作者：Teng Yan & 0xAce；編譯：喜來順財經xiaozou
在人工智能領域，隱私不再是個可選項——它關乎生死存亡。
Nillion 是一個去中心化基礎設施，專為管理隱私敏感數據而設計，適用于AI和私有DeFi等應用。該團隊已與Virtuals、NEAR、Aptos、Arbitrum等達成合作。Nillion生態系統正在崛起，本文我們來一起深入探索。
本文摘要：
Nillion正在重新定義隱私保護計算——這是下一代AI缺失的關鍵一環。
隱私不再是可選項。AI代理需要訪問敏感數據才能發揮作用，但當今的基礎設施迫使用戶在隱私和實用性之間做出選擇。
盲計算改變了這一現狀。Nillion支持在加密數據上進行計算，而無需暴露數據，從而解決了AI的信任問題。
Nillion網絡架構由兩個關鍵組件組成，每個組件都有獨特且重要的作用：協調層（nilChain）和Petnet（隱私增強技術網絡）。
多層隱私保護。Nillion不依賴單一方法，而是將MPC、FHE、ZKP和TEE無縫集成到一個隱私保護堆棧中。
強大的團隊（包括Uber的創始工程師和密碼學資深專家）和雄厚的資金支持，已從頂級投資者處籌集5000萬美元。
NIL的代幣經濟學設計旨在推動采用。NIL將為網絡提供動力，確保運營安全，同時隨著使用規模的擴大，推動基于銷毀的需求。
幾十年來，我們一直夢想著能夠真正擁有個人AI助手。
從鋼鐵俠的JARVIS管理托尼·斯塔克生活的方方面面（偶爾拯救他），到《星際迷航》中的計算機精確知道皮卡德喜歡喝多熱的茶（總是熱的），再到《她》中的薩曼莎——她不僅整理了西奧多的收件箱，還在墜入愛河時對存在性問題進行了哲學思考。
?它們反映了一個共同的真相：做人很累。
JARVIS不僅操作托尼·斯塔克的戰衣。他還安排會議、訂購雜貨、支付賬單，并可能建議凌晨3點的會議并不是有益身體健康的好主意。
當我們看到這些時，我們會想：是的，就是這樣。我需要這個。
我們不斷發明這些虛構的助手，因為內心深處，我們都渴望有某人——或某物——能夠減輕現代生活的無情精神負擔。
一個能記住我們忘記的事情、發現我們忽略的模式，甚至可能阻止我們在凌晨2點發送那條第二天100%會后悔的信息的助手。
但現實與虛構不同：JARVIS知道托尼·斯塔克的一切，因為，嗯，這是一部電影。
電影從未面對過AI完全訪問某人生活每個角落的隱私噩夢。
在現實世界中會怎樣？這是一個等待解決的萬億美元挑戰。
目前，AI代理仍處于發展的初級階段——在Twitter上發帖、創建動漫頭像、開幾個玩笑。但這種情況正在迅速改變。我們正處于更大變革的邊緣。
為了真正幫助我們，這些AI代理需要訪問我們最敏感的信息。
想想JARVIS實際上知道托尼的哪些信息：
完整的財務狀況——每個賬戶、每筆投資、每個秘密項目。
人際關系——從與妻子佩珀·波茨的對話，到與復仇者聯盟和敵人的交流。
健康數據——完整的生物特征、病史、心臟附近的彈片。
職業秘密——不僅是鋼鐵俠戰衣，還有斯塔克工業的所有知識產權。
現在想象一下，將這種級別的訪問權限交給今天的AI代理。你會感到安心嗎？這不是假想的愿望清單——這是AI真正成為我們數字代表所需的數據類型。
一個不了解你完整財務狀況的AI財務顧問，只是一個美化了的計算器。
一個沒有你完整病歷的AI健康助手？只是擁有更好UI的WebMD。
為了讓AI從新奇的東西變為必需品，我們必須解決隱私難題。
當今的AI基礎設施通常迫使我們陷入兩難境地：
1）為實用性放棄隱私
將所有數據交給中心化的AI公司；
相信他們會保護數據安全（祈禱吧）；
接受你的數據可能被用于訓練模型。
2）保持隱私但犧牲實用性
堅持使用功能受限的本地AI模型；
錯過高級功能；
接受平庸的性能。
以癌癥患者的AI健康助手為例。
