信頼される実行環境（TEE）のコンセプトは、このサイクルの新しい展開ではありません。歴史的に、TEEはしばしばゼロ知識証明（ZK）、完全同型暗号（FHE）、および多者計算（MPC）などの暗号技術と比較されてきました。これらの技術と比較して比較的ニッチな存在であるにもかかわらず、TEEは指紋照合、支払い検証、FaceIDなどのWeb2アプリケーションで特に信頼性と成熟度を証明しています。

Web3の文脈では、TEEはブロックチェーンとの統合において、信頼された前処理と隔離された計算を可能にするという課題に直面しています。しかし、AIエージェントセクターの急速な台頭は、TEEをWeb3への理想的なエントリーポイントとして提供しています。TEEを利用することで、AIエージェントは追加の信頼の仮定に頼ることなく、より大規模な資金を安全に管理し、特定のオンチェーンアプリケーションを実行することができます。

この領域でトップクラスのプロジェクトであるPhalaは、利用可能な最も高度なTEEソリューションを提供しています。製品-市場適合（PMF）志向のアプローチに基づき、PhalaのTEEインフラは既に数多くの実世界のシナリオで展開されています。この成熟度が、VanaやNear AI、そしてa16zの支援を受けたElizaなどのトップティアのAIエージェントプロジェクトがPhalaとの協力を引き寄せています。以下の図は、これらの協力関係を強調しています。

ソース：Phala

この記事は、TEEの技術的な詳細や性能パラメータには深くは立ち入らず、代わりにTEEの市場需要、Phalaの基礎的な取り組み、そして製品ワークフローとエージェント+TEEの将来の展望の観点から、a16zとの協力による革新的なユースケースを説明します。これらの視点から、Phalaがエージェントセクターが概念から実用的なアプリケーションへ移行するのをどのように支援しているかを分析します。

信頼の三角形の破壊：TEEがWeb3エージェントを次のレベルに押し上げる方法

この記事では「AIエージェントフレームワークは欠けているパズルのピースなのか？フレームワークの二重性質を理解する」私は、現在のAIメームセクターが、単独のAIエージェントまたはエージェントの起動フレームワークに焦点を当てているかどうかにかかわらず、真剣さとミーム駆動のバランスを取っていることを指摘しました。このバランスの鍵となる指標は、今日のエージェントプロトコルが直面している信頼の三角形の問題にあります。

AIエージェント、コミュニティ、および開発者の間には、解決が不可能に見える信頼の三角形の基本的な問題が存在します。コミュニティは、エージェントが外部の影響、特に開発者からの干渉なしで動作しているということを完全に信頼することはできません。これは分散型システムにとって潜在的なリスクとなります。さらに悪いことに、aixbtやzerebroなどのXエージェントからの声明は、それらがAIモデルからの自律的な出力であることを完全に証明することはできません。これらの声明がどのようにコミュニティによって提供され、受け入れられているのかについての透明性はまだ不足しています。

エージェントの行動がトークン価格に影響を与え、大幅な資金損失を引き起こしたり、コミュニティの合意に反する場合、この信頼の欠如は大きな危機に発展する可能性があります。

メームコインのハイプサイクル中、これらのリスクはエージェントの機能がまだ限定されているため無視される傾向があり、FOMOに駆られたトークン価格が欠陥を上回っている。しかし、エージェントの立ち上げフレームワークが現れ、セクターの基本に焦点が移るにつれ、これらの不備はより慎重な投資家を妨げる重要な障壁となります。

PhalaのTEEソリューションは、信頼のトライアングルを破ることでこの問題に対処しています。セキュアなエンクレーブにエージェントを展開することで、TEEはAIエージェント、コミュニティ、開発者間の信頼の前提を排除します。TEEはエージェントの入出力が安全で外部の改ざんから守られ、プライバシーが確保されることを保証します。これにより、開発者とコミュニティの懸念を解消し、エージェントセクターにより信頼性のある技術基盤を提供します。

以下の図は、Phalaの機密AI推論サービスのアーキテクチャを示しており、プライベートLLMノードをホストしています。 TEEでのプライベートLLMsのホスティングは、単純にLLM推論コードをDockerコンテナにパッケージ化し、TEEネットワークに展開することを意味します。

