प्राइवेसी एआई नैरेटिव को ओपनक्लॉ द्वारा वेनीस को बढ़ावा देने से गति मिल रही है

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

लेखक | डिंगडिंग (@XiaMiPP)

लोकप्रिय नवाचारी OpenClaw ने प्राइवेसी AI के लिए समर्थन शुरू कर दिया है, जिससे "निराश गुप्त ट्रेडर्स" को फिर से नए बजाव की दिशा मिल गई है।

इसी कथानक के संदर्भ में, प्राइवेसी कॉम्प्यूटिंग और AI एजेंट इंफ्रास्ट्रक्चर से संबंधित कई प्रोजेक्ट्स बाजार की दृष्टि में वापस आने लगे हैं। Odaily स्टार डेली ने देखा कि इस चर्चा के तीव्र होने के दौरान, कई प्रोजेक्ट्स संभावित लाभार्थी बन गए हैं।

वेनीस एक अनुमति-रहित और गोपनीयता पर आधारित AI जनरेटिव प्लेटफॉर्म है, जिसे डिसेंट्रलाइज्ड ChatGPT के रूप में स्थित किया गया है। गोपनीय AI पर चर्चा की शुरुआत वेनीस से हुई, क्योंकि OpenClaw ने मूल रूप से अपने दस्तावेज़ में वेनीस की उल्लेखनीय सिफारिश की थी, लेकिन 24 घंटे के भीतर इसे तुरंत हटा दिया गया। हालाँकि सिफारिश हटा दी गई, लेकिन इस कार्रवाई ने अधिक लोगों का ध्यान वेनीस और उसकी गोपनीयता-प्राथमिकता वाली प्रकृति की ओर आकर्षित किया।

अधिकांश AI प्रोजेक्ट्स के विपरीत, वेनीस की केंद्रीय कहानी AI मॉडल क्षमताएं नहीं, बल्कि गोपनीयता है। मुख्यधारा के AI प्लेटफॉर्म्स धीरे-धीरे कंटेंट रिव्यू को मजबूत कर रहे हैं, AI डेटा लीक और मॉडल ट्रेनिंग विवाद जमा हो रहे हैं, इस स्थिति में, “नहीं रिकॉर्ड करना, नहीं रिव्यू करना” प्रोडक्ट पोजीशनिंग, क्रिप्टो समुदाय के सबसे संवेदनशील मूल्यों को सीधे लक्षित करती है।

AI एजेंट के तेजी से फैलने के समय, वेनेस ने इस "कालानुक्रमिक लाभ" को सही ढंग से पकड़ लिया। और अधिक आश्चर्यजनक बात यह है कि वेनेस प्रोजेक्ट टीम VVV टोकन की आपूर्ति को सक्रिय रूप से कम कर रही है, जिससे मुद्रास्फीति कम हो रही है। मांग में वृद्धि और आपूर्ति में कमी के संयोग से VVV टोकन की सकारात्मक प्रतिक्रिया की अपेक्षा और मजबूत हो गई है।

पढ़ें संदर्भ: `OpenClaw Venice.ai का समर्थन करता है, VVV टोकन ने जनवरी में 500% से अधिक की वृद्धि की`

नियर प्रोटोकॉल, जो पहले उच्च प्रदर्शन के लिए जाना जाता था, AI लहर के प्रभाव में सक्रिय रूप से अपनी स्थिति सुधारने का प्रयास कर रहा है। यह केवल TPS और कम गैस की तलाश करने वाला "पारंपरिक L1" नहीं रहा, बल्कि अब अपनी कहानी को AI Agent के युग के लिए निष्पादन स्तर और सेटलमेंट बुनियादी ढांचे की ओर ले जा रहा है, ताकि नए प्रौद्योगिकी चक्र में नए विकास कहानी का पता लगा सके।

