1. Pengenalan

1.1 Latar Belakang dan Tujuan

Dengan perkembangan teknologi blockchain yang terus berlanjut, pasar kriptocurrency telah menunjukkan perkembangan yang kuat, menarik perhatian luas dari investor global. Mulai dari lahirnya Bitcoin awal, yang membuka era mata uang digital terdesentralisasi, hingga beragam kriptocurrency saat ini seperti Ethereum, pasar kriptocurrency terus berkembang dalam skala, dengan skenario aplikasi yang semakin kaya. Namun, pasar kriptocurrency sangat fluktuatif dan penuh inovasi dan perubahan, dengan proyek-proyek dan gagasan baru yang terus muncul.

Sebagai pendatang baru di bidang cryptocurrency, Nillion berusaha untuk menonjol di pasar yang kompetitif ini dengan teknologi dan ide-ide uniknya. Nillion berkomitmen untuk mengatasi beberapa masalah yang telah lama ada di pasar cryptocurrency saat ini, seperti perlindungan privasi, keamanan data, dan skalabilitas, untuk memberikan layanan cryptocurrency yang lebih aman, efisien, dan melindungi privasi pengguna. Teknologi 'blind computation' inovatifnya, yang menggabungkan berbagai teknologi enkripsi canggih, bertujuan untuk mencapai pemrosesan data yang efisien dalam keadaan terenkripsi, yang memiliki signifikansi praktis yang besar di lingkungan yang semakin peduli terhadap privasi saat ini.

2. Gambaran Proyek Nillion

2.1 Pengenalan Dasar

Nillion didirikan pada tahun 2022 dan merupakan proyek inovatif yang didedikasikan untuk mengatasi masalah perlindungan privasi dan keamanan data di bidang cryptocurrency. Tujuannya adalah membangun jaringan terdesentralisasi yang terdiri dari beberapa komputer, memberikan pengguna solusi perlindungan privasi yang belum pernah ada sebelumnya melalui teknologi 'blind computing' yang unik.

'Komputasi buta' adalah teknologi inti dari Nillion, yang merupakan hasil integrasi dari beberapa teknologi enkripsi canggih, termasuk Komputasi Multi-Pihak (MPC), Enkripsi Homomorfik, dan teknologi peningkatan privasi lainnya (PET). Teknologi ini memungkinkan server (node) untuk melakukan tugas komputasi pada fragmen data terenkripsi, tanpa mengungkapkan konten data, sehingga mencapai tujuan perlindungan privasi.

Dibandingkan dengan teknologi kriptografi lainnya, 'komputasi buta' memiliki keunggulan unik. Misalnya, bukti pengetahuan nol (ZKP) memerlukan biaya besar untuk menghasilkan bukti, cocok untuk penyimpanan + komputasi di luar rantai, hanya verifikasi di rantai; lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) bergantung pada produsen perangkat keras untuk melakukan perhitungan di lingkungan terisolasi; enkripsi homomorfik penuh (FHE) dapat melakukan perhitungan langsung pada data terenkripsi, tetapi saat ini hanya mendukung operasi tertentu. 'Komputasi buta' adalah kerangka komputasi yang lebih umum yang mungkin menggabungkan teknologi enkripsi Gate.io seperti ZKP, TEE, FHE, dll., mengeksplorasi solusi rekayasa terpadu untuk perlindungan privasi.

Dalam jaringan Nillion, komputer yang berpartisipasi disebut sebagai node. Node-node ini memiliki kemampuan yang kuat untuk mentransmisikan, menyimpan, dan memproses data, dan mereka tidak perlu 'melihat' data itu sendiri saat melakukan tugas. Node-node tersebut menjalankan program-program secara buta, mengabaikan data masukan atau hasil keluaran. Mengambil contoh node yang mewakili transaksi yang ditandatangani pengguna, setiap node menerima transaksi dan kunci yang disebut 'shared,' yang tidak mengandung informasi aktual apa pun. Dengan menjalankan protokol enkripsi, node-node dapat secara kolektif menandatangani transaksi tanpa perlu merekonstruksi kunci atau mengakses kunci pribadi pengguna, yang menunjukkan keamanan dan perlindungan privasi teknologi 'blind computation'.

