この記事はメッサーリからのものです
編集｜Odaily Planet Daily ( @Od a ilyCh in a )
翻訳者｜あづま（ @azuma_eth ）
編集者注: 今週初め、市場では今年第 1 四半期に予定されている TGE の注目プロジェクトのリストが出回っていましたが、その中には 5,000 万ドルを調達したプライバシー コンピューティングのリーダーである Nillion も含まれていました。
以下では、投資調査機関の Messari が、チーム、ナラティブ、テクノロジー、アーキテクチャ、トークン、エコロジー、ロードマップなどの複数のレベルを通じて Nillion の詳細な分析を提供します。これは、プロジェクトの情報とダイナミクスをさらに理解するのに役立ちます。
以下はOdaily Planet Dailyがまとめたメッサリの全文である。
コアコンテンツの概要
Nillion は、Virtuals、NEAR、Aptos、Arbitrum、Ritual、io.net、Meta などの企業/プロジェクトと提携しています。
nilAI、nilVM、nilDB、nilChain などのアプリケーション ツールの包括的なセットは、人工知能、ヘルスケア、DeFi などの分野でプライバシーを保護するアプリケーションを作成するためのリソースを開発者に提供します。
Nillion は、安全なデータ コンピューティングとストレージを実現するための調整に、マルチパーティ コンピューテーション (MPC)、準同型暗号化 (Homomorphic Encryption)、ゼロ知識証明 (Zero-Knowledge Proofs) などのプライバシー強化テクノロジー (PET) を利用しています。
Nillion のバリデーター プログラムには約 500,000 人のバリデーターがおり、合計約 1 億 9,500 万の暗号文を処理し、約 1,050 GB のデータを保護しています。
序文
価値の高いデータ (パスワード、パーソナライズされた AI、医療情報、生体認証情報など) の処理は、これまで安全ではなく非効率的でした。暗号化技術は保存されたデータの安全性を確保できますが、計算中にデータを復号化し、復号後に再暗号化する必要があるため、抜け穴や遅延が発生します。ブロックチェーン技術はトランザクションとデータ管理を分散化できますが、暗号化されたデータのセキュリティ コンピューティングの問題を本質的に解決するものではありません。この制限により、Web3 で安全に構築できるアプリケーションの種類が制限されます。
Nillion は、復号化せずにデータを送信、保存、計算することでこれらの制限に対処し、機密情報がそのライフサイクル全体にわたってプライバシーと安全性を確保できるようにしたいと考えています。ブラインド コンピューティングと呼ばれるこのアプローチは、信頼を分散化し、プライベート AI エージェント、プライベート LLM 推論など、安全なデータを必要とする業界など、これまで未踏のホワイト スペースに分散ネットワークのユース ケースを拡張します。 Nillion では、マルチパーティ コンピューテーション (MPC)、完全準同型暗号化 (FHE)、信頼できる実行環境 (TEE) などの高度なプライバシー テクノロジ (PET) を使用することで、コンピューティング プロセス全体を通じてデータを暗号化したままにすることができます。
背景
2021 年に設立された Nillion は、セキュリティや効率を損なうことなく分散システムでプライベート データを処理する新しい方法を提供するプロジェクトです。 nillion は、nilVM、nilDB、nilAI、nilChain などのアプリケーション フレームワークによってサポートされ、人工知能、DeFi、データ ストレージなどの分野でプライバシーに配慮したアプリケーションを構築するのに役立つツールを開発者に提供します。
9 人のチームメンバーには次のものが含まれます。
アレックス・ペイジ (CEO)、元ヘデラ SPV ジェネラル・パートナー、ゴールドマン・サックスの銀行家。
Andrew Masanto (CSO)、Hedera の共同創設者であり、Reserve の創設 CMO。
Slava Rubin (CBO)、Indiegogo 創設者。
ミゲル・デ・ベガ博士（主任科学者）、博士課程の監督者であり、30 を超える特許の著者。
Conrad Whelan (創設 CTO)、Uber 創設エンジニア。
マーク・マクダーモット (COO)、ナイキの元イノベーション責任者。
アンドリュー・ヨー（CMO）、ヘデラの初期シニアパートナー、元UBSおよびロスチャイルド銀行家など
チームは設立以来、Hack VC、Hashkey Capital、Distributed Global、Maelstrom などの投資家からプライベートファイナンスで 5,000 万ドルを調達してきました。
テクノロジー
