Исследование AI Layer1: поиск плодородной почвы для DeAI в блокчейне
В последние годы ведущие технологические компании, такие как OpenAI, Anthropic, Google и Meta, продолжают стремительно развивать большие языковые модели (LLM). LLM демонстрируют беспрецедентные возможности в различных отраслях, значительно расширяя человеческое воображение и даже в некоторых сценариях показывая потенциал замены человеческого труда. Однако ядро этих технологий по-прежнему плотно контролируется несколькими централизованными технологическими гигантами. Благодаря мощному капиталу и контролю над высокими вычислительными ресурсами эти компании создали непреодолимые барьеры, из-за которых подавляющее большинство разработчиков и инновационных команд испытывают трудности в конкуренции с ними.
В то же время, на ранних этапах быстрого развития ИИ общественное мнение часто сосредотачивается на прорывах и удобствах, которые приносит технология, в то время как внимание к таким ключевым вопросам, как защита конфиденциальности, прозрачность и безопасность, остается относительно недостаточным. В долгосрочной перспективе эти вопросы будут глубоко влиять на здоровое развитие индустрии ИИ и ее социальную приемлемость. Если их не удастся надлежащим образом решить, споры о том, будет ли ИИ «направлен на добро» или «направлен на зло», станут все более актуальными, в то время как централизованные гиганты, движимые инстинктом извлечения прибыли, зачастую не имеют достаточной мотивации для активного решения этих проблем.
Технология блокчейн, благодаря своим характеристикам децентрализации, прозрачности и устойчивости к цензуре, открывает новые возможности для устойчивого развития индустрии ИИ. В настоящее время на некоторых основных блокчейнах уже появились многочисленные приложения "Web3 AI". Однако при глубоком анализе можно обнаружить, что эти проекты все еще сталкиваются со многими проблемами: с одной стороны, степень децентрализации ограничена, ключевые этапы и инфраструктура все еще зависят от централизованных облачных услуг, мемный аспект слишком преувеличен, что затрудняет поддержку по-настоящему открытой экосистемы; с другой стороны, по сравнению с AI-продуктами мира Web2, AI на блокчейне все еще имеет ограничения в моделях, использовании данных и сценариях применения, глубина и широта инноваций требуют повышения.
Чтобы действительно реализовать видение децентрализованного ИИ, необходимо создать блокчейн, который сможет безопасно, эффективно и демократично поддерживать крупномасштабные приложения ИИ и конкурировать по производительности с централизованными решениями. Нам нужно разработать блокчейн Layer1, специально созданный для ИИ. Это обеспечит прочную основу для открытых инноваций в ИИ, демократического управления и безопасности данных, способствуя процветанию экосистемы децентрализованного ИИ.
Основные характеристики AI Layer 1
AI Layer 1 как блокчейн, специально разработанный для приложений ИИ, имеет архитектуру и производительность, которые тесно связаны с потребностями задач ИИ, с целью эффективно поддерживать устойчивое развитие и процветание экосистемы ИИ в блокчейне. В частности, AI Layer 1 должен обладать следующими ключевыми возможностями:
Эффективные стимулы и децентрализованный механизм консенсуса
核心 AI Layer 1 заключается в создании открытой сети для совместного использования вычислительных мощностей, хранения и других ресурсов. В отличие от традиционных узлов блокчейна, которые в основном сосредоточены на ведении бухгалтерии, узлы AI Layer 1 должны выполнять более сложные задачи: не только предоставлять вычислительную мощность и выполнять обучение и вывод AI моделей, но также вносить разнообразные ресурсы, такие как хранение, данные и пропускная способность, тем самым разрушая монополию централизованных гигантов в инфраструктуре AI. Это предъявляет более высокие требования к базовому консенсусу и механизму стимулов: AI Layer 1 должен точно оценивать, стимулировать и проверять фактический вклад узлов в задачи AI вывода, обучения и т. д., обеспечивая безопасность сети и эффективное распределение ресурсов. Только так можно гарантировать стабильность и процветание сети, а также эффективно снизить общие затраты на вычислительную мощность.