2.2 Tim dan Situasi Pendanaan

Lineup tim pendiri Nillion sangat mewah, dengan anggota dari berbagai latar belakang yang mencakup berbagai bidang seperti blockchain, keuangan, dan hukum, membentuk dasar yang kokoh untuk kesuksesan proyek. Chief Strategy Officer Andrew Masanto adalah salah satu pendiri Hedera Hashgraph dan membawa pengalaman yang kaya serta latar belakang teknis yang mendalam di bidang blockchain, menyediakan sumber daya industri berharga dan wawasan strategis yang berharga bagi Nillion. Chief Business Officer Slava Rubin adalah pendiri situs web crowdfunding Amerika Indiegogo, memiliki kemampuan operasi bisnis dan pengembangan pasar yang luar biasa untuk secara efektif mendorong pertumbuhan dan kemitraan Nillion di pasar. General Counsel Lindsay Danas Cohen, mantan Deputi Jenderal Counsel di Coinbase, memiliki pengalaman yang luas dalam kepatuhan hukum cryptocurrency, memastikan perkembangan Nillion yang stabil di jalur yang sesuai.

Dari sisi pembiayaan, Nillion juga telah mencapai hasil yang luar biasa. Pada Desember 2022, Nillion menutup putaran pendanaan senilai $20 juta yang dipimpin oleh Distributed Global dengan partisipasi dari AU21, Big Brain Holdings, Chapter One, GSR, HashKey, OP Crypto, dan SALT Fund, menunjukkan pengakuan dan kepercayaan pasar pada proyek Nillion. Pada tahun 2024, Nillion sekali lagi akan menyelesaikan putaran pendanaan senilai $25 juta yang dipimpin oleh Hack VC, yang semakin memperkuat kekuatan finansial Nillion dan memberikan dukungan kuat untuk penelitian dan pengembangan teknologi, perluasan pasar, dan konstruksi ekosistem. Dana ini akan digunakan untuk mempromosikan R&D dan penerapan teknologi "komputasi buta", memperluas pengaruhnya di bidang blockchain dan AI, dan mempercepat realisasi visi dan tujuannya.

3. Prinsip dan Inovasi Teknologi Nillion

3.1 Analisis Teknologi 'Blind Computing'

3.1.1 Definisi Teknis dan Komposisi

"Komputasi buta" adalah sorotan teknologi inti dari kripto Nillion, yang merupakan hasil inovatif yang mengintegrasikan berbagai teknologi enkripsi canggih seperti komputasi multi-pihak (MPC) dan enkripsi homomorfik. Komputasi multi-pihak adalah teknologi kriptografi yang memungkinkan banyak peserta untuk bersama-sama menghitung fungsi target tanpa mengungkapkan data masing-masing satu sama lain. Misalnya, dalam skenario statistik gabungan multi-pihak dari data konsumsi pengguna, setiap peserta memiliki catatan konsumsi pengguna mereka sendiri. Melalui teknologi komputasi multi-pihak, mereka dapat bersama-sama menghitung jumlah konsumsi total, konsumsi rata-rata, dan data statistik lainnya tanpa mengekspos catatan konsumsi pengguna masing-masing kepada pihak lain. Enkripsi homomorfik adalah bentuk enkripsi khusus yang memungkinkan operasi komputasi tertentu dilakukan pada teks sandi, dengan hasilnya konsisten dengan hasil melakukan operasi komputasi yang sama pada teks biasa dan kemudian mengenkripsinya. Ini berarti bahwa data dapat diproses dalam keadaan terenkripsi tanpa perlu dekripsi, sangat meningkatkan keamanan data.

‘Komputasi buta’ dengan cerdik menggabungkan keuntungan dari teknologi-teknologi tersebut untuk membangun sistem komputasi yang menjaga privasi dengan unik. Ini memungkinkan server (node) untuk melakukan tugas komputasi pada fragmen data yang terenkripsi, memastikan bahwa konten data tidak bocor selama proses tersebut, sehingga mencapai privasi dan keamanan pemrosesan data. Integrasi ini bukan hanya tumpukan teknologi yang sederhana, tetapi melalui algoritma dan protokol yang dirancang dengan cermat, berbagai teknologi berkolaborasi dan melengkapi satu sama lain, mendukung bersama implementasi ‘komputasi buta’. Sebagai contoh, pada tahap pra-pemrosesan data, teknologi enkripsi homomorfik digunakan untuk mengenkripsi data guna memastikan keamanan data selama transmisi dan penyimpanan; pada tahap perhitungan, teknologi komputasi multi-pihak digunakan untuk mencapai komputasi kolaboratif di antara beberapa node, sambil memastikan bahwa setiap node tidak dapat mengakses konten data dari node lain.

