AI 概要
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AI 的到來爲幾乎所有行業帶來了前所未有的計算能力和解決問題的能力。然而，隨着 AI 解決方案的普及，我們也會關注敏感數據的處理、處理和保護方式。
Privasea （PRAI） 透過其去中心化 AI 網絡成爲應對這些基本隱私挑戰的解決方案，該網絡支持計算，同時保持數據完全保密。本文探討了 Privasea 在保密計算領域的創新方法、其運作方式，以及爲什麼它在我們日益增長的 AI 驅動的世界中至關重要。
主要收穫：
Privasea 是一個去中心化 AI 網絡，採用先進的全同態加密 （FHE） 技術，可在加密數據上實現安全計算，而無需泄露原始信息，確保整個 AI 過程中的數據隱私。
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Privasea 是一個去中心化 AI 網絡，採用先進的全同態加密 （FHE） 技術，可在加密數據上實現安全計算，而無需泄露原始信息，確保整個 AI 過程中的數據隱私。
Privasea由區塊鏈和安全專家團隊開發，他們認識到AI的指數級增長爲處理敏感數據的組織帶來了前所未有的隱私挑戰。該團隊開發了創新的 FHE 技術，可在加密數據上實現 AI 計算，而不會泄露底層信息。
Privasea 迅速吸引了區塊鏈和加密貨幣領域的主要參與者的大量投資。該公司的種子資金輪次從幣安實驗室、Gate Labs、MH Ventures、K300 Ventures 和 QB Ventures 等知名投資者手中籌集了 500 萬美元。
繼首次成功後，Privasea 在 A 輪融資中又籌集了 1，500 萬美元，使公司的估值達到 1.8 億美元。本輪融資由 GSR、Amber 和 Echo 牽頭，Binance Labs、OKX Ventures、Gate Labs 和 Laser Digital 等知名投資者持續提供支持。
Privasea 旨在消除 AI 功能與數據隱私之間的基本權衡，避免敏感行業廣泛採用。現在，組織可以利用強大的 AI 功能，同時在整個計算過程中確保機密數據完全加密。
該平台還解決了監管合規障礙，由於 GDPR 等數據保護要求，組織無法採用 AI 解決方案。透過解決這些隱私挑戰，Privasea 最終致力於在用戶和 AI 系統之間建立信任，鼓勵用戶更廣泛地參與數據驅動的創新。
Privasea 採用四層架構，將 FHE 從理論概念轉變爲實際應用：應用層、優化層、算術層和基元層協同工作，實現加密數據 AI 計算安全。
HESea Library 是 Privasea 技術堆棧的基礎。該開源庫爲開發人員提供了常用 FHE 方案的有效實現，以及加密信息安全計算所需的加密優化。
Privasea API 在此基礎上構建，爲開發者提供全面的工具，幫助他們創建隱私保護 AI 應用程序。該平台是網絡的主要門戶，可將高級隱私功能無縫集成到現有應用程序中。
Privanetix 作爲分佈式計算網絡運行，在分佈式計算網絡中進行加密數據處理。這一互聯節點系統在執行 FHE 計算的同時保持數據保密性，Privasi 智能合約套件透過區塊鏈技術管理網絡運營和獎勵分配。
用戶使用 FHE 協議加密數據，然後將其上傳到網絡，即可開始該流程。上傳後，分佈式 Privanetix 節點會執行 AI 計算，同時數據始終加密，確保從頭到尾保持隱私。
Privasea 提供以下核心功能，共同實現 AI 計算並保護數據隱私。
全球首款使用 FHE 在不泄露生物特徵數據的情況下驗證個人身份的移動應用程序，即 ImHuman 人類識別應用程序。用戶可透過面部掃描鑄造人類 NFT 證明，所有生物特徵信息在整個驗證過程中保持完全加密。
DeepSea 是 Privasea 的去中心化主網計算層，處理所有 FHE 擔保的 AI 任務。該運營基礎融合了 Privanetix、WorkHeart 和 Acceleration Nodes，爲加密計算提供最佳速度、安全性和性能。AI 代理模型、面部識別和私人機器學習功能相結合，使組織能夠充分利用 AI，同時在處理敏感信息的行業中保持完全的數據隱私。