Nillion Network は、高価値のデータを安全かつプライベートな方法で処理するように設計された分散型インフラストラクチャです。
Nillion は 2 つのコア層で構成されています: (i) 管理と支払いを担当する調整層、(ii) コンピューティングとストレージの処理を担当するオーケストレーション層 (Petnet)。 Nillion のマルチパーティ コンピューテーション (MPC) プロトコルはネットワーク機能の中心であり、個々の入力を明らかにすることなくプライベート データの計算を可能にします。 Nillion のエコシステムは、開発者がプライバシーに配慮したアプリケーションを構築するのに役立つアプリケーション ツールの完全なセット (つまり、nilAI、nilVM、nilDB、nilChain) を利用しています。暗号化とプライバシー技術に関する学術研究論文により、Nillion の技術的実現可能性が大幅に検証されました。
ニリオンネットワーク
Nillion Network は、プライベートの高価値データのストレージと計算をサポートするように設計された分散型インフラストラクチャです。 Nillion Network のスケーラビリティは、特定のパフォーマンス、セキュリティ、コスト要件を満たすようにノードのグループを構成するクラスターによって実現されます。従来のブロックチェーンとは異なり、Nillion Network はグローバルな共有状態に依存せずに動作し、垂直方向のスケーラビリティ (単一ノードまたはクラスターのアップグレードによる) と水平方向のスケーラビリティ (新しいノードまたはクラスターの追加による) を可能にし、それによってワークロードを効率的に割り当てます。以下は、ネットワーク アーキテクチャに対する各層 (つまり、調整層とオーケストレーション層) の貢献です。
調整層
Nillion ネットワークの調整層 (略して nilChain) は、(i) 報酬の管理、(iii) 暗号経済セキュリティ、(iv) ネットワーク クラスター間の調整を担当します。
具体的には、nilChain は、計算を直接処理することなく、ネットワーク上で実行されるストレージ操作とブラインド計算に対する支払いを調整する責任を負います。調整レイヤーは Cosmos SDK を使用して構築され、相互運用性のために IBC をサポートしていますが、ネットワークの中心はストレージとコンピューティングであるため、現時点ではスマート コントラクトの実行をサポートしていません。 Keplr または Leap ウォレット経由で直接アクセスできますが、協調的なブロックチェーン上に構築されたアプリケーション (主要プロジェクトのセクションで詳しく説明します) は完全に抽象化されます。 nilChain は 2024 年 6 月にテストネットで実行されています。
オーケストレーション層 (Petnet)
Petnet は、マルチパーティ コンピューテーション (MPC)、完全準同型暗号化 (FHE)、ゼロ知識証明 (ZKP) などの暗号化テクノロジを統合して、プライベート コンピューティングとデータ管理を可能にすることを目指しています。この統合は、(i) コンパイラーと (ii) 計算ネットワークという 2 つの主要なコンポーネントによって実現されます。具体的には、コンパイラーはさまざまなレベルの抽象化を提供することでプライバシー強化テクノロジー (PET) の使用を簡素化し、一方、計算ネットワークは安全な計算を実行し、暗号化されたデータを管理します。
Nillion Network は、Nada 言語コンパイラと nilVM を通じてこのアプローチを実装しており、4 つの抽象化レベルすべての要素がすでに開発中です。抽象化の 4 つのレベルは次のとおりです。
各 PET プロトコルは、孤立したブラック ボックスと同様に、独自のブラインド モジュール内で独立して実行されます。統合されたインターフェイスや抽象化は組み込まれていないため、すべてのオーケストレーションはクライアント側で行われます。そのため、開発者は API を使用して特定のタスクを実行できますが、統合したりカスタマイズしたりすることはできません。
さまざまなブラインド モジュールが各 SDK に統合されており、開発者は暗号化の専門知識を必要とせずに複数の PET プロトコルを管理するための直接的かつ統合された方法を提供します。これらのモジュールは現在単一の PET プロトコルに依存しているため、まだ完全には最適化されていませんが、PET プロトコルの組み合わせはすでにシームレスですぐに使用できるようになっています。
ブラインド モジュールは、単一のブラインド モジュール内で複数の PET プロトコルのサポートを開始します。これにより、開発者はパフォーマンスとセキュリティの間でさまざまなトレードオフの選択を行うことができ、暗号化の知識が限られている開発者の意思決定がさらに簡素化されます。