3.1.2 Alur Kerja dan Mekanisme

Dalam jaringan Nillion, alur kerja 'komputasi buta' menunjukkan tingkat kompleksitas dan ketepatan yang tinggi. Ketika jaringan menerima permintaan pemrosesan transmisi data, pertama-tama melalui pra-pemrosesan kompilasi bahasa tertentu dalam bahasa Nada. Bahasa Nada adalah bahasa pemrograman yang dirancang khusus untuk 'komputasi buta,' yang dapat membagi data asli menjadi beberapa segmen dan mengenkripsi setiap segmen, menjaga data terenkripsi selama proses transmisi dan pemrosesan selanjutnya. Langkah ini mirip dengan membagi file rahasia menjadi beberapa bagian dan mengenkripsi setiap bagian secara terpisah, sehingga bahkan jika satu bagian bocor, itu tidak akan mengekspos konten file keseluruhan.

Segmen data yang telah diproses akan masuk ke mesin virtual AIVM untuk penjadwalan dan alokasi. Mesin virtual AIVM mirip dengan manajer sumber daya pintar, yang akan mendistribusikan segmen data secara acak ke node terdistribusi untuk penyimpanan dan komputasi berdasarkan faktor-faktor seperti beban dan daya komputasi setiap node. Setelah menerima segmen data, setiap node akan memprosesnya di lingkungannya sendiri. Karena data terenkripsi, node-node tidak mengetahui konten spesifik dari data selama proses komputasi dan hanya dapat beroperasi pada data terenkripsi sesuai dengan algoritma-algoritma yang telah ditentukan. Ini seperti node memproses paket yang disegel, tanpa mengetahui apa yang ada di dalamnya, tetapi dapat melakukan operasi spesifik pada paket sesuai kebutuhan.

Ketika setiap node menyelesaikan perhitungan, itu akan mengembalikan hasil perhitungan. Hasil ini akan menjalani agregasi dan verifikasi terpadu untuk memastikan keakuratan dan integritas komputasi. Selama proses ini, beberapa algoritme dan teknologi verifikasi dapat digunakan, seperti bukti zero-knowledge, untuk memverifikasi kebenaran hasil komputasi tanpa mengungkapkan isi data. Melalui proses ini, jaringan Nillion mencapai transmisi, penyimpanan, dan komputasi data terenkripsi secara efektif tanpa node mengetahui data "lengkap", sepenuhnya menunjukkan keamanan dan perlindungan privasi dari teknologi 'komputasi buta'.

3.2 dibandingkan dengan teknologi enkripsi lainnya

Dibandingkan dengan bukti pengetahuan nol (ZKP), ZKP lebih fokus pada memverifikasi keaslian informasi tanpa mengungkapkan konten tertentu. Dalam skenario transfer mata uang anonim seperti Zcash, ketika pengguna melakukan transfer, mereka perlu menghasilkan bukti ZK untuk membuktikan hak mereka untuk mentransfer dan memastikan anonimitas identitas mereka. Namun, menghasilkan bukti ZKP memerlukan biaya besar, sehingga lebih cocok untuk penyimpanan + komputasi off-chain dan skenario verifikasi-only on-chain, seperti Rollup Layer2. Di sisi lain, 'komputasi buta' tidak hanya fokus pada verifikasi informasi, tetapi juga menekankan enkripsi dan komputasi data sepanjang proses seluruhnya, menjadikannya solusi perlindungan privasi yang lebih komprehensif tanpa perlu menghasilkan biaya besar seperti selama proses komputasi.

