Fluence——協處理器，讓去中心化計算變得更可信
轉發原文標題：解讀 Fluence: 協處理器概念興起，讓去中心化計算變得更可信
AI X Crypto，已成爲今年圈內共識的熱點。
Bankless 創始人霍夫曼在最近的博文中指出，AI x 加密貨幣敘事的根基，始於“去中心化計算”。
大量的AI和DePIN加密項目幾乎都繞不過根基的同質化 —- 調動分散在世界各地的閒置計算資源，爲AI的計算提供支持。
從中心化機房的存儲計算設備到雲服務，從雲服務到去中心化計算，技術敘事的更新帶來代幣一波又一波的漲幅。
再往下走，加密貨幣和AI還能講出什麼新故事？
如果深究細節，你會發現去中心化計算雖然在講讓AI民主化的故事，計算資源更便宜、更易得；但卻忽略了一個重要問題：
你怎麼知道不同節點計算出來的東西都是對的？誰驗證過？
大部分加密項目的去中心化計算，實現方式各不相同，但通常不提供執行結果正確性的證明。於是在這個敘事夾縫中，“協處理器”（coprocessor）的概念悄然興起：
把去中心化計算分散在不同地方的節點統一看成一臺處理器，合力執行計算任務；同時我們也需要一臺協處理器，專門來確保和驗證計算的正確性。
類似幹活和監工的兩撥人，一撥負責幹事，一撥負責驗收，這樣幹出來的活才更有可信度。
那麼當前市場上有哪些項目在講協處理器的故事？其中又有哪些可以參與的機會？
Fluence：可驗證的去中心化計算
Fluence 是一個由區塊鏈經濟學驅動的去中心化無服務器平台和計算市場。
使用 Fluence，開發人員可以構建應用程序並將其部署到計算提供商網路；注意這個提供商可以是專業的數據中心，更可以是家用計算機。
提供商在價格和性能上展開競爭，爲了獲得報酬和獎勵，他們不斷證明自己正在爲這些應用程序提供計算資源。
這個業務其實與很多加密AI項目類似，就是提供一個去中心化的計算資源網路，將任務分給不同的節點來進行計算，以分布式的方式和傳統的雲服務展開競爭。
其中雲服務技術棧中的每一個，在Fluence中都有對應的服務來進行替代。
但與大部分雲服務和去中心化計算項目不同的是，使用 Fluence 時，開發人員可以通過檢查鏈上提供商發布的證明，來驗證其應用程序是否按預期運行以及計算是否正確執行。
Fluence平台通過其去中心化服務器的架構，爲開發者提供了一個獨特的可驗證計算環境。在這個平台上，計算資源提供者不僅要完成分配給他們的計算任務，還必須生成計算證明，這些證明通過加密方式確保了計算的準確性。
每個節點都會對其完成的工作提交這些證明，以此展示其完成任務的能力和質量。
這種方法的優勢在於，它爲去中心化計算增加了一個重要的層面——可信度。開發者可以核實他們的應用程序是否按預期執行，並且所有的計算過程都經過了證實和驗證。
這也就是我們在前文說的“協處理器”的概念 —- “協處理器”可能並不是執行主要計算的節點，而是輔助的節點或服務，它們爲整個去中心化計算網路確保和驗證計算的正確性。
如果把去中心化的算力抽象看成一個統一處理器負責計算，那麼另一邊的協處理器則在負責驗證計算。
具體實現方式上，Fluence有兩個核心組件實現的：Aqua 和 Marine。
Aqua負責分發和執行跨服務器的腳本，它能確保在去中心化網路中執行的每個步驟都是可審計和可驗證的。每次Aqua腳本執行時，參與節點都會對其進行籤名。
另一方面，Marine是允許節點內多模塊執行，爲執行的每個計算函數生成加密證明。這些證明隨後由網路中的其他節點驗證，並作爲處理的證據上鏈。
更多技術細節可以點擊官方文檔查看，在此僅簡要通俗介紹實現方法。
那麼，用了協處理器的方式來做計算驗證，比其他的中心化計算、去中心化計算項目相比， 好處在哪？
- 去中心化的可驗證性：開發者可以通過Fluence網路的加密證明確保他們的計算任務被正確執行。
- 動態資源提供商選擇：開發者可以自由地在任何連接的資源提供商之間切換，不受限於單一雲服務商。
- 成本效益：Fluence通過降低特定提供商的重要性，幫助降低了整體價格，提供了更爲經濟的計算資源。
- Web3原生管理：支持通過去中心化組織如DAO來管理和支付基礎設施費用，強化了社區參與度。
- 適應多樣的計算需求：支持後端API、數據處理等復雜計算，不適合鏈上直接執行的任務也能在Fluence上實現。
代幣即將 TGE，場外估值走高
Fluence 由其原生代幣$FLT提供支持，計算提供商將其用作參與的抵押品和貨幣激勵。提供商通過服務應用程序獲得 Fluence 代幣和付款。
3月7日，Fluence官推也公布了代幣的經濟模型，代幣供應總量爲1,000,000,000 FLT，初始流通供應量爲50,000,000 (5 %)，FLT 總供應量的約 45% 將在代幣發行後 24 個月內解鎖。
代幣地址爲：0x236501327e701692a281934230AF0b6BE8Df3353
同時官方也明確表示，FLT代幣目前沒有公開TGE，只是早期貢獻者會收到空投獎勵；確切的代幣上線時間還需要密切留意接下來幾周其社媒信息。
不過，據推特用戶 @atterX_ 分析透露，FLT目前在私人市場上的預交易價格約爲 16.30 美元，每日交易量接近40萬美金。而結合上述經濟模型可以估算，按照當前私人市場單價，FLT的Market Cap 將達到8億美金左右，而整體的FDV爲160億美金。