Blindspot モジュールは、緩やかに独立したネットワーク (クラスターと呼ばれます) 上にデプロイされ、NilChain によって管理されます。 Nillion ブラインド コンピュータが成熟するにつれて、同じブラインド モジュールを、それぞれが異なる構成を持つ複数のクラスタに複製することができます。これらの構成は、ノードの数、ノードの場所、評判、ハードウェア仕様、セキュリティしきい値などのさまざまな要因に基づいて異なります。この多用途性により、開発者は異なるクラスター設定で同じ機能を使用でき、特定のニーズ (セキュリティ、コスト、ハードウェア、法規制順守など) に基づいてソリューションをカスタマイズできます。
Nillion の PET は段階的に導入され、各段階は前述の 4 つの抽象化レベルを通過します。フェーズ 1 (つまり、HE、LSSS MPC) とフェーズ 2 (つまり、DWT+LSSS、TEE) は急速に進歩しており、Nillion ネットワークに統合されています。ステージ 3 テクノロジー (FHE-MPC、DWT+TEE、パブリック コンピューティング、ZKP) の中で、FHE-MPC は抽象化レベルで進歩し始めています。
運用プロセス
以下は、Nillion ネットワーク コンポーネントの操作プロセスの詳細な内訳です。
ユーザー/開発者は、JavaScript または Python クライアントを使用して構築されたフロントエンド アプリケーションを通じて、保存するデータを送信したり、ブラインド計算リクエストを開始したりします。
JavaScript クライアントを使用するアプリケーションは、安全なコンピューティングと暗号化されたデータ管理のために Petnet と対話します。対照的に、Python クライアントベースのアプリケーションは、支払い、ルーティング、およびマルチチェーン通信のために調整層と対話します。
調整層は、対応するブロックチェーンのネイティブ ガス トークンまたは NIL トークンを使用して支払いを処理します。
調整層はリクエストを処理した後、PET を含む Petnet に計算タスクを転送します。
Petnet は、タスクの要件に応じて、線形秘密共有スキーム、難読化された回路、および/または準同型暗号化などの PET を使用してデータを処理します。
これらの計算はノードのクラスター上で実行されます。
Petnet の各ノードは、暗号化されたデータの一部 (共有) のみを管理します。
ノードは、マスクされたデータに対して指定された計算 (加算、乗算、安全な比較など) を実行し、部分的な出力を生成します。
Petnet は、これらの部分的な出力を集約して、安全かつ機密性の高い方法で最終的な計算を生成します。
最終結果は次のように返されます。
JavaScript クライアントを使用している場合、Petnet はユーザー/開発者がアクセスできるように結果をアプリケーションに直接送信します。
Python クライアントを使用する場合、調整層は Petnet から結果を取得し、さらに使用するためにそれらをアプリケーションまたは関連するブロックチェーンにルーティングします。
ブロックチェーンが統合されたユースケースの場合、コーディネーションレイヤーは結果を元のスマートコントラクトまたは分散型アプリケーションに渡し、ユーザーが新しいウォレットをダウンロードすることなくマルチチェーン機能を実現します。
Nillion の MPC 複雑なコンピューティング プロトコル
マルチパーティ計算 (MPC) は、個人が個人の入力を明らかにすることなく、結合されたデータの結果を共同で計算できるようにする暗号化のサブフィールドです。 Nillion は、Curl と呼ばれる MPC プロトコルを開発しました。これは、線形秘密共有スキーム (LSSS) に基づいていますが、除算、平方根、三角関数、対数などの複雑な演算を効率的に処理できるように機能を拡張しています。これにより、Curl は拡張性が高く、出力が入力と線形に関係しないプライバシー重視の AI エージェントなどの現実の問題に最適です。 Curl は、構造化された 2 段階のワークフローを使用します。
フェーズ 1 (共有を作成するための前処理): このフェーズでは、MPC テクノロジを使用して実際のデータを処理する前に、ランダム性の共有を生成し、参加者 (コンピューティング エンティティ) に配布します。前処理段階の操作は入力値とは独立しており、計算が行われる前に適切な数のシェアを作成するために入力数のみに依存することに注意してください。これは抽象化レイヤーとして考えることができます。プレースホルダーは事前に作成され、フェーズ 2 でユーザーが提供した実際の入力データと結合されます。
フェーズ 2 (複雑な演算の効率的な計算): 計算フェーズは、(i) 入力、(iii) 出力、(ii) 出力の 3 つの段階による入力プライベート データの実際の計算で構成されます。