ソース：Phala

Web2エージェントとは異なり、Web3エージェントは、プロトコルの評価への影響だけでなく、より広範な市場への影響力も持っています。たとえば、aixbtは常にKaitoのYapper Mindshareランキングを席巻しています。矛盾しているのは、Web2エージェントはより優れたパフォーマンス、優れたユーザーエクスペリエンス、より実用的なユースケースを提供しているにも関わらず、アプリケーション層に閉じ込められ、それを超える能力や意図を欠いていることです。

Web3エージェントは、一方で、これらの制限を超越しています。FOMOやオルトコインシーズンの期待が満たされないことによって推進され、これらは単なるツール以上の存在となっており、それは文化、コミュニティスピリット、そして市場の希望を象徴しています。ただし、これらの高い地位は市場のセンチメントの変化に同様に脆弱にさらされることを意味します。

どんな役割も果たすことができますが、市場のセンチメントの逆転により、深淵に陥ることもあります。

TEE技術の導入により、エージェントセクターは必要なブーストを得ることができ、実用的なユースケースとほぼすべてのWeb3エージェントに堅牢なバックエンドサポートを提供します。TEEはセクターの技術的な基盤を強化するだけでなく、投機的なハイプを減らし、より健全で持続可能な成長の道を開拓します。

Elizaフレームワークは、まずTEEを採用し、Spore.funとaiPoolがゲームプレイを再定義します

Phalaのa16zとのパートナーシップはTwitterでの単なる発表以上のものです。それは昨年10月に遡ります。当時、ShawとPhalaの創設者であるMarvinは、プライベートミーティングで暗号通貨AIの実用的な開発シナリオについて詳しく話し合いました。

Elizaフレームワークの公式ドキュメントによると、TEEプラグインを展開するためのDstack SDKはPhalaによって開発されました。このフレームワークによって駆動されるエージェントは、「使いやすいが目に見えない」プライベートキーの生成と管理を行います。

• より強固なセキュリティ:TEEアイソレート内でElizaエージェントを実行することで、機密操作とデータを外部の脅威から隔離できます。
• 暗号化された検証:Elizaエージェントのアクションは暗号的な証拠で検証され、彼らの自律的な意思決定の信頼性が保証されます。
• 簡易的な展開：Dstack SDKを使用すると、Elizaエージェントを安全な環境で簡単に展開でき、開発者は手間をかけずにTEE機能を利用できます。

TEEの隔離実行とメモリ暗号化により、Elizaフレームワークは競合他社と差別化されます。隔離実行により、Agentプラットフォームが攻撃されても、TEEのモデルとデータは安全に保護されます。メモリ暗号化により、TEEに格納された機密情報を保護し、開発者はアドバーサリアル攻撃やプライベートモデルの使用に関するコミュニティの批判に悩むことなく、最適化されたモデルをTEEに配置することができます。

基本的に、ElizaフレームワークとTEEの協力により、AIエージェントが操作効率的だけでなく、安全かつ透明になることが保証され、信頼できるAIシステムの広範な適用の道が開かれます。

この段階では、モデルはまだ完全にオンチェーンにできないため、TEEはオフチェーンの複雑な計算を合意形成するために使用できる数少ない成熟した技術の一つです。前のセクションでは、TEEへの市場の需要に焦点を当てました。では、Spore.funとaiPoolを調べて、TEEがユーザー体験をどのように向上させるかを理解しましょう。

Spore.funとaiPoolの両方は、PhalaのTEE環境内で完全に動作し、ウォレットと秘密鍵はエージェントによって独立して管理されています。開発者は不正な操作や資産の移転を行うことはできません。これにより、私の意見では、AIエージェントは人間の主観的な制御を離れ、暗号資産に対して完全な自治を達成した重要な節目となります。

Phalaの役割について話し合う前に、Spore.funのワークフローを簡単に説明しましょう。Spore.funのエージェントはElizaフレームワークに基づいており、以下の機能を提供します。

