與 Nesa（NES）一起學習：構建可驗證的 AI 執行層
發佈時間： 2026年6月29日 清晨5:46
簡介：Nesa 是一個注重隱私、可驗證的去中心化 AI 執行層。它允許用戶和開發者在分散的計算節點網絡上運行 AI 模型，而無需依賴單一的中心化供應商。透過同變加密、加密嵌入上的同態秘密共享、MetaInf 排程及去中心化模型執行等密碼學技術，Nesa 致力於讓 AI 推論在 Web3 中實現隱私性、可驗證性、可擴展性和易訪問性。
一個全新的 AI 基礎設施層
人工智能正成為世界上最重要的技術之一，但大多數人工智能基礎設施仍舊是中心化的。
今天，用戶通常透過由大型公司控制的黑箱 API 存取 AI。這些平台可能功能強大，但會帶來多個問題：用戶通常無法驗證模型是如何產生答案的，開發者依賴於中心化供應商，而企業可能被迫將敏感資料發送到自己無法控制的伺服器。
這對 Web3 尤為困難。
區塊鏈應用以透明度、所有權和可驗證性為基礎，但人工智慧系統通常不透明且集中化。如果智能合約、DApp 或人工智慧代理依賴鏈下模型，用戶可能無法確認推論是否正確執行。
Nesa 設計用於透過建立 AI 的去中心化執行層來解決此問題。
與依賴單一公司或單一伺服器不同，AI 推理可以分佈在一個網路中，透過加密方式驗證，並透過區塊鏈基礎設施協調。
由設計打造的私人 AI 推理
隱私是 Nesa 的核心重點之一。
在一般的 AI 系統中，用戶通常會直接將數據發送到中心化伺服器。該伺服器可能看到提示、文件、用戶行為、輸出，有時甚至包括敏感的商業或個人資訊。
Nesa 採用不同的方法。
該網絡的設計確保 AI 查詢可在無任何單一節點見到完整輸入、完整模型或完整輸出的情況下進行處理。這透過加密方法實現，例如等變加密和基於加密嵌入的同態秘密共享。
等變加密允許模型層和嵌入被轉換至加密域，在此域中計算仍可高效進行。
HSS-EE 使用加密嵌入的秘密共享技術，允許在多台伺服器或節點上分割推論，同時保護使用者輸入、中間狀態和模型參數。
這使得 Nesa 與僅依賴可信硬體或簡單聲譽的系統不同，其目標是將隱私融入計算設計本身。
可驗證的結果，而非黑箱承諾
Nesa 也以可驗證性為核心。
在中心化人工智慧中，使用者通常需要信任提供者運行了正確的模型、使用了正確的輸入，並返回了有效的結果。但通常並無證據能證明輸出是誠實生成的。
Nesa 致力於通過支援鏈下推斷的鏈上驗證來改變這一狀況。
當使用者或 DApp 提交 AI 查詢時，模型執行會在去中心化網絡上進行。結果可附帶加密證明或基於共識的驗證，協助使用者和應用程式確認推論已正確執行。
這對高價值的使用情境至關重要。
如果 AI 被用於 DeFi、醫療、治理、交易、身份或企業自動化，用戶需要的不僅是便捷的答案，他們更需要確信計算結果是有效的，且未被操縱。
Nesa 的方法賦予 AI 執行更強的責任性，使其更適合需要無信任驗證的應用。
在多個節點上分散執行
Nesa 的設計旨在避免集中式運算的瓶頸。
大型 AI 模型通常需要昂貴的 GPU 和專用基礎設施，這使得小型開發者、初創公司和社區參與者難以取得 AI 基礎設施。
Nesa 引入分散式執行，讓大型 AI 工作負載可分割至網路中的不同節點。模型可被拆分成較小的部分，每個節點僅處理部分運算。
這會帶來兩大好處。
首先，它提升了可擴展性，因為工作可以分佈在一個全球節點網絡上，而不必依賴單一數據中心。
其次，它降低了參與門檻，因為並非每個節點都需要是頂級 GPU 機器。透過模型分片和優化執行，即使是較為普通的硬體也能為網絡做出貢獻。
這支持 Nesa 更廣泛的目標：讓 AI 基礎設施更開放、更分散且更易取得。
MetaInf 和 Adaptive AI 排程
Nesa 的一項重大創新是 MetaInf。