為了提供有意義的支持，它需要訪問你的完整病歷、基因檢測結果、當前治療方案、用藥時間表、副作用報告，甚至是你關于真實感受的私人對話。
如果沒有強大的隱私保障，你實際上是在向未知的服務器和員工廣播你最私密的健康斗爭。
想象一下你最脆弱的時刻——你的恐懼、你的痛苦、你的治療決定——在公司的基礎設施上以明文形式處理。
真正的問題在于AI系統如何處理數據。
當你使用ChatGPT或Claude等工具時，會發生以下情況：你的數據被發送到他們的服務器→以明文形式處理→并可能存儲用于未來的模型訓練。
是的，它們有隱私政策和安全措施。但歸根結底，你仍然依賴信任。
當AI只是寫郵件或生成可愛的貓咪圖片時，這可能是可以接受的。但隨著AI變得更個性化、更強大，這種隱私危機變得關乎生存。
解決方案不僅僅是更好的加密或更嚴格的隱私政策。這就像在沒有墻壁的房子上安裝鎖。
我們需要從根本上重新構想AI系統如何處理敏感數據。我們需要的基礎設施能夠：
在加密數據上進行計算而不暴露數據
提供加密隱私保障
分散信任，使沒有任何單一實體掌握所有權力
下一波AI浪潮不僅僅是關于更智能的模型或更快的性能。它將關乎信任。
我們能否構建出足夠強大的系統來處理我們最敏感的數據，并足夠值得信賴讓我們分享這些數據？
我們能否創建隱私基礎設施，使現實生活中的JARVIS成為可能？
這些問題將定義AI發展的下一篇章。
Nillion的故事就從這里開始。
Nillion正在創建一個全新的范式，稱為“盲計算”。
通過它，你可以擁有先進AI系統的所有能力，而無需暴露你的敏感數據。不僅僅是加密存儲，而是在加密數據上進行實際計算，數據從頭到尾保持私密——甚至對處理它的基礎設施也是如此。
但要理解為什么這是革命性的，我們需要了解當前隱私解決方案的不足之處。
（1）超越傳統隱私
許多現有的隱私解決方案就像將數據鎖在保險箱中——它在靜止時是安全的，但當你想要使用它時，你必須將其取出。
每次你計算某些東西時，你都會暴露數據。這就像每次需要處理敏感文件時，都要帶著它們穿過擁擠的街道。
這種“解密-計算-加密”過程創造了老練的攻擊者可以利用的漏洞窗口。即使有強大的加密，你的數據在計算過程中也會暴露，使其容易受到內存抓取、側信道攻擊和其他漏洞的影響。
Nillion的盲計算使數據在加密狀態下進行計算。
（2）協調的力量
當前的隱私協議領域是分散且專業化的。解決方案并不缺乏，但每個方案都有其局限性：
多方計算（MPC）擅長安全分布式計算，但難以擴展。
全同態加密（FHE）支持在加密數據上進行計算，但速度慢且成本高。
零知識證明（ZKP）提供強大的驗證而無需暴露數據，但受計算能力和帶寬的限制。
可信執行環境（TEE）提供實用的安全性，但需要硬件信任假設。
大多數項目選擇一種方法并圍繞其優勢進行優化，同時接受其局限性。這就像選擇一種樂器并試圖演奏整個交響樂。
Nillion不滿足于獨奏。它要指揮整個樂團。
這些隱私增強技術（PETs）共同協作，創造出比各部分總和更大的隱私解決方案。
讓我們深入探討Nillion如何從技術上實現這一點。
Nillion網絡架構由兩個關鍵組件組成，每個組件都有獨特且重要的作用：
協調層（nilChain）
Petnet（隱私增強技術網絡）
它們共同實現了盲計算。
（1） 協調層
基于Cosmos SDK構建的協調層，稱為nilChain，充當網絡的控制中心。它不處理私人數據或運行計算。相反，它確保網絡高效安全地運行，就像管理進程和資源分配的高性能操作系統。
為什么選擇Cosmos SDK？
選擇Cosmos SDK是因為其模塊化架構、高可擴展性和互操作性。Cosmos設計用于主權，允許nilChain獨立運行，同時通過跨鏈通信（IBC）受益于跨鏈兼容性。
