõi bao gồm sự tích hợp của AI, sự xuất hiện của các hệ sinh thái đa token và sự mở rộng vào tài chính thương mại. Mặc dù phải đối mặt với những thách thức như sự không chắc chắn về pháp lý và độ phức tạp của công nghệ blockchain, các mạng DePIN đang sẵn sàng cho việc áp dụng ngày càng tăng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Bằng cách loại bỏ các trung gian và tạo ra các mạng lưới cân bằng, DePIN có thể định nghĩa lại quản lý tài nguyên và tiện ích trong thế giới phi tập trung, khiến cho việc nghiên cứu kỹ lưỡng trở nên cần thiết cho các nhà đầu tư tiềm năng trước khi tham gia vào những dự án đổi mới này.

Trong một phát triển quan trọng trong lĩnh vực blockchain và AI, io.net và Mira Network đã công bố một quan hệ đối tác chiến lược nhằm nâng cao xác minh AI không cần tin cậy. Sự hợp tác này kết hợp khả năng tính toán GPU phi tập trung của io.net với các kỹ thuật đồng thuận tiên tiến của Mira Network để giải quyết những thách thức hiện tại về độ chính xác, độ tin cậy và khả năng mở rộng trong các đầu ra AI. Việc tích hợp các công nghệ này dự kiến sẽ mang lại việc xác minh dữ liệu do AI tạo ra nhanh hơn, chính xác hơn và tiết kiệm chi phí hơn, cuối cùng cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm độ trễ cho các dịch vụ của Mira Network. Tại trung tâm của quan hệ đối tác này là hệ thống xác minh AI dựa trên đồng thuận của Mira Network, giúp giảm đáng kể tỷ lệ lỗi. Bằng cách sử dụng mạng GPU phi tập trung rộng lớn của io.net, Mira sẽ có quyền truy cập vào một nguồn sức mạnh tính toán hiệu quả về chi phí, tạo điều kiện cho việc xác minh đầu ra AI nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Sự hợp tác này cũng hỗ trợ Chương trình Ủy quyền Node của Mira, khuyến khích các nhà đóng góp ủy quyền tài nguyên GPU và tham gia vào các hoạt động xác minh AI, từ đó dân chủ hóa quyền truy cập vào công nghệ AI và cho phép người tham gia kiếm phần thưởng. Khi nhu cầu về các giải pháp AI đáng tin cậy ngày càng tăng, quan hệ đối tác giữa io.net và Mira Network đang chuẩn bị thiết lập các tiêu chuẩn mới về độ chính xác trong xác minh AI. Nghiên cứu hiện tại cho thấy rằng lý luận AI tiên tiến có thể có tỷ lệ lỗi cao tới 30%, nhưng thông qua cách tiếp cận đồng thuận của họ, Mira nhằm mục tiêu giảm những lỗi này xuống dưới 5%, với mục tiêu dài hạn là đạt được dưới 0,1%. Mục tiêu đầy tham vọng này, được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng GPU toàn cầu của io.net, sẽ cho phép Mira Network mở rộng quy trình xác minh của mình một cách hiệu quả trong khi duy trì hiệu suất cao và độ trễ thấp, đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu của cơ sở khách hàng đang mở rộng trong bối cảnh AI đang phát triển.