Trusted Execution Environment (TEE) adalah metode yang mengandalkan produsen perangkat keras untuk melakukan perhitungan di lingkungan yang terisolasi. Ini menjalankan tugas komputasi dalam lingkungan yang relatif tertutup menggunakan mekanisme keamanan yang disediakan oleh perangkat keras untuk memastikan keamanan data. Namun, penerapan TEE dibatasi oleh perangkat keras, karena produsen perangkat keras yang berbeda dapat menyediakan solusi TEE yang berbeda, dan biaya serta kompatibilitas perangkat keras juga merupakan faktor yang perlu dipertimbangkan. Di sisi lain, "komputasi buta" didasarkan pada integrasi teknologi enkripsi tingkat perangkat lunak, terlepas dari perangkat keras tertentu, dan menawarkan generalitas dan skalabilitas yang lebih baik.

Enkripsi homomorfik sepenuhnya (FHE) dapat melakukan komputasi langsung pada data terenkripsi, tetapi saat ini hanya mendukung operasi tertentu. Dalam beberapa skenario operasi matematika sederhana, FHE dapat memberikan permainan penuh pada kelebihannya untuk mengimplementasikan komputasi data terenkripsi. "Komputasi buta" adalah kerangka kerja komputasi yang lebih umum, yang berpotensi untuk aggreGate.io dan menerapkan teknologi enkripsi seperti ZKP, TEE, FHE, dll., untuk mengeksplorasi skema praktik teknik terintegrasi untuk perlindungan privasi. Tidak hanya dapat mendukung berbagai jenis komputasi, tetapi juga dapat mengintegrasikan keunggulan teknologi enkripsi yang berbeda untuk beradaptasi dengan skenario aplikasi yang lebih luas.

3.3 Poin Inovasi Teknologi dan Keunggulan

Inovasi 'komputasi buta' pertama dan terutama tercermin dalam kemampuannya untuk menggabungkan berbagai teknologi kriptografi di Gate.io. Ini memecahkan situasi di mana teknologi kriptografi tradisional beroperasi secara independen, mengintegrasikan berbagai teknologi kriptografi canggih seperti komputasi multi-pihak, enkripsi homomorfik, bukti pengetahuan nol, dll., membentuk kesatuan sinergis. Inovasi terintegrasi ini memberikan solusi yang lebih kuat untuk perlindungan privasi, memenuhi persyaratan ketat untuk privasi data dan keamanan dalam skenario yang berbeda.

Peningkatan node terdistribusi juga merupakan inovasi utama dari ‘komputasi buta.’ Ini memungkinkan satu node memiliki kemampuan penyimpanan segmen + komputasi secara bersamaan, dikombinasikan dengan jaringan tata kelola terbuka yang dapat diverifikasi, memungkinkan node berfungsi secara efektif tanpa mengetahui data ‘lengkap.’ Desain ini efektif mengatasi masalah biaya transmisi data tinggi dan kebocoran privasi dalam model pemrosesan data tradisional. Dalam model tradisional, melindungi privasi data memerlukan enkripsi, transmisi, dan dekripsi data yang berulang antara node-node yang berbeda, yang tidak hanya mahal tetapi juga menimbulkan risiko paparan data. ‘Komputasi buta,’ melalui desain node terdistribusi, menyebar tugas pemrosesan data ke berbagai node, mengurangi jumlah transmisi data dan risiko, sehingga meningkatkan efisiensi dan keamanan pemrosesan data.

Dalam hal perlindungan privasi, 'komputasi buta' memiliki keuntungan signifikan. Ini dapat memastikan bahwa data tetap terenkripsi sepanjang proses pemrosesan, bahkan node yang terlibat dalam komputasi tidak dapat melihat data itu sendiri, benar-benar mencapai perlindungan privasi ujung ke ujung. Hal ini memiliki arti besar untuk memproses data sensitif seperti data keuangan, data medis, dll.

Dalam hal biaya pemrosesan data, "perhitungan buta" mengoptimalkan proses pemrosesan data, mengurangi transmisi data dan operasi enkripsi dan dekripsi ganda, serta mengurangi konsumsi sumber daya komputasi dan biaya waktu. Dalam skenario komputasi awan, pengguna dapat mengunggah data terenkripsi ke jaringan Nillion untuk diproses tanpa khawatir tentang keamanan data dalam proses perhitungan, sambil juga mengurangi biaya transmisi data dan pemrosesan.