入力: 各関係者は入力を参加者に配布し、情報理論的セキュリティ (ITS) を確保します。各参加者は入力値ごとに分配を受け取り、プロセス全体は機密のままです。
評価: 関係者は Nillion の Curl プロトコルを使用して、入力シェアに対する複雑な演算を効率的に計算します。
出力: ローカルの計算結果が公開され、集計されて最終結果が生成されます。
Nillion の MPC メカニズムの詳細については、ここをクリックして元の学術論文をお読みください。
アプリケーションツール
Nillion Network をベースとしたアプリケーション ツール (nilVM、nilDB、nilAI、Nada 統合パッケージ) は、プライバシーを保護する高価値のデータ アプリケーションを迅速に構築するためのモジュラー フレームワークとユーティリティを開発者に提供します。
nilAI
nilAI は、人工知能 (AIVM、nada-AI、nilTEE) に焦点を当てた Nillion のプライバシー テクノロジー スイートです。各テクノロジーがどのように機能するかは次のとおりです。
人工知能仮想マシン (AIVM): これは、Nillion の MPC テクノロジーと Meta の CrypTen フレームワークに基づく安全な人工知能推論プラットフォームです。 Meta の人工知能研究チームと共同開発した離散ウェーブレット変換 (DWT) を使用して推論を高速化します。 AIVM は、個々のノードをユーザー プロンプトやモデル出力から見えないようにすることでデータ プライバシーを確保し、プライベートな深層学習モデルの推論と展開を保証します。
nada-AI: nilVM のライブラリ。人工知能アプリケーション用に設計されており、小規模モデル (ニューラル ネットワーク NN、畳み込みニューラル ネットワーク CNN、線形回帰など) を実行するための PyTorch のようなインターフェイスを提供します。開発者は、Google Colab を使用してプロジェクトを迅速にブートストラップすることもできます。
nilTEE: このソリューションは、信頼された実行環境 (TEE) を使用して、推論中に高いパフォーマンスで大規模言語モデル (LLM) を実行します。 Nillion は、TEE の使用を長期的なデータ保存ではなく、推論時間に限定することを推奨しています。 Nillion は現在、セキュリティとパフォーマンスをさらに向上させるために推論設定を分離することで nilTEE と AIVM を強化する研究を行っています。
nilVM、Nada、およびそのライブラリ
nilVM は、開発者が PET を使用してプログラムを作成できるようにする仮想マシンです。このプログラムは Nillion の Python ベースのオープンソース DSL Nada によって書かれ、Nillion SDK を使用して開発されました。 Nada には、プログラム開発を簡素化するための nada-ai (PyTorch や scikit-learn に類似)、nada-numpy、nada-data、nada-test などのライブラリも含まれています。開発者は、Python、Typescript、または CLI クライアントを使用して nilVM をアプリケーションに統合し、ストレージ API を活用して Nillion ネットワーク上で安全なデータの保存と取得を行うことができます。例としては、共同学習イニシアチブ、コミュニティ開発プロジェクト、インタラクティブなデモンストレーションの使用例などが挙げられます。
nilDB
nilDB は、プライバシーを保護するデータ ストレージと計算のために設計された、暗号化された分散型 NoSQL データベースです。通常の NoSQL データベースとは異なり、nilDB は暗号化されたデータを秘密共有として複数のノードに分散するため、中央機関への依存を排除します。さらに、データ所有者は、保存されたデータに対して SQL のようなクエリ、計算、プライバシーを保護する集計を実行するためのアクセス権を他のユーザーに付与できます。
具体的な操作は以下の通りです。
ユーザーは機密データを自分のデバイス上でローカルに暗号化します。
ユーザーは、Nillion ベースのフロントエンド アプリケーションを通じて、暗号化されたデータを安全にアップロードします。アプリケーションは、統合されたバックエンド RESTful API を介して、暗号化されたデータを nilDB に安全にアップロードします。
暗号化されたデータは、Nillion の MPC プロトコルを使用して秘密共有に分割され、nilDB ネットワーク内のノードのクラスター全体に分散されます。単一のノードには完全なデータ セットがないことに注意してください。
ユーザーは特定のデータの使用またはクエリに対して明示的に同意し、アプリケーションを通じていつでも同意を取り消すことができます。