實際上，這意味著Nillion可以安全高效地與其他區塊鏈生態系統交互，而無需依賴傳統橋梁，后者通常是安全風險。
nilChain的作用
盡管基于Cosmos構建，nilChain特意保持輕量級。它不存儲或處理任何敏感數據。相反，它專注于：
支付處理——每次有人使用Nillion的計算服務時，nilChain處理經濟邏輯——就像一個去中心化的計費系統。
獎勵和質押——節點運營商質押代幣以參與；作為回報，他們因誠實工作而獲得費用。惡意節點可能會失去其質押。
網絡安全——nilChain還維護節點質押、聲譽和任務的全局賬本。
協調——nilChain協調哪些節點集群處理特定計算，確保負載平衡并將任務分配給具有適當能力的節點（例如，專門處理大規模MPC的集群）。
這種極簡主義方法至關重要，因為它使協調層能夠完全專注于協調，而將復雜的隱私保護計算留給Petnet。
截至目前，nilChain正在測試網環境中運行，主網預計本月上線。
（2）Petnet
雖然協調層管理網絡的運營，但Petnet（隱私增強技術網絡）是Nillion真正的奇妙之處。
這是一個由專門的隱私處理器組成的網絡，每個處理器都為更大的系統做出貢獻，該系統可以在加密數據上進行計算，而無需看到實際信息。
Petnet通過專門的集群系統結合了不同的隱私技術。不是強制每個節點處理每種類型的計算，而是將節點分組為專門處理特定任務的集群。
這種集群方法解決了隱私保護計算中的一個基本挑戰：平衡安全性和性能。
一些計算需要最大安全性，可以容忍較慢的速度，而另一些則需要實時應用的閃電般快速處理。通過讓集群專業化，Nillion實現了兩者兼得。
將這些集群想象成公司中的專門部門。就像你不會讓你的會計團隊處理產品設計一樣，你也不希望每個節點都試圖處理每種類型的計算。一些集群可能專注于：
高度敏感數據的最大安全性
時間關鍵型應用的實時處理
特定類型計算的最佳性能
Petnet結合了三種尖端的隱私增強技術（PETs），以提供更高水平的安全性和效率。
（1）多方計算（MPC）
MPC允許多方共同計算一個函數，同時保持各自的輸入私密。Nillion的自定義MPC協議旨在消除傳統MPC的通信開銷，這使得典型MPC速度較慢。
工作原理——不是由一個實體處理敏感數據，而是多個節點持有加密信息的片段（稱為“particles”）。每個節點僅處理其數據shares，確保沒有任何單一實體可以重建原始輸入。
秘密共享和盲化——使用Shamir的秘密共享和一次性掩碼將私有輸入數據拆分為多個加密份額（shares），防止未經授權的訪問。
無需交互的本地計算——節點獨立計算，無需相互通信，防止過程中的數據泄露。
重建和驗證——計算完成后，節點組合其結果shares以重建最終輸出，確保正確性而不暴露敏感輸入。
通過移除計算過程中的通信，Nillion的MPC實現了以前被認為不切實際的速度和可擴展性。
（2）全同態加密（FHE）
全同態加密（FHE）允許在加密數據上進行計算而無需解密。雖然FHE計算成本高，但Nillion選擇性地集成FHE，以在最有價值的地方發揮作用。
為什么選擇FHE？——與MPC不同，MPC在節點之間拆分數據，而FHE支持直接在加密數據上進行計算，無需秘密共享。
FHE作為補充模塊——Nillion在秘密共享不可行的情況下使用FHE，例如必須端到端保持加密的金融交易計算。
MPC + FHE——在某些情況下，FHE與MPC結合使用，允許系統在數據跨節點共享之前對其進行加密。這確保數據在處理的每個階段都保持加密。
網絡還集成了預處理技術，以減少同態操作的復雜性，使FHE在實際部署中可行。
（3）可信執行環境（TEEs）
TEEs提供基于硬件的隔離，用于在處理器內安全執行敏感計算。Nillion通過其nilTEE框架選擇性地利用TEEs。