2025 से, NEAR Intents (इंटेंट सिस्टम) को बड़े पैमाने पर लागू किया जा रहा है, जिससे उपयोगकर्ता या AI एजेंट केवल "अंतिम वांछित परिणाम" व्यक्त कर सकते हैं, और बैकएंड स्वचालित रूप से 35+ चेनों के बीच जटिल कार्रवाई करता है, बिना हस्ताक्षरित ब्रिजिंग, वॉलेट बदलने या रूटिंग की आवश्यकता के।

25 फरवरी, 2026 को, NEAR ने इस इंटेंट सिस्टम को अपग्रेड करके Confidential Intents लॉन्च किया। इस संस्करण ने मूल इंटेंट एक्जीक्यूशन फ्रेमवर्क पर प्राइवेसी कॉम्प्यूटिंग क्षमता जोड़ी, जिसमें Near के प्राइवेसी शार्डिंग मैकेनिज्म के साथ ट्रस्टेड एक्जीक्यूशन एनवायरनमेंट (TEE) का उपयोग करके क्रॉस-चेन ट्रेडिंग के दौरान एक्सचेंज पाथ, ट्रांजैक्शन साइज या विशिष्ट रणनीति जैसे महत्वपूर्ण विवरणों को छुपाया जा सकता है। हालाँकि, यह Zcash या Monero की तरह सभी ट्रांजैक्शन पर अनिवार्य प्राइवेसी लागू नहीं करता, बल्कि इंटेंट एक्जीक्यूशन के लिए एक वैकल्पिक प्राइवेसी परत जोड़ता है। इसका मुख्य लक्ष्य ट्रांजैक्शन को एनोनिमाइज़ करना नहीं है, बल्कि MEV, प्री-रनिंग और सैंडविच हमलों जैसे ऑन-चेन आर्बिट्रेज़ व्यवहारों से बचना है, ताकि ट्रेडिंग के दौरान सुरक्षा बढ़े।

भविष्य में AI एजेंट ब्लॉकचेन के मुख्य "उपयोगकर्ता" बन सकते हैं, जो स्वयं संपत्ति रखेंगे, क्रॉस-चेन लेनदेन करेंगे, रणनीतियाँ निष्पादित करेंगे और यहाँ तक कि एक-दूसरे के साथ समन्वय करेंगे। इस अवधारणा के अनुसार, ब्लॉकचेन को केवल उच्च आवृत्ति लेनदेन संभालने की आवश्यकता ही नहीं होगी, बल्कि यह सत्यापनयोग्य निष्पादन, गोपनीयता गणना और क्रॉस-चेन समन्वय जैसी क्षमताएँ प्रदान करना भी आवश्यक होगा।

Near की वर्तमान व्यवस्था, इस कल्पना के चारों ओर केंद्रित है। यह एक खुला नेटवर्क बनाने का प्रयास करती है जो AI एजेंट्स को जटिल कार्यों को स्वचालित रूप से निष्पादित करने की अनुमति दे सके और साथ ही प्रक्रिया को सत्यापित और सुरक्षित रख सके। AI की लहर के लगातार प्रभाव के संदर्भ में, यह परिवर्तन एक सक्रिय रूप से नए कथन को अपनाने का प्रयास के रूप में देखा जा सकता है, या एक पुरानी पब्लिक चेन द्वारा नए चक्र में आत्म-पुनर्निर्माण के रूप में समझा जा सकता है।

सहारा एआई का मुख्य लक्ष्य एक विकेंद्रीकृत, पारदर्शी और सुरक्षित एआई पारिस्थिति बनाना है, जिससे एआई के विकास, प्रशिक्षण, स्थापना और व्यावसायिकीकरण प्रक्रियाएँ अधिक निष्पक्ष और विश्वसनीय बन जाएँ। प्रोजेक्ट वर्तमान एआई उद्योग के सामने आने वाली समस्याओं जैसे डेटा गोपनीयता, एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह, मॉडल की स्वामित्व की अस्पष्टता को हल करने पर केंद्रित है।