許可されたエンティティ (企業やサードパーティなど) は、Nillion の RESTful API を通じて SQL のようなクエリ リクエスト (検索、範囲フィルター、集計計算など) を送信します。
nilDB クラスター内のノードは、機密情報を公開することなく、暗号化されたデータに対して共同して計算を実行します。
クエリ結果 (平均、合計、フィルター処理されたデータ セットなど) は、データの機密性を維持しながら生成されます。
最終的なクエリ結果のみが、RESTful API を通じて要求元のユーザーに返されます。
技術アーキテクチャの詳細については、 ここをクリックしてください。
Nada統合パッケージ
Nada 言語には、nada-AI (前述)、nada-numpy、nada-test などのさまざまな統合パッケージが含まれています。使用例は次のとおりです。
nada-numpy: Nada DSL 向けに調整された NumPy 制限付き適応パッケージ。通常の NumPy と比較して、nada-numpy は配列構造の効率的な操作を可能にし、MPC の強い型機能との互換性を確保するためにデータ型に対する強い型の要件を提示します。
nada-test: 実行時の動的テストの生成をサポートする Nada プログラム用のテスト フレームワーク。開発者は、Python でテスト ケースを作成し、フレームワークを pytest ワークフローに統合し、柔軟な入出力仕様を定義できます。
他のツール (Nada DSL、Nada Sandbox など) と SDK はGitHubで参照できます。
NILトークン
トークンユーティリティ
NIL トークンは、Nillion ネットワーク内で次のような複数の機能を実行します。
コンピューティング サービス、データ ストレージ、AI 推論、Petnet 層と調整層のトランザクション料金の支払い。具体的には、開発者は NIL を使用して、Nillion がアプリケーションに提供するプライバシー保護コンピューティング サービスにアクセスできます。
ネットワークのセキュリティに賭けてサポートし、報酬を獲得しましょう。
バリデーターは NIL をバインドしてトランザクションと計算を検証し、調整層のセキュリティを確保します。
Petnet ノードは NIL をステークしてクラスターのセキュリティを強化し、開発者やアプリケーションを引き付けます。
プロトコルのアップグレード、リソースの割り当て、コミュニティ助成プログラムなどのさまざまなネットワークの決定について推奨および投票することで、分散型ガバナンスに参加します。
ガバナンス
ガバナンスの決定は、オンチェーンの投票メカニズムを通じて行われます。具体的には、最小トークン保有要件を満たす NIL トークン保有者はネットワークにコンセプトを提案できます。以前のガバナンス活動を通じて設立されたコミュニティ委員会または作業グループも提案を提出する場合があります。
投票権は重要な決定に適用されます。例:
新機能やアップデートを紹介します。
助成金、開発者報酬、コミュニティ主導のプロジェクトに報酬プールを割り当てます。
ネットワークの価格設定、バリデータの要件、または認証制限を調整します。
クォーラム要件や提案のしきい値などのガバナンス構造を変更します。
相互運用性を拡大し、戦略的パートナーシップを確立し、透明性と監査メカニズムを実装します。
投票権は NIL ステークの額に比例し、ステーカーは提案に投票する自身の能力を保持しながら、バリデーターに投票権を委任します。
ニリオンエコシステム
Nillion は次の業界で新たな機会を創出します。
人工知能: Nillion は、機密情報を公開することなくデータを処理して推論し、安全なローカル AI 処理と集中型の非独自 AI システムのスケーラビリティとの間のギャップを橋渡しします。
パーソナライズされたエージェント: AI エージェントはプライベート データを保存、計算、処理できます。
プライバシー モデルの推論: AI モデルはプライベート データを安全に処理し、第三者への暴露のリスクを最小限に抑え、プライベート LLM を有効にすることができます。
プライベートナレッジベースと検索: AI エージェントやその他の AI ユースケースに検索機能を提供しながら、データを暗号化された形式で保存できます。
データの所有権: Nillion の暗号化インフラストラクチャは安全なデータ マーケットプレイスをサポートし、ユーザーが自分のデータを管理し、購入者に販売できるようにします。
ブロックチェーン: Nillion を使用すると、ブロックチェーン アプリケーションがブラインド ストレージおよびコンピューティング リクエストを Nillion ネットワークに送信できるようになり、ブロックチェーンのパブリック データ機能が補完されます。また、オンチェーン決済もサポートしており、アプリケーションがブロックチェーン上の関連データを復号化できるようになります。