Превосходные высокие характеристики и поддержка гетерогенных задач
Задачи ИИ, особенно обучение и вывод LLM, предъявляют очень высокие требования к вычислительной производительности и параллельной обработке. Более того, экосистема ИИ в блокчейне часто должна поддерживать разнообразные, гетерогенные типы задач, включая различные структуры моделей, обработку данных, вывод, хранение и другие многообразные сценарии. AI Layer 1 должен глубоко оптимизироваться на уровне архитектуры для удовлетворения требований к высокой пропускной способности, низкой задержке и эластичной параллельной обработке, а также предусмотреть нативную поддержку гетерогенных вычислительных ресурсов, чтобы гарантировать эффективное выполнение различных задач ИИ и обеспечить плавное расширение от "однородных задач" к "сложной многообразной экосистеме".
Проверяемость и гарантии доверительных результатов
AI Layer 1 не только должен предотвращать злоупотребления моделями и изменения данных, но и обеспечивать проверяемость и согласованность результатов, получаемых от AI, на уровне базовых механизмов. Интегрируя передовые технологии, такие как доверенная среда выполнения (TEE), нулевое знание (ZK) и безопасные многопартийные вычисления (MPC), платформа позволяет независимо проверять каждый процесс вывода модели, обучения и обработки данных, обеспечивая справедливость и прозрачность системы AI. В то же время, эта проверяемость помогает пользователям четко понимать логику и основания вывода AI, достигая "полученного - желаемого", повышая доверие и удовлетворенность пользователей к продуктам AI.
Защита конфиденциальности данных
Приложения ИИ часто связаны с чувствительными данными пользователей, и в таких областях, как финансы, здравоохранение и социальные сети, защита конфиденциальности данных особенно критична. AI Layer 1 должен обеспечивать проверяемость, используя криптографические технологии обработки данных, протоколы вычислений с конфиденциальностью и управление правами доступа к данным, чтобы гарантировать безопасность данных на всех этапах — от вывода и обучения до хранения, эффективно предотвращая утечки и злоупотребления данными и устраняя опасения пользователей по поводу безопасности данных.
Мощные возможности поддержки экосистемы и разработки
В качестве инфраструктуры на базе AI первого уровня платформа должна не только обладать технологическим превосходством, но также предоставлять разработчикам, операторам узлов, поставщикам AI-услуг и другим участникам экосистемы полные инструменты для разработки, интегрированные SDK, поддержку эксплуатации и механизмы стимулирования. Постоянно оптимизируя доступность платформы и опыт разработчиков, мы способствуем внедрению разнообразных приложений на базе AI, обеспечивая устойчивое процветание децентрализованной экосистемы AI.
Основываясь на вышеизложенном контексте и ожиданиях, в данной статье будет подробно рассмотрено шесть проектов AI Layer1, включая Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor и 0G, систематически проанализированы последние достижения в этой области, исследовано текущее состояние проектов и обсуждены будущие тенденции.
Sentient: создание лояльной открытой децентрализованной AI модели
Обзор проекта
Sentient является платформой с открытым протоколом, которая разрабатывает AI Layer1 в блокчейне (. На начальном этапе это Layer 2, после чего будет переход на Layer 1). Объединяя AI Pipeline и технологии блокчейна, она создает децентрализованную экономику искусственного интеллекта. Основная цель состоит в том, чтобы решить проблемы принадлежности моделей, отслеживания вызовов и распределения ценностей в централизованном рынке LLM с помощью структуры "OML" (открытость, возможность получения прибыли, лояльность), чтобы AI модели достигли структуры собственности на блокчейне, прозрачности вызовов и распределения ценностей. Видение Sentient заключается в том, чтобы любой мог создавать, сотрудничать, владеть и монетизировать AI продукты, способствуя созданию справедливой и открытой экосистемы сети AI Agent.
Команда Sentient Foundation объединяет ведущих мировых академических экспертов, предпринимателей в области блокчейна и инженеров, стремящихся создать сообщество, управляемое сообществом, открытое и проверяемое платформу AGI. В состав ключевых членов входят профессор Принстонского университета Pramod Viswanath и профессор Индийского научного института Himanshu Tyagi, которые отвечают за безопасность AI и защиту конфиденциальности, а также соучредитель Polygon Sandeep Nailwal, который возглавляет стратегию блокчейна и экосистемное развитие. Члены команды имеют опыт работы в таких известных компаниях, как Meta, Coinbase, Polygon, а также в ведущих университетах, таких как Принстонский университет и Индийский институт технологий, охватывая области AI/ML, NLP, компьютерного зрения и совместно продвигая реализацию проекта.