Dalam hal area aplikasi, keanekaragaman “komputasi buta” memungkinkan penerapannya yang luas di berbagai bidang. Selain sektor cryptocurrency, hal itu memiliki potensi signifikan di bidang seperti kecerdasan buatan, perawatan kesehatan, dan keuangan. Di bidang kecerdasan buatan, “komputasi buta” dapat melindungi data privasi pengguna sambil memberikan dukungan data yang aman untuk pelatihan model. Di bidang perawatan kesehatan, itu memastikan privasi dan keamanan catatan medis pasien selama proses berbagi dan analisis. Di bidang keuangan, itu menjamin keamanan dan privasi data transaksi keuangan, mencegah kebocoran data dan penipuan.

4. Skenario Aplikasi Nillion dan Ekosistem Kerjasama

4.1 Area Aplikasi Utama

Perlindungan Privasi Web3 4.1.1

Di dunia Web3, transparansi publik data meningkatkan kepercayaan pada blockchain, namun juga mengorbankan privasi pengguna. Informasi transaksi dan data pada blockchain tersedia secara publik secara real time, dan siapa pun dengan akses internet dan alat yang relevan dapat mengakses informasi sensitif yang disimpan pada blockchain publik. Ini merupakan hambatan besar bagi pengguna yang sensitif terhadap privasi. Sebagai contoh, pada aplikasi keuangan terdesentralisasi (DeFi), catatan transaksi pengguna dan informasi aset terlihat secara publik, yang dapat menyebabkan pelanggaran privasi dan bahkan risiko keamanan.

Teknologi 'Blind Computation' dari Nillion memperkenalkan kemampuan komputasi pribadi ke Web3, yang efektif memecahkan masalah ini. Ini memungkinkan pengguna untuk memproses data sensitif on-chain tanpa harus mengungkapkannya, memastikan bahwa data tetap terenkripsi selama proses, bahkan node-node yang terlibat dalam komputasi tidak dapat melihat data itu sendiri. Selama eksekusi kontrak pintar, 'Blind Computation' dapat mengenkripsi data dalam kontrak, membuat eksekusi kontrak lebih aman dan menjaga privasi. Dengan cara ini, 'Blind Computation' memperluas ruang desain aplikasi blockchain, membuat perlindungan privasi dan desentralisasi menjadi mungkin secara bersamaan, tidak lagi saling terkucilkan. Ini memberikan solusi baru bagi pengguna dengan persyaratan privasi yang lebih tinggi untuk memasuki dunia Web3 dan membuka ruang yang lebih luas untuk pengembangan aplikasi Web3.

4.1.2 Bidang Kecerdasan Buatan

Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, sementara itu memberikan kemudahan bagi pekerjaan dan kehidupan masyarakat, juga membawa risiko kebocoran privasi. Kecerdasan buatan memerlukan sejumlah besar data dalam proses pelatihan dan penalaran, yang seringkali mengandung informasi sensitif pengguna, seperti informasi transaksi, sandi, identitas, dan rahasia perdagangan. Begitu data-data ini terungkap di perusahaan besar terpusat, akan membawa dampak sosial yang besar. Dalam aplikasi teknologi pengenalan wajah, jika data terbocor, dapat menyebabkan pencurian identitas pengguna; dalam diagnosis medis cerdas, jika catatan medis pasien bocor, dapat menimbulkan ancaman serius terhadap privasi dan keamanan pasien.

Teknologi 'komputasi buta' Nillion menyediakan solusi perlindungan privasi yang efektif untuk bidang kecerdasan buatan. Melalui 'komputasi buta', model AI dapat dilatih dan dipikirkan dengan aman tanpa mengekspos data asli. Selama tahap pra-pemrosesan data, data dienkripsi menggunakan teknologi seperti enkripsi homomorfik, dan kemudian data terenkripsi dimasukkan ke dalam model AI untuk pelatihan. Selama proses pelatihan, node-node melakukan perhitungan pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, sehingga melindungi privasi data. Pada tahap penalaran, teknologi 'komputasi buta' juga dapat digunakan untuk memastikan privasi data masukan dan hasil keluaran. Hal ini membuat teknologi AI lebih aman dan dapat diandalkan saat menangani data sensitif, memberikan dasar yang lebih kokoh untuk perlindungan privasi dalam pengembangan AI.