TEEs的工作原理——TEEs是處理器內的安全區域，用于隔離運行代碼，防止敏感數據暴露給更廣泛的系統。
AI模型執行——TEEs支持安全的AI模型推理，而無需暴露模型權重或輸入數據。
閾值簽名和認證——用于安全的加密簽名和身份驗證。
短時安全計算——Nillion僅在性能關鍵任務中使用TEEs，確保長期數據保護保持去中心化。
通過將TEEs與MPC和FHE集成，Nillion在性能、安全性和去中心化之間實現了平衡，確保計算保持私密，同時提供高速結果。
如果開發者不能輕松使用，所有這些復雜的隱私技術都將毫無用處。
這就是為什么Nillion創建了一套開發工具，抽象出隱私保護計算的復雜性。
目前的工具包包括如下組件：
（1）nilVM：
一個隱私優先的虛擬機，改變了開發者編寫安全應用程序的方式。
使用一種名為Nada的基于Python的語言，開發者可以編寫感覺像普通編程的代碼——但在幕后，它編譯為隱私保護操作。將其視為一個通用翻譯器，將常規指令轉換為安全的多方計算，而無需開發者擔心密碼學。
VM支持基本操作和更復雜的任務，如消息的閾值簽名，使其特別適用于需要處理敏感數據同時保持隱私的金融應用。
該模塊可以通過SecretSigning SDK訪問，該SDK利用nilVM的加密功能進行閾值簽名和認證工作流。
（2）nilDB：
nilDB使處理加密數據像使用常規數據庫一樣簡單。與傳統系統不同，傳統系統中數據必須解密才能查詢或分析，而nilDB保持所有信息加密，同時仍然允許復雜操作。
它使用秘密共享和MPC的組合將數據拆分到多個節點，確保沒有任何單一節點看到完整信息。
開發者可以編寫熟悉的類似SQL的查詢，nilDB自動處理所有隱私保護操作。
這使其非常適合需要分析患者數據同時保持嚴格隱私合規性的醫療系統，或需要在不暴露個人交易細節的情況下檢測欺詐模式的金融服務。
該系統甚至支持安全的多方分析，允許組織從組合數據集中獲得洞察，而無需向彼此透露其基礎數據?？梢酝ㄟ^以下SDK訪問：
SecretVault：一個類似保險庫的服務，用于安全上傳和管理加密數據。
SecretDataAnalytics：允許對加密數據集進行授權查詢或分析，而無需暴露基礎信息。
（3）nilAI：
一套專注于AI的隱私技術，使私有機器學習實用化。它包含三個關鍵組件：
AIVM（AI虛擬機）：基于Nillion的MPC技術，并與Meta的CrypTen框架集成，使AI模型能夠在保持模型和數據私密的情況下處理數據。
nada-AI：提供類似PyTorch的界面，使開發者能夠輕松處理隱私保護AI模型。你可以訓練神經網絡、運行推理，并使用熟悉的模式處理機器學習任務。
nilTEE：使用可信執行環境進行安全的AI處理，特別適用于私密運行大型語言模型。
該系統使用離散小波變換（與Meta的AI研究團隊共同研究）等技術加速加密AI操作。這使得運行復雜的AI工作負載具有實際性能——從保持用戶數據私密的個性化AI助手到需要保持數據機密性同時提供實時結果的企業AI系統。
從請求到結果：端到端流程
現在我們已經了解了nilChain、Petnet和盲模塊如何協同工作，讓我們看看典型的用戶交互——從存儲數據到運行AI模型。
以下是簡要流程：
1）用戶啟動用戶或應用程序與Nillion的SecretSDK或API交互（例如，“安全存儲此文件”或“在我的數據上運行此函數”）。
2）客戶端準備SDK對數據進行加密或秘密共享，以便沒有任何一方可以完整查看。這可能涉及MPC shares或為TEE處理封裝數據。
3）通過nilChain協調請求發送到nilChain，nilChain記錄請求，處理$NIL支付，并將任務分配給Petnet中的專門集群。不同的集群可能專注于存儲（nilDB）、計算（nilVM）或AI推理（nilAI）。