ヘルスケア: Nillion は、機関やユーザー全体の医療データのプライバシーを保護した分析を可能にします。
DePIN: Nillion と統合された DePIN プロジェクトは、機密の運用データを安全に保存および処理できます。
主要プロジェクト
Virtuals Protocol: AI エージェント構築プラットフォーム。マルチモーダル AI エージェント ライブラリを開発し、Nillion を使用することで、AI モデルのプライベート トレーニングと推論を可能にして、パーソナライズされた AI エージェントを構築できます。
Aptos/NEAR/Arbitrum/sei: ブラインド データ ストレージと計算を統合してスマート コントラクト内のデータ処理を強化するレイヤー 1 およびレイヤー 2 ブロックチェーン。
Ritual: 分散型人工知能推論ネットワークを構築し、プライベート推論のためにバックエンドに Nillion を統合する人工知能プラットフォーム。
Zap: ユーザー データを Nillion の分散データ プールに集約するデータ プラットフォームで、ブラインド コンピューティングとゼロ知識トランスポート層セキュリティ (zkTLS) を通じて安全な洞察を提供します。
再利用プロトコル: zkTLS インフラストラクチャ プラットフォームを使用すると、ユーザーは信頼できるオフチェーン プラットフォームを通じて自分の ID と評判を証明でき、生成された証明書のストレージおよび処理プラットフォームとして Nillion を使用します。
Healthblocks: Nillion を使用してユーザーの所有権とデータの管理を維持しながら、第三者が個人情報を公開することなく洞察を得ることができるフィットネス アプリです。
MonadicDNA: Nillion を使用してライフサイクル全体にわたってデータを暗号化するゲノミクス プラットフォームで、 23andMeなどの集中型サービス プロバイダーの代替手段を提供します。
ロードマップ
N00 億ロードマップは 2024 年 5 月 31 日にリリースされ、4 つの主要な段階に分かれています。
フェーズ 1 - 作成スプリント (完了)。このフェーズでは、(i) テストネットの立ち上げ時の基本的な調整レイヤー、(ii) Keplr ウォレットの作成、トークン転送、ステーキング、管理などのコア機能のテスト、(iii) 開発者に Nillion SDK へのアクセスを提供します。初期のアプリケーション開発のためのテレメトリ機能、(iv) トランザクションのスループットとネットワークのスケーラビリティを評価するために負荷テストが実行されます。
フェーズ 2 - 触媒融合 (進行中)。この段階: (i) Petnet を調整層と統合する; (ii) 完全な分散化を実現するために外部ノードを追加する; (iii) 安全なデータ処理のための「ブラインド アプリケーション」を導入する; (iv) Nillion を統合してクロスチェーン機能をサポートする;マルチチェーンエコシステム。
フェーズ 3 – 補強。このフェーズには、(i) メインネットの起動とトークン生成アクティビティ (TGE) が含まれます。(ii) 外部ノードの実行。(iv) 事前に構築されたネットワークのビルドを実際の環境で検証します。時間条件の適用。
フェーズ 4 - マルチクラスターの未来。このフェーズでは、(i) パブリック ノードのクラスターを追加することで水平スケーリングを実現し、(ii) コンピューティング能力を向上させ、(iv) セキュリティとプライバシーを維持しながらネットワークを最適化します。
結論
Nillion は、人工知能エージェントからプライベート DeFi まで、さまざまなアプリケーションでプライバシーに配慮した高価値のデータを処理するように設計された分散型インフラストラクチャです。 Nillion は、高度な PET (MPC、FHE、TEE など) を組み合わせて、分散型ネットワークの使いやすさと分散型アプリケーションの可能性を拡張します。 Nillion のアーキテクチャ (コーディネーション レイヤーと Petnet) は、データの機密性と分散型信頼性を確保しながら、クラスタリングによるスケーラビリティをサポートします。
Nillion エコシステムは継続的に拡大しており、(i) Nucleus Builder プログラム (複数の業種にわたって約 50 のプロジェクトをサポート)、(ii) 約 500,000 人のバリデーターが参加し、合計約 1 億 9,500 万件の秘密メッセージが処理されました。約1,050 GBのデータ。 Virtuals、NEAR、Meta、Aptos とのコラボレーション、および進行中のメインネットの立ち上げとマルチクラスターのスケーラビリティ ロードマップの開発は、プライバシーを重視したデータ管理と安全なコンピューティングの進歩における Nillion の進歩を浮き彫りにしています。