4.1.3 Industri Keuangan dan Kesehatan

Industri keuangan dan perawatan kesehatan adalah dua industri yang memiliki persyaratan yang sangat tinggi untuk privasi dan keamanan data. Dalam industri keuangan, catatan transaksi pelanggan, informasi akun, data kredit, dll., Semuanya merupakan informasi sensitif. Setelah bocor, dapat menyebabkan kerugian finansial pelanggan dan risiko kredit. Dalam industri perawatan kesehatan, rekam medis pasien, hasil diagnostik, data genetik, dll., melibatkan privasi pribadi. Membocorkan informasi ini dapat berdampak serius pada kehidupan dan kesehatan pasien.

Teknologi komputasi multipihak yang aman menyediakan cara baru untuk memproses data sensitif secara aman untuk dua industri ini. Di sektor keuangan, bank dan lembaga keuangan lainnya dapat menggunakan teknologi komputasi multipihak yang aman untuk melakukan penilaian risiko, persetujuan kredit, dan operasi bisnis lainnya tanpa mengekspos privasi pelanggan. Selama proses persetujuan kredit, bank dapat mengirim data pelanggan yang terenkripsi ke beberapa node untuk dihitung. Node-node tersebut menganalisis data yang terenkripsi berdasarkan algoritma yang telah ditentukan untuk menilai risiko kredit pelanggan tanpa perlu mengetahui informasi spesifik pelanggan. Di bidang medis, lembaga medis dapat berbagi dan menganalisis data medis menggunakan teknologi komputasi multipihak yang aman sambil melindungi privasi pasien. Berbagai lembaga medis dapat berbagi data medis yang terenkripsi untuk penelitian kolaboratif dan diagnosis tanpa perlu khawatir tentang risiko kebocoran data. Hal ini tidak hanya membantu meningkatkan kualitas dan efisiensi layanan medis tetapi juga mempromosikan pengembangan penelitian medis, memberikan layanan medis yang lebih baik bagi pasien.

4.2 Proyek Kerja Sama dan Konstruksi Ekologis

Nillion secara aktif melakukan penataan dalam konstruksi ekologis, bekerja sama dengan banyak proyek terkenal untuk mempromosikan aplikasi dan pengembangan teknologi ‘komputasi buta’. Di bidang blockchain, Nillion telah bekerja sama dengan proyek-proyek terenkripsi terkenal seperti NEAR, Aptos, dan Arbitrum. Pada 13 September 2024, fitur privasi Nillion terintegrasi dengan NEAR, memungkinkan lebih dari 750 proyek dalam ekosistem NEAR mengakses ‘komputasi buta’. Kolaborasi ini memungkinkan teknologi perlindungan privasi Nillion terintegrasi ke dalam lebih banyak aplikasi blockchain, memberikan kemampuan perlindungan privasi yang lebih kuat untuk aplikasi-aplikasi tersebut, sambil juga memperluas basis pengguna dan pengaruh pasar Nillion.

Dalam bidang AI, Nillion terkait dengan Ritual, Rainfall, Skillful AI, Nuklai, dan Virtuals,io.netProyek seperti Capx, Dwinity, Brainstems, dll. telah menjalin kemitraan. Kolaborasi ini bertujuan untuk mengeksplorasi aplikasi teknologi 'komputasi buta' dalam pelatihan model AI, inferensi, dan perlindungan privasi data. Melalui kerjasama dengan proyek-proyek AI ini, Nillion dapat mengintegrasikan keunggulan teknologinya dengan kebutuhan pengembangan AI, menyediakan solusi yang lebih aman dan melindungi privasi untuk industri AI, dan mempromosikan perkembangan teknologi AI yang sehat.

Di bidang medis, Nillion juga telah mengumpulkan beberapa mitra seperti Agerate, Naitur, dan MonadicDNA. Melalui kerjasama dengan proyek-proyek medis ini, Nillion berkomitmen untuk menyelesaikan masalah perlindungan privasi dan pembagian data medis yang aman, menyediakan dukungan teknis yang lebih dapat diandalkan untuk pengolahan data dan analisis di industri medis, dan mempromosikan transformasi digital dan pengembangan inovatif industri medis.

Proyek kolaboratif ini memiliki arti penting dalam konstruksi ekologis dan ekspansi bisnis Nillion. Dengan berkolaborasi dengan proyek-proyek di bidang yang berbeda, Nillion dapat menerapkan teknologi 'blind computation'nya ke berbagai skenario, memvalidasi kelayakan dan efektivitas teknologi tersebut, terus mengoptimalkan dan memperbaikinya. Kolaborasi juga membantu Nillion menarik lebih banyak pengembang dan pengguna, membentuk ekosistem siklus positif, secara bersama-sama mempromosikan pengembangan dan aplikasi teknologi perlindungan privasi, dan mencapai situasi win-win.