AI एजेंट के उभार के कारण एक नया प्रश्न उठ रहा है: इन एजेंट्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा, मॉडल और क्षमताएँ वास्तव में किसकी हैं? वर्तमान AI उद्योग संरचना में, यह प्रश्न अभी तक अच्छी तरह से हल नहीं हुआ है। मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक डेटा अक्सर कई विखरे योगदानकर्ताओं से आता है, लेकिन अंतिम लाभ कम संख्या में AI कंपनियों के हाथों में केंद्रित है; मॉडल विकासकर्ता, हालाँकि तकनीकी क्षमता रखते हैं, अक्सर प्लेटफॉर्म पारिस्थिति पर निर्भर रहते हैं; और जब AI एजेंट मॉडल, डेटा और उपकरणों को स्वयं सक्रिय करने लगते हैं, तो सम्पूर्ण मूल्य श्रृंखला और अधिक जटिल हो जाती है। यदि स्पष्ट स्वामित्व और लाभविभाजन की प्रणाली नहीं है, तो भविष्य की AI अर्थव्यवस्था संभवतः Web2 के मार्ग को दोहराएगी, जहाँ डेटा उपयोगकर्ता का होता है, लेकिन मूल्य प्लेटफॉर्म द्वारा हड़प लिया जाता है।

Sahara AI इस क्षेत्र में नए नियम स्थापित करने का प्रयास कर रहा है। इसका ClawGuard सुरक्षा प्रणाली AI एजेंट्स के लिए जांचयोग्य सुरक्षा सीमाएँ प्रदान करती है, जो सुनिश्चित करती है कि AI एजेंट पूर्वनिर्धारित नियमों के भीतर सुरक्षित रूप से कार्य करें, जबकि डेटा सेवा प्लेटफॉर्म (DSP) उपयोगकर्ताओं को AI प्रशिक्षण डेटा को लेबल करने और योगदान देने के लिए टोकन प्रोत्साहन प्रदान करता है, जिससे धीरे-धीरे एक डिसेंट्रलाइज्ड डेटा मार्केट बनता है। इस तंत्र के तहत, डेटा योगदानकर्ता न केवल AI मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया में भाग ले सकते हैं, बल्कि डेटा के उपयोग होने पर निरंतर आयदायी भी प्राप्त कर सकते हैं, जबकि प्लेटफॉर्म श्रृंखला पर तंत्र के माध्यम से डेटा की गुणवत्ता और गोपनीयता सुरक्षा सुनिश्चित करता है।

Phala Network, Substrate पर आधारित एक प्राइवेसी स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट प्लेटफॉर्म है, जो Web3 एप्लिकेशन के लिए वेरिफाय करने योग्य प्राइवेसी प्रोटेक्शन कॉम्प्यूटिंग सेवाएं प्रदान करने का उद्देश्य रखता है। Phala को AI Agent की बढ़ती लोकप्रियता से क्यों लाभ मिल रहा है, इसे समझने के लिए, सबसे पहले एक अधिक मूलभूत प्रश्न का उत्तर देना होगा: AI Agent का चलना वास्तव में किन इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर करता है?

यदि वर्तमान एजेंट पारिस्थितिकी को विभाजित किया जाए, तो इसकी तकनीकी स्तरबद्धता लगभग कुछ स्तरों में विभाजित हो सकती है। सबसे ऊपर मॉडल स्तर है, जो विभिन्न बड़े भाषा मॉडल या निष्कर्षण मॉडल हैं, जैसे OpenAI, Claude और कई ओपन-सोर्स मॉडल; इसके नीचे एजेंट फ्रेमवर्क स्तर है, जिसमें LangChain, AutoGPT, OpenClaw जैसे उपकरण शामिल हैं, जो कार्यों को संगठित करने, मॉडल को समयबद्ध करने और बाहरी उपकरणों को कॉल करने के लिए जिम्मेदार हैं; इसके नीचे निष्पादन पर्यावरण स्तर है, जहाँ एजेंट वास्तव में कोड चलाता है, API को कॉल करता है और स्वचालित कार्यों को निष्पादित करता है; इसके अलावा, भुगतान और पहचान स्तर है, जो एजेंट के बीच भुगतान, पहचान और प्रतिष्ठा प्रणाली को संभालने के लिए है; और सबसे नीचे, कैलकुलेशन क्षमता और गोपनीयता स्तर है, जो गणना प्रक्रिया को विश्वसनीय बनाए रखने और डेटा की सुरक्षा को सुनिश्चित करने के लिए है।