4）Petnet中的盲執行
nilDB（存儲）：數據shares分布在集群的節點中。
nilVM（計算）：節點在其數據shares上運行MPC協議——沒有任何單一節點看到完整輸入。
nilAI（AI推理）：TEEs或混合FHE/MPC方法確保即使節點操作員也無法看到原始數據或模型權重。在此階段，每個集群節點僅處理加密或掩碼數據。
5）結果和結算
集群完成結果（例如，存儲shares、返回計算結果或發送加密的AI響應）。
nilChain確認完成，向參與節點釋放支付，并處理任何惡意行為的懲罰。用戶最終在本地解密結果（如果需要）。
此工作流程提供端到端的隱私和可驗證性，nilChain協調任務，Petnet在幕后安全執行。
Nillion技術已經在處理大量工作負載，并獲得了開發者的廣泛關注。幸運的是，這不僅僅是理論。
開發者采用率正在迅速增長，Nillion SDK在短短兩個月內被外部下載了961次——這是平臺新興開發者生態系統的早期信號。
通過為隱私保護計算和存儲提供基礎，Nillion正在解鎖多個領域的全新產品和服務類別。
以下是一些示例：
（1）私有AI代理
如前所述，下一波AI代理需要處理越來越敏感的數據才能真正有用。Nillion的盲計算基礎設施使AI代理能夠處理私人信息而不暴露這些信息：
· Skillful AI已使用nilVM實現了私有檢索增強生成（RAG），允許用戶在推理過程中利用敏感文檔，同時最小化數據暴露。
· Rainfall構建了一個專注于集體社交智能的自有AI平臺，同時通過安全權重聚合保護用戶隱私。
· Verida正在開發一個基于敏感用戶消息訓練的個性化AI聊天機器人，使用nilDB進行安全存儲。
這種從娛樂導向的AI代理向實用導向的AI代理的轉變，通常需要只有盲計算才能提供的防彈隱私保障。隨著AI代理發展到處理投資、治理和談判，Nillion的基礎設施變得至關重要。
（2）醫療應用
醫療是盲計算的另一個巨大機會，預計AI醫療數據市場將從2024年的323億美元增長到2030年的2082億美元，實現524%的增長。
· 安全的研究合作：醫療機構可以跨地區分析患者數據，而不會暴露敏感信息。· 隱私保護的診斷：基于AI的診斷工具可以在處理患者數據的同時保持完全的機密性?！?合規的數據共享：在滿足嚴格的醫療隱私法規的同時實現合作。
HealthBlocks展示了這一潛力，允許用戶從不同來源收集數據，同時保持所有權和控制權，然后使用Nillion為第三方生成洞察，而不會泄露具體細節。
（3）DeFi與敏感數據目前，DeFi的透明度使交易者面臨MEV攻擊、搶先交易和市場操縱的風險。Kayra，一個去中心化的暗池DEX，通過使用Nillion的盲計算來解決這一問題，實現私密的機構級交易?！?隱秘訂單簿：訂單被加密并私下處理，防止市場影響?！?盲計算匹配（nilVM）：訂單以加密形式提交，并使用Nillion的MPC節點進行處理。每個節點在數據片段上進行計算，而不會看到完整的訂單，確保機密性。當找到匹配時，只有最終的交易細節被解密以進行結算，防止在每個階段泄露。· MEV和搶先交易保護：訂單在執行前保持私密，確保公平定價。
通過使用Nillion，Kayra提供了無需信任的隱私，使DeFi對機構和大額交易者變得可行。如果成功，它可能會對鏈上私密交易產生革命性影響。
其他使用Nillion的DeFi應用包括：· ChooseK正在開發一個訂單簿平臺，支持私密的DeFi產品?！?Kagami在nilVM中創建了一個交易策略引擎，用于加密的金融策略。
隨著世界經濟論壇估計有867萬億美元可能流入DeFi，隱私保護的基礎設施對于機構采用變得至關重要。