Privasea 開發了全球首款在 DeepSea Network 上運行的隱私保護 AI 代理。透過該代理，開發者和組織可在用戶數據上輕鬆部署 FHE AI 任務，而無需泄露基礎信息。生物識別、醫療和金融用例的內置模型與用戶友好的 API 協同工作，可直接集成 Web3 應用程序。
Privasea 使用兩種節點類型爲其計算基礎架構提供支持。
Privanetix 節點在 DeepSea 網絡上處理 FHE 計算任務，需要高性能機器進行密集加密計算，同時允許運營商質押 PRAI 代幣以獲得獎勵。
WorkHeart 節點是 USB 設備，每個設備的價格約爲 0.2 ETH，支持即插即用，可贏取 PRAI 獎勵。這些節點與 StarFuel NFT 相結合，爲獎勵倍增者打造了分佈式網絡，爲 Privasea 的隱私保護 AI 功能提供支持。
Privasea 實現了關鍵的發展里程碑，同時獲得了大量資金，以支持其隱私保護 AI 願景。2023 年，該項目推出了測試網 V1，並完成了由知名投資者提供的 500 萬美元種子資金。
整個 2024 年，該團隊透過多次測試網迭代加速了開發，在 WorkHeart Node 硬件旁邊發佈了測試網 V2 和 V3。ImHuman App 的用戶數量達到 240，000，因爲 Privasea 獲得了額外 1，500 萬美元的 A 輪融資。
展望 2025 年，Privasea 計畫推出 DeepSea 主網並進行 PRAI 代幣銷售，同時在其生態系統中擴展 AI DePIN 用例。該項目的路線圖將延伸至 2026 年，計畫與 Web 2.0 和 AI 企業合作，同時在全球範圍內擴展隱私計算解決方案。
PRAI 是 Privasea 生態系統的原生效用代幣，總供應量爲 10 億枚。其分配優先考慮網絡可持續性，其中 35% 分配給提供 FHE 和隱私服務的參與者，用於挖礦和質押獎勵。此外，其團隊以業績爲基礎的授予率高達 13%，而支持者和戰略合作伙伴則持有總供應量的 22.5%。營銷和社區發展佔 15%，其中 10.5% 用於滿足不可預見的需求，4% 用於市場流動性。
PRAI 可用於訪問保密的 AI 計算服務，並支付交易費用，確保整個 Privasea 網絡的安全計算。該代幣支持 ImHuman App 內的身份認證，用戶可激活 AI 代理進行數據分析和自動化。
PRAI 持有者可質押 PRAI，以支持網絡運營，同時賺取獎勵並參與治理決策。這種效用驅動型模式將 PRAI 的價值與生態系統的使用直接聯繫起來，確保用戶、開發者和網絡運營商之間的激勵機制保持一致。
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雖然 Privasea 展示了創新技術和對隱私保護 AI 領域的強大支持，但投資者必須仔細權衡其增長前景與潛在風險因素。
增長潛力
基於 FHE 的 AI 計算領域的先發優勢爲傳統隱私解決方案帶來了新的用例
來自幣安實驗室、GSR、Amber 和 OKX Ventures 等知名投資者的 2，000 萬美元鉅額資金
隨着組織面臨越來越高的數據保護要求，對隱私保護 AI 解決方案的需求也在不斷增長
清晰的效用驅動代幣模型，將 PRAI 的價值直接與網絡使用和生態系統採用聯繫起來
風險因素
Privasea 的早期項目在實現其雄心勃勃的 FHE 技術路線圖方面面臨執行挑戰
由於隱私保護技術面臨不斷變化的合規要求，因此存在潛在的監管不確定性
Privasea （PRAI） 具有巨大的資金支持和創新編碼技術，展現出了巨大的潛力。對去中心化存儲解決方案的需求不斷增長，爲市場提供了有利的環境。然而，潛在投資者應進行深入研究，並考慮其風險承受能力，特別是考慮到 Privasea 在開發之旅中的早期地位。
Privasea 在透過創新 FHE 技術應對 AI 隱私挑戰方面取得了突破。該項目得到了領先投資者的大力支持，並建立了一個全面的生態系統，包括 ImHuman、DeepSea 和專業節點，能夠廣泛應用於隱私敏感行業。
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