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MEV、Oracle、ZK等热门叙事全盘通吃,如何评价“缝合”项目Marlin?

MEV、Oracle、ZK等热门叙事全盘通吃,如何评价“缝合”项目Marlin?

如何看待在 MEV、Oracle、ZK 甚至 AI 等热门叙事方向似乎全盘通吃的@MarlinProtocol?这一轮老链发新芽的故事有很多,而 Marlin 一开始定位做偏上游的「去中心化节点增强服务」。以太坊节点 AVS 新叙事告诉我们,当链上游节点的运维能力被「商品化」封装后,就会衍生不少叙事方式。接下来,简单谈谈我的观察:

1) 以太坊 AVS 节点网络进行「商品化」封装的本质就是对以太坊 Validators Operator 进行能力增强,因此,AVS 可以承接去中心化 Oracle、Sequencer 等多种拓展业务,而 Marlin 的官方定位为一个基于信任的协处理器,支持 TEE(可信执行环境)、ZK(零知识证明)等技术,并基于 SDK 和 API 为开发者提供去中心化计算解决方案。

简单而言:Marlin 是一个支持 TEE、ZK 的去中心化分布式节点网络系统,可为 Oracle 预言机、ZK Prover 系统、AI 人工智能等应用场景提供节点算力和存储等网络资源服务。

由于 Marlin 的技术核心主体为一个可信且运维能力强、业务负载范围广的节点网络上,通过 SDK、API 可以封装各种服务,对外输出。节点自身的运维服务范围某种程度上就等同于其业务覆盖范畴。

2)可以拓展那些业务服务场景呢?如下,Marlin 在其介绍 Oyster 网络服务中的推文中列举了几个方向:

1、Secure ZK proof generation:借助 Oyster 系统,ZK 应用程序和用户可以将生成证明的工作 Delegate 给 Marlin 的安全飞地(Enclaves),Marlin 的分布式节点自带 TEE 可执行环境,因此可以在执行环境中隔离出飞地空间来生成 ZK 证明;

2、Web3 getaway:可以作为 web2 到 web3 的安全网关,为一些传统 web2 应用提供一个可靠的 web3 访问入口,降低用户的进入门槛,弥补浏览器本身存在的缺陷,比如存储、RPC 接口、indexer 索引、中继服务、身份认证与授权等方面;

3、Decentralized Frontends:为 Web3 中的应用 APP 提供基于分布式存储的去中心化前端服务,避免因集中的 AWS 云服务宕机事件而导致的「服务」中断故障,而使得产品丧失服务能力;

4、Oracles:Oyster 系统的分布式节点系统可采集多个数据源 Oracle 信息,并利用节点内的 Enclave 飞地安全环境进行快速计算价格并更新价格信息,可提供有竞争力的 Oracle 服务;

5、Decentralized AI:在 AI 大模型训练日益重要的当下,基于 TEE 可信执行环境协处理器可以为 AI 模型训练提供安全、隐私的模型训练和计算环境,同时还能构建一个去中心化、透明化可验证的激励环境,让分布式节点网络摇身一变成为一个去中心化的云算力「租赁」服务网络;

3)不难看出,Marlin 基于分布式节点增强可以服务的范围很广,主要源于其在构建节点网络时的起步门槛就比较高:

一方面,每个节点运维都配备了 TEE,有了 TEE 意味着硬件性能就比较突出,同时可在存储系统中构建一个安全隔离的 Enclave 飞地环境,有严密的隐私交易环境和 Access 访问权限管理系统,来保证计算和存储数据时信息不被窥探和篡改。飞地环境是存储系统中一个绝对隐私且没有内置网络的一个隔离环境,拥有较高的安全属性;

另一方面,每个节点都基于 ZK 有较强的可交互操作性通信能力,通过 ZK 协议,节点可以在不泄露原始数据的情况下,向其他节点证明其计算结果的正确性。这大大提高了节点间交互的效率和可信度。因此其整个分布式节点网络可以实现随时插拔的灵活服务构建,zkVM 可以高效率进行节点之间的信息通信和计算工作量证明验证和激励,同样是其节点服务能力强的另一个技术支撑点。

总的来说,理解 Marlin 做的事情和能做的事情,很难具象到单个场景内,因为它本质上就是一个 Zero layer 的基础设施协议层,基于 TEE 高性能节点增强网络和 ZK 可验证通信网络,可以落脚到很多热门叙事场景下发挥相应落地价值。

在我看来,节点服务能力强在当前高度可交互通信和可组合的公链网络环境下,确实可以延展出各类叙事方向。

不过,我个人认为撇开其他应用可拓展场景,在未来 AI+DePIN 的叙事浪潮下,Marlin 有望开拓出一条主线业务:

1)AI 大模型训练对算力资源有较大需求,而 Marlin 节点已有 GPU 算力资源储备,具有先发优势;

2)Marlin 的分布式节点数据隐私处理和计算、任务高效分配和调度机制等方向的优势很适合 AI 大模型训练、中小模型微调等 AI 训练场景。

我想这也是 Marlin 一个老项目,能搭上这一波 AI 列车再次起航的主要原因,AI 也会是其接下来主打的核心叙事方向。


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