इस संरचना के अनुसार, Phala निष्पादन वातावरण स्तर और कैलकुलेशन प्राइवेसी स्तर के बीच स्थित है। इसकी केंद्रीय तकनीक — TEE (ट्रस्टेड एक्जीक्यूशन एनवायरनमेंट) पर आधारित सीक्रेट कैलकुलेशन नेटवर्क — AI Agent को ऑफ-चेन पर सुरक्षित रूप से प्रोग्राम चलाने की अनुमति देती है, जबकि गणना प्रक्रिया को सत्यापित किया जा सकता है और डेटा बाहरी पक्षों द्वारा देखा नहीं जा सकता। यह Agent अर्थव्यवस्था में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

विशिष्ट पारिस्थितिकी लागू करने के संदर्भ में, Phala ने AI Agent प्रोजेक्ट्स के साथ एकीकरण शुरू कर दिया है। उदाहरण के लिए, Phala ने ai16z के साथ सहयोग किया है और उनके Eliza मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क के लिए TEE घटक विकसित किया है, जिससे विश्वसनीय निष्पादन तकनीक को सीधे Agent निष्पादन वातावरण में एकीकृत किया गया है; इसके साथ ही, कुछ AI Agent कॉइन-आउट प्रोजेक्ट (जैसे aiPool) भी Phala की TEE तकनीक का उपयोग प्राइवेट की और चेन-पर संपत्ति के प्रबंधन के लिए कर रहे हैं।

भविष्य में, जब AI Agent "चैट टूल" से विकसित होकर धन रखने, लेनदेन करने और समझौतों को संचालित करने की क्षमता रखने वाली डिजिटल इकाइयों में बदल जाएंगे, तो सुरक्षित निष्पादन वातावरण धीरे-धीरे पूरे Agent पारिस्थितिकी तंत्र की अपरिहार्य बुनियादी ढांचे की परत बन जाएगा, और Phala इस स्थिति को कब्जे में लेने की कोशिश कर रहा है।

इन प्रोजेक्ट्स की समीक्षा करते समय, एक दिलचस्प खोज यह है कि इन टोकन्स की कीमतों में वास्तव में वृद्धि इन दो दिनों के अनुशंसा घटनाओं से पहले ही शुरू हो चुकी थी। यानी, वेनीस ने “प्राइवेसी एआई” को आगे लाने से पहले, बाजार में पहले से ही कुछ पैसे इस दिशा की ओर ध्यान दे रहे थे, केवल तब एक पर्याप्त स्पष्ट कथानक ट्रिगर की कमी थी। ओपनक्लॉ की अनुशंसा घटना केवल ध्यान को जगाने की एक लकड़ी की तीली थी।

वास्तव में, चाहे a16z हो या Delphi Digital, दोनों ने 2025 की वार्षिक निवेश अनुसंधान रिपोर्ट में गोपनीयता और AI को 2026 के लिए प्रमुख ध्यान केंद्रित क्षेत्र के रूप में सूचीबद्ध किया है। केवल इतना कि, जब ये मैक्रो निष्कर्ष वास्तविक बाजार में उतरते हैं, तो अक्सर सहमति को जन्म देने के लिए एक विशिष्ट घटना की आवश्यकता होती है। और 2026 की शुरुआत में, गोपनीयता और AI ने इस प्रकार के संयोजन के रूप में हमारे सामने प्रस्तुत होना शुरू कर दिया।

इसके बारे में यह अगली लंबी अवधि की प्रवृत्ति बनेगा या फिर एक नई अल्पकालिक थीम बूम, इसका जवाब अभी भी समय के हाथों में है।