プライバシーはかつてCTが$ZEC の運用を始めたときに気にしていたものだった。

今やAIの本当の堀の一つになっていると言っても過言ではないのかもしれない。
2023年当時、AIは雰囲気や誰も読まない利用規約だけでやり過ごせていた。
AIは今や資本を管理し、取引を実行し、あなたのプライベートドキュメントを読み、企業のワークフローを完全に運用し、自律エージェントとして自分のウォレットを持って動いている。
AIの新たなボトルネックは、価値のあるデータにモデルが触れることを許すことができるかどうか、そのもので価値を漏らさずに済むかだ。
– サムスンのエンジニアがChatGPTのソースコードを誤って漏らした。
– DeepSeekは韓国のユーザープロンプトを直接北京のByteDanceサーバーにルーティングしているところを捕まえられた。
より深刻な問題は、集中型推論はデフォルトで構造的な漏洩を持っていることだ。
私たちのプロンプトは誰か他人のサーバーに送られ、ログに記録され、保持され、訓練に使われる可能性がある。
AIが私の技術説明やPDFの要約、研究に役立つならそれで良い。
しかし、AIが私の取引戦略や取引フロー、プライベートキーに触れるとき、その漏洩にはドル価値が付く。
エージェントはこれを指数関数的に悪化させる。エージェントのシステムプロンプトはそのアルファだ。
もしそれが読めるなら、抽出可能だ。MEVのようなもので、知性のためのものだ。
– 80%以上の組織がすでにリスクのあるAIエージェントの挙動に遭遇しており、無許可のデータアクセスも含まれる。
– ガートナーは2029年までに、信頼できないインフラ上での処理の75%以上がTEEsを必要とすると予測している。
– マッキンゼーの2025年のAIの現状報告は、データセキュリティが前年比10ポイント増で、企業AIの最大のスケーリング障壁となっていることを示している。
また、大手テック企業は自社のプライバシースタックを構築していることも理解できる。
– NVIDIAのBlackwellの機密GPUモードは通常のパフォーマンスに近づいている。
– MetaはWhatsApp用のプライベート処理を構築中だ。
– Appleはすでにプライベートクラウドコンピュートを持っている。
– GCPとAWSはともに機密性の高いコンピュート製品を展開している。
暗号の優位性は、オープンな協調、検証可能な市場、検閲耐性、そして一つのクラウドプロバイダーに永遠にロックインされない中立的なインフラにある。
– $VVV：200万人以上のユーザー、約5万DAU、1時間あたり1.5万推論リクエスト、ローカル暗号化メモリ、ログなしプライベートモード、Proユーザー向けのエンドツーエンド暗号化、オープンモデルやフロンティアモデルへのアクセスも可能。
– $NEAR：TEEで保護された環境でAIクラウドを運用し、GPU運用者やクラウドホスト、さらにはNEAR自体もデータを見ることができない。Venice、Brave、Aboundに統合。
– $NIL：彼らのBlind ComputerスタックはMPC、HE、TEEsを組み合わせており、データを暗号化されたまま保存、クエリ、計算できる。
6億4300万以上のドキュメントを保存し、14万以上の推論呼び出し、11万2千以上のユーザー。
– $PHA：毎日10億以上のLLMトークンをIntel TDXとNVIDIA H100/H200 GPU TEEを通じて処理し、暗号化推論は通常の約95-99%のパフォーマンスで動作。
– $ROSE：ROFLとSapphireを生産用の機密EVMインフラとして出荷。
プライバシーコインは、プライバシーの話題がホットだから値上がりするわけではない。
彼らは本当に動いている。なぜならAIが、プライバシーインフラを経済的に有用にする最初の主流の理由を生み出しているからだ。