Как второй проект Сандипа Найлуала, соучредителя Polygon, Sentient с самого начала имел ауру успеха, обладая обширными ресурсами, связями и рыночной узнаваемостью, что обеспечивало мощную поддержку для развития проекта. В середине 2024 года Sentient завершил раунд посевного финансирования на сумму 85 миллионов долларов, который возглавили Founders Fund, Pantera и Framework Ventures, а среди других инвесторов были такие известные венчурные компании, как Delphi, Hashkey и Spartan.
проектирование архитектуры и прикладного уровня
Инфраструктурный уровень
Основная архитектура
Ядро архитектуры Sentient состоит из двух частей: AI Pipeline и системы блокчейн.
AI-пайплайн является основой для разработки и тренировки "лояльного ИИ" артефактов и включает в себя два ключевых процесса:
Планирование данных (Data Curation): Процесс выбора данных, управляемый сообществом, используемый для выравнивания модели.
Обучение лояльности (Loyalty Training): гарантирует, что модель проходит процесс обучения, соответствующий намерениям сообщества.
Система в блокчейне предоставляет прозрачность и децентрализованный контроль для протокола, обеспечивая право собственности на AI-артефакты, отслеживание использования, распределение доходов и справедливое управление. Конкретная архитектура разделена на четыре уровня:
Уровень хранения: хранение весов модели и информации о регистрации отпечатков.
Уровень распределения: контроль модели вызова входа по контракту на авторизацию;
Уровень доступа: проверка полномочий для подтверждения авторизации пользователя;
Уровень стимулов: Контракт маршрутизации доходов будет распределять платежи между тренерами, развертывателями и валидаторами при каждом вызове.
OML модельная структура
OML фреймворк (Открытый Open, Монетизируемый Monetizable, Лояльный Loyal) — это основная идея, предложенная Sentient, направленная на обеспечение четкой защиты прав собственности и экономических стимулов для открытых AI моделей. Объединяя технологии в блокчейне и нативную криптографию AI, он обладает следующими характеристиками:
Открытость: модель должна быть с открытым исходным кодом, код и структура данных должны быть прозрачными, чтобы сообщество могло воспроизводить, аудировать и улучшать.
Монетизация: Каждый вызов модели будет запускать поток доходов, в блокчейне контракт будет распределять доходы между тренерами, развертывателями и проверяющими.
Лояльность: Модель принадлежит сообществу вкладчиков, направление обновления и управление определяются DAO, использование и модификация контролируются криптографическим механизмом.
AI-родная криптография использует непрерывность AI-моделей, структуру низкоразмерных многообразий и дифференцируемые свойства моделей для разработки "проверяемого, но не удаляемого" легковесного механизма безопасности. Основная технология заключается в следующем:
Встраивание отпечатков: во время обучения вставляется набор скрытых пар ключ-значение запрос-ответ, формируя уникальную подпись модели;
Протокол проверки владения: проверка сохранения отпечатков пальцев с помощью третьего лица-детектора (Prover) в форме запроса (query);
Механизм разрешенного вызова: перед вызовом необходимо получить "доказательство полномочий", выданное владельцем модели, после чего система предоставляет модели разрешение на декодирование данного ввода и возврат точного ответа.
Этот метод позволяет реализовать "авторизационный вызов на основе поведения + верификацию принадлежности" без дополнительных затрат на повторное шифрование.
Модель подтверждения прав и безопасное выполнение
Sentient в настоящее время использует Melange смешанную безопасность: сочетание подтверждения по отпечаткам пальцев, выполнения TEE и распределения прибыли по смарт-контрактам в блокчейне. При этом метод отпечатков пальцев реализован в OML 1.0, подчеркивая идею "оптимистичной безопасности (Optimistic Security)", то есть по умолчанию соблюдается соответствие, а при нарушении возможно обнаружение и наказание.
Механизм отпечатков пальцев является ключевой реализацией OML, который позволяет модели генерировать уникальные подписи на этапе обучения, внедряя определенные "вопрос-ответ" пары. С помощью этих подписей владельцы модели могут подтвердить право собственности, предотвращая несанкционированное копирование и коммерциализацию. Этот механизм не только защищает права разработчиков модели, но также предоставляет отслеживаемую запись использования модели в блокчейне.