另外值得一提的是，早在22年2月，Multicoin Capital就宣布領投了該項目900萬美元融資。只是當時的AI概念並沒有這麼火，Fluence也一直沒發幣。
那麼在今天這個價格、體量和AI敘事下，FLT是被高估了還是低估了？
當前市場上同樣也有協處理器概念的項目，典型的是 Marlin Protocol 和 Phala Network。
而這兩個項目當前的市值分別爲2.35億和1.04億美金；但由於發幣時間可追溯至21年，這兩個項目目前的FDV基本上與流通市值相等。
有趣的是，也正是由於21年發幣，趕上了不錯的牛市週期，兩個項目歷史上的ATH比現在均高出10倍左右，在一波敘事輪轉後，兩個老項目仍有1-2億美金的流通市值。
因此，考慮到現在的牛市週期與AI敘事的風頭正勁，Fluence代幣FLT8億美金的估算流通市值，對比同類項目的巔峯時期，似乎並沒有被高估，反而存在一定的向上空間。
可以肯定的是，加密市場AI的故事會一直講下去。
在主旋律差不多的情況下，講AI更多細分的故事，打其他項目沒有的點，自然會在上升浪潮中迎來自己的機會。
Fluence 後續表現如何，讓我們拭目以待。
聲明：
本文轉載自[TechFlow]，原文標題“解讀 Fluence: 協處理器概念興起，讓去中心化計算變得更可信”，著作權歸屬原作者[深潮 TechFlow]，如對轉載有異議，請聯系Gate Learn團隊 ，團隊會根據相關流程盡速處理。
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文章其他語言版本由Gate Learn團隊翻譯， 在未提及Gate.io的情況下不得復制、傳播或抄襲經翻譯文章。
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但與大部分雲服務和去中心化計算項目不同的是，使用 Fluence 時，開發人員可以通過檢查鏈上提供商發布的證明，來驗證其應用程序是否按預期運行以及計算是否正確執行。
Fluence平台通過其去中心化服務器的架構，爲開發者提供了一個獨特的可驗證計算環境。在這個平台上，計算資源提供者不僅要完成分配給他們的計算任務，還必須生成計算證明，這些證明通過加密方式確保了計算的準確性。
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這也就是我們在前文說的“協處理器”的概念 —- “協處理器”可能並不是執行主要計算的節點，而是輔助的節點或服務，它們爲整個去中心化計算網路確保和驗證計算的正確性。
如果把去中心化的算力抽象看成一個統一處理器負責計算，那麼另一邊的協處理器則在負責驗證計算。
具體實現方式上，Fluence有兩個核心組件實現的：Aqua 和 Marine。
Aqua負責分發和執行跨服務器的腳本，它能確保在去中心化網路中執行的每個步驟都是可審計和可驗證的。每次Aqua腳本執行時，參與節點都會對其進行籤名。
另一方面，Marine是允許節點內多模塊執行，爲執行的每個計算函數生成加密證明。這些證明隨後由網路中的其他節點驗證，並作爲處理的證據上鏈。
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那麼，用了協處理器的方式來做計算驗證，比其他的中心化計算、去中心化計算項目相比， 好處在哪？
- 去中心化的可驗證性：開發者可以通過Fluence網路的加密證明確保他們的計算任務被正確執行。
- 動態資源提供商選擇：開發者可以自由地在任何連接的資源提供商之間切換，不受限於單一雲服務商。
- 成本效益：Fluence通過降低特定提供商的重要性，幫助降低了整體價格，提供了更爲經濟的計算資源。
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那麼在今天這個價格、體量和AI敘事下，FLT是被高估了還是低估了？
當前市場上同樣也有協處理器概念的項目，典型的是 Marlin Protocol 和 Phala Network。
而這兩個項目當前的市值分別爲2.35億和1.04億美金；但由於發幣時間可追溯至21年，這兩個項目目前的FDV基本上與流通市值相等。
有趣的是，也正是由於21年發幣，趕上了不錯的牛市週期，兩個項目歷史上的ATH比現在均高出10倍左右，在一波敘事輪轉後，兩個老項目仍有1-2億美金的流通市值。
因此，考慮到現在的牛市週期與AI敘事的風頭正勁，Fluence代幣FLT8億美金的估算流通市值，對比同類項目的巔峯時期，似乎並沒有被高估，反而存在一定的向上空間。
可以肯定的是，加密市場AI的故事會一直講下去。
在主旋律差不多的情況下，講AI更多細分的故事，打其他項目沒有的點，自然會在上升浪潮中迎來自己的機會。
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聲明：
本文轉載自[TechFlow]，原文標題“解讀 Fluence: 協處理器概念興起，讓去中心化計算變得更可信”，著作權歸屬原作者[深潮 TechFlow]，如對轉載有異議，請聯系Gate Learn團隊 ，團隊會根據相關流程盡速處理。
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