（4）區塊鏈集成Nillion還與主要區塊鏈平臺建立了戰略合作伙伴關系，使盲計算在這些鏈上可訪問：· Arbitrum：增強以太坊擴展的隱私工具· NEAR協議：隱私保護應用開發· Aptos：專注于隱私的應用基礎設施· Sei：安全計算的原生集成
這些集成允許智能合約和用戶直接從他們喜歡的鏈上利用盲計算，使用原生gas代幣——無需新錢包。
（5）推動采用的關鍵合作伙伴關系如果沒有人使用，技術就毫無意義。戰略合作伙伴關系正在加速Nillion在多個領域的采用，主要合作展示了該平臺的多樣性和潛力。與Meta的AI研究團隊的合作在隱私保護的AI計算方面取得了突破性進展，而與Virtuals Protocol的AI代理共同所有權合作和與Ritual的去中心化AI推理合作則展示了Nillion在新興領域推動邊界的能力。
結合其強大的技術基礎和不斷增長的生態系統采用，這些戰略聯盟使Nillion在隱私保護計算成為必要基礎設施時能夠捕獲重要價值。
NIL代幣是Nillion盲計算網絡的核心，既是網絡的實用代幣，也是治理機制。總供應量為10億枚，NIL旨在協調所有網絡參與者的激勵，同時實現生態系統的可持續增長。
注：NIL代幣在撰寫本文時尚未上線。
（1）供應方：分配與解鎖
代幣分配大部分代幣供應（45%）將用于社區和研發，以不斷改進技術，顯示出對可持續增長的關注，而非短期收益。協議還保留了總供應量的7.5%（7500萬NIL）用于對早期支持者和建設者的創世空投，目標是那些對網絡發展做出有意義貢獻的人。
解鎖時間表
代幣釋放將遵循有計劃的解鎖時間表：
初始流通供應量約為13.9%（1.396億代幣）
主要解鎖事件在創世后6個月開始，供應量達到約30%
到TGE后第12個月逐漸增加到約48%
團隊和生態系統分配的長期線性歸屬
第一年的時間表相當激進：在六個月沒有新代幣后，供應量從約14%躍升至30%以上，然后在第12個月攀升至近48%。由于這些第一年的解鎖大部分來自投資者和團隊分配（在CT上總是會有爭議……），團隊和社區推動強大的網絡使用并創造足夠的代幣需求以吸收增加的供應至關重要。
（2）需求方：效用與治理
NIL在保護網絡和提供訪問其服務方面發揮著核心作用：
網絡訪問
計算和存儲操作：在初始階段，用戶根據美元計價的信用系統銷毀NIL代幣。所有Petnet操作的支付目前100%被銷毀。
模塊特定定價：nilVM：計算/存儲操作的固定費率銷毀，可選擇在特定集群上預銷毀代幣以獲得信用以減少延遲；nilDB和nilAI：基于訂閱的模式，需要每月銷毀NIL以訪問API。
可預測的成本：操作以美元計價的不可轉讓信用定價，確保企業的成本穩定性。
節點質押
驗證者和Petnet集群：節點運營商質押NIL以保護其角色，并可能因惡意行為而面臨削減。隨著NIL價值的增長，理論上網絡通過更高的經濟懲罰變得更加安全。
治理與資源分配
提案和投票：NIL持有者影響協議升級、費用結構和生態系統資金。
資源部署：治理設定社區資源分配的參數。
在早期階段，所有Petnet操作費用的100%被銷毀，隨著網絡使用的增長，創造了重要的代幣銷毀池。操作費用通過治理決策設定，計劃未來過渡到無許可的、基于集群的定價模型。
這種可預測的、美元計價的成本和完全代幣銷毀的結合，在網絡采用和代幣價值之間建立了清晰而強大的聯系。這正是我們在代幣設計中喜歡看到的。
Nillion的代幣經濟學是為長期游戲而構建的。該系統旨在隨著網絡采用的擴展而蓬勃發展，依賴于可持續性的三個關鍵驅動因素：
使用→價值：隨著網絡活動的增長，更多的代幣被銷毀，推動NIL價格上漲。
質押→安全性：代幣價值的上升激勵節點運營商質押更多代幣，增加網絡的安全性和彈性。
治理→一致性：代幣持有者在制定網絡政策方面發揮直接作用，確保有既得利益的人指導其發展和長期成功。