MetaInf 是一種元學習推論排程器，旨在為每個任務、模型和硬體配置選擇最佳的執行策略。與對所有工作負載使用單一固定方法不同，MetaInf 從過去的執行模式中學習並適應當前情境。
這很重要，因為 AI 推理並非均勻。
不同的模型、設備、輸入和工作負載可能需要不同的優化策略。一種對某個模型有效的辦法，對另一個模型可能效率低下。擁有強大 GPU 資源的節點，其策略可能與較小的邊緣設備不同。
MetaInf 幫助 Nesa 動態優化延遲、硬體效率和執行效能。
這使得 Nesa 作為一個去中心化 AI 網絡更為實用，因為它可以根據真實的網絡條件和硬體多樣性進行調整，而非假設所有節點都相同。
DAIs：去中心化的人工智慧應用
Nesa 同時推出 DAIs，即去中心化人工智慧應用程式。
DAI 是一款原生運行於 Nesa 網絡上的 AI 產品。對用戶而言，它可能像普通的 AI 應用程式一樣，但其底層依賴去中心化推理、基於質押的可信度以及鏈上協調。
這很重要，因為去中心化的人工智慧不應僅停留在基礎設施概念上。
要讓用戶採用，必須有他們可以使用的實際應用。DAIs 讓開發者能夠在不運營自己中心化基礎設施的情況下推出 AI 產品。Nesa 處理執行、協調、驗證和激勵。
這可以支援多種應用程式，包括聊天機器人、AI 代理、研究工具、企業助理、分析產品和 Web3 原生 AI 服務。
簡單來說，DAIs 將 Nesa 的基礎設施轉化為面向用戶的 AI 產品。
模型市場與開發者存取
Nesa 包含一個去中心化的查詢市場和模型商店。
開發者可以透過 Nesa 的模型上傳管道和 Model Playground 部署開源或專有 AI 模型。這讓模型創作者無需自行管理主機、擴展或執行環境，即可發布模型。
模型商店可支援大型語言模型、視覺語言模型及其他 AI 模態。
這創造了一個市場，讓使用者可以查詢模型，開發者可以貢獻模型，節點運營商可以提供計算資源，驗證者可以協助確保並驗證執行。
Nesa 也透過 AI Link 支援跨鏈 AI 訪問，讓其他區塊鏈上的應用程式無需將其用戶、資產或合約遷移至 Nesa，即可調用 Nesa 的 AI 執行能力。
這意味著 Nesa 不僅在構建一條 AI 區塊鏈，更在打造一個可服務多個區塊鏈生態的 AI 執行層。
NES 代幣用途
$NES 是 Nesa 生態的原生代幣。
它用於網絡的查詢和費用系統。開發者可提交 PayForQuery 交易以發布查詢數據並支付 AI 推理執行費用。交易通過 gas 價格內存池進行優先級排序，意味著費用較高的交易可獲得優先處理。
$$NES 也與質押和網路安全相關。礦工或節點參與者需質押 $$NES，使其經濟利益與誠實且高效的 AI 查詢處理掛鉤。若發生惡意行為或資料隱藏，系統可使用如 Slash 等加密經濟懲罰。
治理是 $NES 效用的另一部分。持倉者可以提議並對選定的網路參數變更進行投票，社區資金池將獲得一部分區塊獎勵，以支持生態系統計劃。
總體而言，$NES 設計用於支援 AI 查詢執行、網路安全、治理和生態發展。
Nesa 的更大圖景
Nesa 正在為一個更開放、可驗證且保護隱私的 AI 經濟體系建設基礎設施。
今日的 AI 經濟由中心化平台主導。它們掌控存取權、定價、運算、模型分發與使用者資料。這為小型開發者設立了高門檻，並對需要隱私或正確性的使用者提供薄弱的保障。
Nesa 提出了一種不同的模型。
它讓計算提供者、模型創建者、開發者、驗證者、用戶和 AI 應用程式能夠參與去中心化的 AI 網絡。AI 執行可跨鏈請求、通過加密機制驗證，並在不將敏感數據暴露給中心化提供者的情況下執行。
簡而言之，Nesa 正在構建一個去中心化的 AI 執行層，讓 AI 推理變得私密、可驗證且經濟開放——將 AI 從黑箱雲端 API 轉向 Web3 及更遠處的無信任基礎設施。
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