Кроме того, Sentient запустила вычислительную платформу Enclave TEE, которая использует доверенные исполняемые среды (такие как AWS Nitro Enclaves), чтобы гарантировать, что модель отвечает только на авторизованные запросы, предотвращая несанкционированный доступ и использование. Хотя TEE зависит от аппаратного обеспечения и имеет определенные уязвимости, его высокая производительность и преимущества в реальном времени делают его актуальным для текущих моделей.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
3
Поделиться
комментарий
0/400
consensus_whisperer
· 23ч назад
Монополия гигантов на ИИ, кто же будет контролировать?
Какой AI Layer1 лучший: исследование 6 крупных проектов в области DeAI
Исследование AI Layer1: поиск плодородной почвы для DeAI в блокчейне
В последние годы ведущие технологические компании, такие как OpenAI, Anthropic, Google и Meta, продолжают стремительно развивать большие языковые модели (LLM). LLM демонстрируют беспрецедентные возможности в различных отраслях, значительно расширяя человеческое воображение и даже в некоторых сценариях показывая потенциал замены человеческого труда. Однако ядро этих технологий по-прежнему плотно контролируется несколькими централизованными технологическими гигантами. Благодаря мощному капиталу и контролю над высокими вычислительными ресурсами эти компании создали непреодолимые барьеры, из-за которых подавляющее большинство разработчиков и инновационных команд испытывают трудности в конкуренции с ними.
В то же время, на ранних этапах быстрого развития ИИ общественное мнение часто сосредотачивается на прорывах и удобствах, которые приносит технология, в то время как внимание к таким ключевым вопросам, как защита конфиденциальности, прозрачность и безопасность, остается относительно недостаточным. В долгосрочной перспективе эти вопросы будут глубоко влиять на здоровое развитие индустрии ИИ и ее социальную приемлемость. Если их не удастся надлежащим образом решить, споры о том, будет ли ИИ «направлен на добро» или «направлен на зло», станут все более актуальными, в то время как централизованные гиганты, движимые инстинктом извлечения прибыли, зачастую не имеют достаточной мотивации для активного решения этих проблем.
Технология блокчейн, благодаря своим характеристикам децентрализации, прозрачности и устойчивости к цензуре, открывает новые возможности для устойчивого развития индустрии ИИ. В настоящее время на некоторых основных блокчейнах уже появились многочисленные приложения "Web3 AI". Однако при глубоком анализе можно обнаружить, что эти проекты все еще сталкиваются со многими проблемами: с одной стороны, степень децентрализации ограничена, ключевые этапы и инфраструктура все еще зависят от централизованных облачных услуг, мемный аспект слишком преувеличен, что затрудняет поддержку по-настоящему открытой экосистемы; с другой стороны, по сравнению с AI-продуктами мира Web2, AI на блокчейне все еще имеет ограничения в моделях, использовании данных и сценариях применения, глубина и широта инноваций требуют повышения.
Чтобы действительно реализовать видение децентрализованного ИИ, необходимо создать блокчейн, который сможет безопасно, эффективно и демократично поддерживать крупномасштабные приложения ИИ и конкурировать по производительности с централизованными решениями. Нам нужно разработать блокчейн Layer1, специально созданный для ИИ. Это обеспечит прочную основу для открытых инноваций в ИИ, демократического управления и безопасности данных, способствуя процветанию экосистемы децентрализованного ИИ.