• 独立思考し、ダイナミックに交流する。
• 個性や戦略などの特性を子孫に引き継ぎます。
• 行動学習と遺伝的変異を通じて意思決定を行う。

ソース: Phala

Spore.funの各AIエージェントは、Pump.funを通じて独自のトークンを作成し、その経済システムの基盤を形成しています。これらのトークンはSolanaの分散型マーケットプレイスで取引され、エージェントは収入を生成します。

• TEEサーバーコストをカバーして、彼らの存在を維持します。
• $500,000市場キャップの成功基準を満たしてください。
• 成功を収めた後に、彼らの子孫のために新しいトークンを再生し、作成する。

存在を維持するために収益を生み出すことは重要です。エージェントは自分の収益を使用してTEEサーバーの料金を支払う必要があります。この時点で、PhalaはTEEをビジネス間のサービスから多数のSolanaユーザーが利用できるものに変えました。Spore.funのトレンドが続くと、エージェントが継続的にトークンを生成して発行するため、PhalaのTEE環境は、プライベートキー管理と検証可能なエージェントの操作証明によって、エージェントセクターの次のフェーズにおいて不可欠なインフラストラクチャとなります。

さらに興奮するのは、Spore.funのクローンや新しいゲームプレイが市場に現れるかどうかにかかわらず、プライベートキーの管理とTEE検証可能なコンセンサスが関与している限り、PhalaのTEE環境が最良の解決策であることです。トークンモデルのアップグレードに続いて、$PHAはエージェント+TEEセクターで「黄金のシャベル」となる可能性があります。

Phalaがトークノミクスをアップグレードし、TEEアプリケーションの拡大を促すことが決定

Phalaは複数の牛市と熊市サイクルを経験してきましたが、そのトークン経済モデルは依然としてIntel SGXに焦点を当てたビジネスモデルに従っています。Paradigmの記事「セキュアハードウェアの5つのレベル」によれば、セキュアハードウェアには5つのレベルがあります。2番目のレベルは、パフォーマンスがやや低下しているが、開発者エクスペリエンスが向上し、セキュリティの強化なしでより表現豊かなアプリケーションが可能なハードウェアを指します。Intel SGXは、具体的にはTEEアプリケーションを提供しています。例えば、この記事の冒頭で言及されているように、指紋の入力や比較、コンピュータや携帯電話での顔認識など、機密のローカルストレージデータはIntel SGXを利用しています。この前世代のTEEは、アプリケーションレベルのサービスに特化して設計されています。

原文: Paradigm

アプリケーション層を超えてシステム層に拡大するユースケースにおいて、Intel SGXは市場の要求に応えることができなくなり、Intel TDXが登場しました。Intel TDXは仮想マシン向けに特別に設計されており、NVIDIAのH100およびH200のGPUもTEEをサポートし始めており、AIに特化したTEEハードウェアに対応するように設計されています。

Source: Paradigm

ファラに戻ると、すでに3番目のレベルをサポートするように移行していますが、$PHA トークンの経済モデルとメインネットは、4-5年前のIntel SGXモデルを中心に設計されています。ファラはすでに多くのWeb3プロトコルと提携しており、製品や実用例について協力していますが、そのトークンモデルは同期的に更新されていません。その結果、対応するフライホイールが効果的に操作できず、現在の収益と製品状態との不一致が生じています。ただし、この状況は長くは続かないでしょう。ファラは、トークンモデルとメインネットをアップグレードし、Intel TDXとNVIDIA GPUをサポートする段階と一致させる予定です。

また、Phalaは$PHAの価値の獲得能力を強化します。将来的には、Spore.funで新たに開始されるエージェントは$PHAの保有者にトークンをエアドロップすることになり、公式に「ゴールデンシャベル」に変わります。

TEE（Trusted Execution Environment）は新しい技術ではありませんが、AIエージェントの台頭により、市場での議論に新たな勢いを与えています。PumpFunによるハイプサイクルとは異なり、Phalaの成長は数年にわたる緻密な開発と改良によって生まれています。この強固な基盤により、Phalaは真の革新者としての地位を築いています。エージェントとTEEの組み合わせは、ただ一時的なトレンドではなく、現実のユースケースに適した肥沃な土壌を提供し、AIエージェントアプリケーションの持続的な成長を可能にします。

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