如果網絡捕獲了2700億美元云計算和存儲市場的一小部分，網絡使用產生的代幣銷毀可能會迅速超過最激進的解鎖時間表——為NIL代幣的長期價值創造提供動力。
Nillion組建了一個真正世界級的團隊，結合了密碼學、分布式系統和產品開發的深厚專業知識。
領導團隊匯集了來自Web2和Web3的資深人士：
Alex Page（CEO）來自傳統金融背景，曾在Hedera SPV擔任普通合伙人，并在高盛擔任銀行家。
Andrew Masanto（CSO）是一位連續創業者，擁有多次退出經驗，并作為Hedera的聯合創始人和Reserve的創始CMO帶來了寶貴的生態系統建設經驗。
技術基礎由幾位關鍵領導者奠定：
Miguel de Vega博士擔任首席科學家，帶來了深厚的數據優化密碼學專業知識，擁有30項專利。他的研究背景對于Nillion在隱私增強技術方面的創新方法至關重要。
Conrad Whelan是創始CTO，利用他在Uber擔任創始工程師的經驗構建可擴展的分布式系統。他構建服務于數百萬用戶的經驗尤其寶貴，因為Nillion旨在成為核心基礎設施。
我們至少可以看出，團隊非常強大，并且已經一起建設了很多年。所有跡象都指向光明的未來。
在融資方面，Nillion已經獲得了大量資金支持以實現其愿景。
他們已經從包括Hack VC、Hashkey Capital、Distributed Global和Maelstrom在內的知名加密投資者那里籌集了5000萬美元。憑借經驗豐富的團隊和獲得的大量財務支持，Nillion已經準備好應對構建隱私保護計算基礎設施這一復雜（且雄心勃勃）挑戰。
（1）編排是真正的護城河
Nillion的方法是專注于編排多種隱私增強技術（PET），而不是將所有賭注押在單一方法上。這一策略很聰明，有兩個關鍵原因：
首先，它創造了選擇性。不同的用例有不同的隱私需求和權衡。有些優先考慮速度而不是最大安全性，而另一些則需要法規遵從性或特定的加密標準。通過編排多種PET，Nillion可以為每個工作提供合適的工具，而不是強迫一切通過一刀切的解決方案。其次，它為平臺提供了未來保障。隨著新的隱私技術出現（它們將會出現），Nillion可以將它們集成到其編排層中，而不會破壞現有應用程序。隨著量子計算的進步推動今天的隱私技術發展，這種適應性將至關重要。
當然，構建一個有效的編排層并不容易。挑戰在于使其對開發人員無縫。如果體驗過于復雜或笨拙，Nillion的強大解決方案可能會在理論上令人印象深刻，但在實踐中無法使用。
（2）將隱私作為基礎設施，而非功能
閱讀本文后的結論應該是，Nillion將隱私定位為下一代計算的基礎設施。想想SSL/TLS如何成為網絡通信的默認設置。我們不再談論“加密網站”，因為加密就是網絡的工作方式。Nillion的押注是盲計算將遵循相同的軌跡。隨著AI代理越來越多地融入我們的生活并承擔越來越敏感的任務，隱私將不再是可選的——它將是一個先決條件。就像今天沒有一家嚴肅的企業會推出沒有HTTPS的網站一樣，未來的應用程序將無法在沒有內置隱私保證的情況下運行。
時機將是關鍵。進入太早，市場可能還沒有感到緊迫性。進入太晚，集中式解決方案可能會根深蒂固。Nillion的成功將取決于在正確的時間進入市場——當隱私問題變得如此尖銳，以至于開發人員和企業開始積極尋求解決方案時。如果他們能抓住這一浪潮，Nillion就有真正的機會使隱私保護計算成為下一代應用程序的默認標準。
Nillion正在應對AI的最大障礙：信任。
通過將尖端的隱私技術與AI無縫融合，Nillion有潛力成為AI的基礎，就像SSL之于網絡一樣。如果Nillion能使其又強大又易用，那么它將推動下一波AI采用。高風險，但機會巨大。隱私革命才剛剛開始。我們拭目以待！
喜來順財經