Основные характеристики AI Layer 1
AI Layer 1 как блокчейн, специально разработанный для приложений ИИ, имеет архитектуру и производительность, которые тесно связаны с потребностями задач ИИ, с целью эффективно поддерживать устойчивое развитие и процветание экосистемы ИИ в блокчейне. В частности, AI Layer 1 должен обладать следующими ключевыми возможностями:
Эффективные стимулы и децентрализованный механизм консенсуса 核心 AI Layer 1 заключается в создании открытой сети для совместного использования вычислительных мощностей, хранения и других ресурсов. В отличие от традиционных узлов блокчейна, которые в основном сосредоточены на ведении бухгалтерии, узлы AI Layer 1 должны выполнять более сложные задачи: не только предоставлять вычислительную мощность и выполнять обучение и вывод AI моделей, но также вносить разнообразные ресурсы, такие как хранение, данные и пропускная способность, тем самым разрушая монополию централизованных гигантов в инфраструктуре AI. Это предъявляет более высокие требования к базовому консенсусу и механизму стимулов: AI Layer 1 должен точно оценивать, стимулировать и проверять фактический вклад узлов в задачи AI вывода, обучения и т. д., обеспечивая безопасность сети и эффективное распределение ресурсов. Только так можно гарантировать стабильность и процветание сети, а также эффективно снизить общие затраты на вычислительную мощность.
Превосходные высокие характеристики и поддержка гетерогенных задач Задачи ИИ, особенно обучение и вывод LLM, предъявляют очень высокие требования к вычислительной производительности и параллельной обработке. Более того, экосистема ИИ в блокчейне часто должна поддерживать разнообразные, гетерогенные типы задач, включая различные структуры моделей, обработку данных, вывод, хранение и другие многообразные сценарии. AI Layer 1 должен глубоко оптимизироваться на уровне архитектуры для удовлетворения требований к высокой пропускной способности, низкой задержке и эластичной параллельной обработке, а также предусмотреть нативную поддержку гетерогенных вычислительных ресурсов, чтобы гарантировать эффективное выполнение различных задач ИИ и обеспечить плавное расширение от "однородных задач" к "сложной многообразной экосистеме".
Проверяемость и гарантии доверительных результатов AI Layer 1 не только должен предотвращать злоупотребления моделями и изменения данных, но и обеспечивать проверяемость и согласованность результатов, получаемых от AI, на уровне базовых механизмов. Интегрируя передовые технологии, такие как доверенная среда выполнения (TEE), нулевое знание (ZK) и безопасные многопартийные вычисления (MPC), платформа позволяет независимо проверять каждый процесс вывода модели, обучения и обработки данных, обеспечивая справедливость и прозрачность системы AI. В то же время, эта проверяемость помогает пользователям четко понимать логику и основания вывода AI, достигая "полученного - желаемого", повышая доверие и удовлетворенность пользователей к продуктам AI.
Защита конфиденциальности данных Приложения ИИ часто связаны с чувствительными данными пользователей, и в таких областях, как финансы, здравоохранение и социальные сети, защита конфиденциальности данных особенно критична. AI Layer 1 должен обеспечивать проверяемость, используя криптографические технологии обработки данных, протоколы вычислений с конфиденциальностью и управление правами доступа к данным, чтобы гарантировать безопасность данных на всех этапах — от вывода и обучения до хранения, эффективно предотвращая утечки и злоупотребления данными и устраняя опасения пользователей по поводу безопасности данных.
Мощные возможности поддержки экосистемы и разработки В качестве инфраструктуры на базе AI первого уровня платформа должна не только обладать технологическим превосходством, но также предоставлять разработчикам, операторам узлов, поставщикам AI-услуг и другим участникам экосистемы полные инструменты для разработки, интегрированные SDK, поддержку эксплуатации и механизмы стимулирования. Постоянно оптимизируя доступность платформы и опыт разработчиков, мы способствуем внедрению разнообразных приложений на базе AI, обеспечивая устойчивое процветание децентрализованной экосистемы AI.
Основываясь на вышеизложенном контексте и ожиданиях, в данной статье будет подробно рассмотрено шесть проектов AI Layer1, включая Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor и 0G, систематически проанализированы последние достижения в этой области, исследовано текущее состояние проектов и обсуждены будущие тенденции.
Sentient: создание лояльной открытой децентрализованной AI модели
Обзор проекта
Sentient является платформой с открытым протоколом, которая разрабатывает AI Layer1 в блокчейне (. На начальном этапе это Layer 2, после чего будет переход на Layer 1). Объединяя AI Pipeline и технологии блокчейна, она создает децентрализованную экономику искусственного интеллекта. Основная цель состоит в том, чтобы решить проблемы принадлежности моделей, отслеживания вызовов и распределения ценностей в централизованном рынке LLM с помощью структуры "OML" (открытость, возможность получения прибыли, лояльность), чтобы AI модели достигли структуры собственности на блокчейне, прозрачности вызовов и распределения ценностей. Видение Sentient заключается в том, чтобы любой мог создавать, сотрудничать, владеть и монетизировать AI продукты, способствуя созданию справедливой и открытой экосистемы сети AI Agent.