5. Ekonomi Token Nillion

5.1 Alokasi Token

$NIL adalah token utilitas dari Jaringan Nillion, dengan total pasokan 1 miliar, dialokasikan sebagai berikut:

Penggunaan Token 5.2

• Pastikan lapisan koordinasi: Staking token NIL dapat memperoleh hak suara, digunakan untuk melindungi jaringan dan menentukan kumpulan validator efektif melalui mekanisme Proof of Stake DeleGate.iod.

• Mengelola sumber daya jaringan: Pengguna membayar token NIL untuk menggunakan lapisan koordinasi atau membuat permintaan komputasi buta, sehingga mendorong manajemen sumber daya yang efisien.

Ekonomi klaster Petnet: Penyedia infrastruktur bergabung dengan klaster untuk memfasilitasi komputasi buta. Mereka mendapatkan imbalan token NIL dengan menyediakan penyimpanan aman dan sumber daya ke jaringan.

• Tata Kelola Jaringan: Pemegang NIL dapat melakukan staking token mereka untuk memberikan suara pada proposal on-chain dalam lapisan koordinasi, atau mendeleGate.io kekuatan suara mereka kepada orang lain.

6. Kinerja Pasar Nillion dan Tren Pengembangan

6.1 Data Pasar dan Analisis Indeks

Saat ini, meskipun Nillion belum melakukan TGE (Token Generation Event), telah mencapai sejumlah hasil signifikan dalam verifikasi teknis dan konstruksi ekologis, yang dapat dianalisis secara kuantitatif melalui beberapa data kunci dan indikator untuk mengevaluasi tren pengembangannya.

Dalam hal partisipasi node, jumlah validator Nillion menunjukkan tren pertumbuhan yang cepat. Pada tanggal 24 September, jumlah validator Nillion mencapai 75.841, mencerminkan tingkat perhatian dan partisipasi pasar yang tinggi dalam proyek Nillion. Partisipasi sejumlah validator dalam jaringan Nillion tidak hanya membantu menjaga stabilitas dan keamanan jaringan tetapi juga mempromosikan pengembangan terdesentralisasi jaringan. Jumlah validator yang besar berarti kapasitas komputasi dan penyimpanan jaringan telah diperluas secara efektif, memungkinkannya untuk menangani lebih banyak data dan tugas, memberikan dasar yang kokoh untuk ekspansi skenario aplikasi Nillion.

Dalam hal kemampuan pemrosesan data, jumlah total tantangan terhadap rahasia dan jumlah data yang dilindungi adalah dua indikator penting. Pada waktu tertentu, jumlah total tantangan terhadap rahasia adalah 37,33 juta kali, dan jumlah total data yang dilindungi adalah 513GB. Jumlah total tantangan terhadap rahasia mencerminkan aktivitas dan permintaan aplikasi Jaringan Nillion dalam komputasi perlindungan privasi. Jumlah tantangan yang besar menunjukkan bahwa teknologi 'komputasi buta' Nillion telah banyak dicoba dan diterapkan dalam aplikasi praktis, dengan tingginya permintaan pasar untuk kemampuan perlindungan privasinya. Jumlah data yang dilindungi langsung mencerminkan nilai aplikasi praktis Jaringan Nillion. 513GB data yang dilindungi menunjukkan bahwa Nillion telah memainkan peran penting dalam bidang perlindungan privasi data, menyediakan pengguna dengan layanan penyimpanan dan pemrosesan data yang aman dan dapat diandalkan.

Ada hubungan yang erat antara data-data ini. Peningkatan jumlah validator memungkinkan penanganan lebih banyak data, sehingga meningkatkan total jumlah tantangan terhadap rahasia dan jumlah data yang dilindungi. Peningkatan total jumlah tantangan terhadap rahasia dan jumlah data yang dilindungi lebih lanjut membuktikan kepraktisan dan keandalan jaringan Nillion, menarik lebih banyak validator untuk berpartisipasi dan membentuk siklus yang baik. Dari tren pengembangan, dengan terus majunya konstruksi ekosistem Nillion, jumlah validator diperkirakan akan terus bertambah, dan kemampuan pemrosesan data akan semakin ditingkatkan. Total jumlah tantangan terhadap rahasia dan jumlah data yang dilindungi juga akan meningkat, memberikan dasar yang lebih kokoh bagi perkembangan Nillion di pasar.