Команда Sentient Foundation объединяет ведущих мировых академических экспертов, предпринимателей в области блокчейна и инженеров, стремящихся создать сообщество, управляемое сообществом, открытое и проверяемое платформу AGI. В состав ключевых членов входят профессор Принстонского университета Pramod Viswanath и профессор Индийского научного института Himanshu Tyagi, которые отвечают за безопасность AI и защиту конфиденциальности, а также соучредитель Polygon Sandeep Nailwal, который возглавляет стратегию блокчейна и экосистемное развитие. Члены команды имеют опыт работы в таких известных компаниях, как Meta, Coinbase, Polygon, а также в ведущих университетах, таких как Принстонский университет и Индийский институт технологий, охватывая области AI/ML, NLP, компьютерного зрения и совместно продвигая реализацию проекта.
Как второй проект Сандипа Найлуала, соучредителя Polygon, Sentient с самого начала имел ауру успеха, обладая обширными ресурсами, связями и рыночной узнаваемостью, что обеспечивало мощную поддержку для развития проекта. В середине 2024 года Sentient завершил раунд посевного финансирования на сумму 85 миллионов долларов, который возглавили Founders Fund, Pantera и Framework Ventures, а среди других инвесторов были такие известные венчурные компании, как Delphi, Hashkey и Spartan.
проектирование архитектуры и прикладного уровня
Инфраструктурный уровень
Основная архитектура
Ядро архитектуры Sentient состоит из двух частей: AI Pipeline и системы блокчейн.
AI-пайплайн является основой для разработки и тренировки "лояльного ИИ" артефактов и включает в себя два ключевых процесса:
Система в блокчейне предоставляет прозрачность и децентрализованный контроль для протокола, обеспечивая право собственности на AI-артефакты, отслеживание использования, распределение доходов и справедливое управление. Конкретная архитектура разделена на четыре уровня:
OML модельная структура
OML фреймворк (Открытый Open, Монетизируемый Monetizable, Лояльный Loyal) — это основная идея, предложенная Sentient, направленная на обеспечение четкой защиты прав собственности и экономических стимулов для открытых AI моделей. Объединяя технологии в блокчейне и нативную криптографию AI, он обладает следующими характеристиками:
Искусственный интеллект, родная криптография (AI-native Cryptography)
AI-родная криптография использует непрерывность AI-моделей, структуру низкоразмерных многообразий и дифференцируемые свойства моделей для разработки "проверяемого, но не удаляемого" легковесного механизма безопасности. Основная технология заключается в следующем:
Этот метод позволяет реализовать "авторизационный вызов на основе поведения + верификацию принадлежности" без дополнительных затрат на повторное шифрование.
Модель подтверждения прав и безопасное выполнение
Sentient в настоящее время использует Melange смешанную безопасность: сочетание подтверждения по отпечаткам пальцев, выполнения TEE и распределения прибыли по смарт-контрактам в блокчейне. При этом метод отпечатков пальцев реализован в OML 1.0, подчеркивая идею "оптимистичной безопасности (Optimistic Security)", то есть по умолчанию соблюдается соответствие, а при нарушении возможно обнаружение и наказание.
Механизм отпечатков пальцев является ключевой реализацией OML, который позволяет модели генерировать уникальные подписи на этапе обучения, внедряя определенные "вопрос-ответ" пары. С помощью этих подписей владельцы модели могут подтвердить право собственности, предотвращая несанкционированное копирование и коммерциализацию. Этот механизм не только защищает права разработчиков модели, но также предоставляет отслеживаемую запись использования модели в блокчейне.
Кроме того, Sentient запустила вычислительную платформу Enclave TEE, которая использует доверенные исполняемые среды (такие как AWS Nitro Enclaves), чтобы гарантировать, что модель отвечает только на авторизованные запросы, предотвращая несанкционированный доступ и использование. Хотя TEE зависит от аппаратного обеспечения и имеет определенные уязвимости, его высокая производительность и преимущества в реальном времени делают его актуальным для текущих моделей.