Ramalan Tren Pengembangan Masa Depan 6.2

Dengan perkembangan teknologi yang terus berlanjut dan tuntutan pasar yang berubah, Nillion diharapkan dapat mencapai terobosan dan pengembangan dalam berbagai aspek. Dalam hal ekspansi aplikasi teknologi, teknologi 'komputasi buta' Nillion memiliki potensi aplikasi yang luas. Selain keterlibatan saat ini dalam perlindungan privasi Web3, bidang kecerdasan buatan, dan industri keuangan dan medis, teknologi ini juga diharapkan dapat diterapkan dalam lebih banyak bidang di masa depan. Dalam bidang Internet of Things, dengan popularitas luas perangkat IoT, interaksi data dan perlindungan privasi antar perangkat telah menjadi isu penting. Teknologi 'komputasi buta' Nillion dapat memastikan bahwa perangkat IoT menjaga data terenkripsi selama transmisi dan pemrosesan data, melindungi privasi dan keamanan pengguna. Dalam bidang keuangan rantai pasok, teknologi 'komputasi buta' dapat mencapai perlindungan privasi data rantai pasok, sambil memastikan bahwa pihak-pihak dapat bekerja sama dan bertransaksi secara efektif tanpa mengungkap informasi sensitif.

Dari sudut pandang perluasan pangsa pasar, Nillion telah membentuk dasar ekologis yang baik di berbagai bidang melalui kerja sama dengan banyak proyek. Di masa depan, dengan kedewasaan teknologinya yang terus berlanjut dan ekspansi skenario aplikasinya yang terus berlanjut, diharapkan Nillion dapat menarik lebih banyak pengguna dan mitra, sehingga memperluas pangsa pasarnya. Di bidang blockchain, kerja sama dengan proyek-proyek seperti NEAR, Aptos, dan Arbitrum memungkinkan teknologi perlindungan privasi Nillion terintegrasi ke dalam lebih banyak aplikasi blockchain, memberikan kemampuan perlindungan privasi yang lebih kuat pada aplikasi-aplikasi tersebut, sehingga menarik lebih banyak pengguna untuk menggunakan aplikasi-aplikasi tersebut dan secara tidak langsung memperluas basis pengguna Nillion. Di bidang kecerdasan buatan, kerja sama dengan proyek-projek seperti Ritual dan Rainfall membantu Nillion menerapkan teknologinya pada pelatihan model kecerdasan buatan dan inferensi, memenuhi permintaan industri kecerdasan buatan akan perlindungan data privasi, sehingga mendapatkan pijakan di pasar kecerdasan buatan.

Dalam hal penetapan standar industri, sebagai inovator di bidang perlindungan privasi, Nillion mungkin akan berpartisipasi atau bahkan memimpin pembentukan standar industri di masa depan. Dengan meningkatnya permintaan perlindungan privasi, kebutuhan industri akan standar perlindungan privasi yang bersatu menjadi semakin mendesak. Dengan teknologi canggih dan pengalaman praktis yang kaya, Nillion diharapkan dapat memainkan peran penting dalam pembentukan standar industri, mempromosikan standarisasi dan pengembangan sehat seluruh industri perlindungan privasi. Dengan menetapkan standar industri, Nillion tidak hanya dapat meningkatkan posisi dan pengaruhnya di industri, tetapi juga memberikan dukungan yang kuat untuk promosi teknologi dan produknya, yang lebih memantapkan keunggulan kompetitif pasar.

Kesimpulan

Nillion menunjukkan keunggulan signifikan di bidang perlindungan privasi dan keamanan data dengan teknologi 'perhitungan buta' inovatifnya. Teknologi ini mencapai pemrosesan data yang efisien dalam kondisi terenkripsi dengan menggabungkan komputasi multi-pihak, enkripsi homomorfik, dan teknologi enkripsi canggih lainnya, menyediakan pengguna dengan solusi perlindungan privasi yang belum pernah ada sebelumnya.