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PANews 2月13日消息，Web3 娱乐生态项目 YOAKE 宣布获 Sony Innovation Fund 追加约320万美元投资，将加速在 Sony 旗下区块链网络 Soneium 上拓展链上娱乐场景。该公司正基于 Soneium 开发“IRC APP”，通过 $REC 代币记录并回馈粉丝应援行为，形成可流转的价值体系。YOAKE 计划将该机制升级为可服务音乐、影视、游戏、动漫等多类 IP 的基础设施，并以日本“应援文化”（oshikatsu）为切入口，推动相关产品和玩法出海，连接全球粉丝社区与内容方。

YOAKE 目前累计融资约445万美元，其中在 2025 年 4 月完成的 Extended Seed 轮融资 125 万美元。

Autor: Blockchain-Ritter

Im Jahr 2026, als die KI-Welle über das neue Jahr hereinbrach, zeigt die Ausdrucksweise des Neujahrs einen deutlichen generationsbedingten Unterschied.

Die seit zehn Jahren laufende Glückssammelaktion von Alipay dominiert weiterhin die sozialen Netzwerke. Die neuesten roten Umschläge von Yuanbao werden zu alltäglichen Teilen in der Hand der Öffentlichkeit. Diese klassischen Spiele setzen die Logik der Neujahrswünsche fort, die durch das Internet gebracht wurden.

Aber in der Welt von Web3 hat die junge Generation im Alter von 16 bis 30 Jahren bereits den Rahmen kleiner roter Umschläge verlassen und ein neues Trendspiel des Teilens von Bitcoin eröffnet.

PANews 13. Februar Nachrichten: Laut zwei informierten Quellen plant die Federal Reserve, Randall Guynn als neuen Direktor für Aufsichtsangelegenheiten zu ernennen. Dieser erfahrene Wall-Street-Experte, der enge Beziehungen zur Bankenbranche hat, wird die umfassende Aufsicht über die Branche übernehmen. Guynn war Partner bei der Kanzlei Davis Polk & Wardwell und hat mehrere große US-Banken vertreten. Er wird Michael Gibson ersetzen, der nach über dreißig Jahren bei der Federal Reserve im Juli letzten Jahres seinen Rücktritt angekündigt hat. Seit Mai 2025 ist Guynn Berater von Michelle Bowman, der stellvertretenden Vorsitzenden der Federal Reserve und zuständig für Aufsichtsangelegenheiten. Laut Quellen muss Guynns Ernennung noch von dem siebenköpfigen Board der Federal Reserve abgestimmt werden. Der genaue Zeitpunkt dieser geschlossenen Abstimmung konnte bisher nicht ermittelt werden. Nach seiner Ernennung wird er weiterhin direkt an Bowman berichten. Die Wahl von Guynn zum Direktor für Aufsichtsangelegenheiten würde einen bedeutenden Wandel in der Personalpolitik der Federal Reserve markieren, da diese Position seit mindestens 1977 von langjährigen Mitarbeitern der Federal Reserve besetzt war.

PANews 13. Februar Nachrichten: Laut der offiziellen Website der US-Börsenaufsicht (SEC) erklärte Jim Moloney, der Direktor der Abteilung für Unternehmensfinanzen der SEC, in einer aktuellen Stellungnahme, dass mehrere Regelreformen im Zusammenhang mit Krypto-Assets, der Vereinfachung der Offenlegung nach Regulation S-K, Halbjahresberichten und der Umsetzung des HFIAA vorangetrieben werden. Die Abteilung für Unternehmensfinanzen wird dem Ausschuss einen Vorschlag unterbreiten, der einen Rahmen für die Klassifizierung von Krypto-Assets und die Bestimmung von "Investitionsverträgen" bereitstellt und einen regulären Weg für die Ausgabe relevanter Token bietet; gleichzeitig wird die Regulation S-K überprüft und geändert, um nicht wesentliche Offenlegungsanforderungen zu reduzieren; gemäß der Anweisung des Präsidenten wird priorisiert untersucht, wie börsennotierten Unternehmen die Möglichkeit gegeben werden kann, Quartals- und Halbjahresberichte parallel anzubieten; gemäß den Anforderungen des HFIAA sind ausländische private Emittenten und ihre Vorstands- und Führungskräfte ab dem 18. März 2026 verpflichtet, die Meldepflichten nach Section 16 bezüglich Aktienbesitz und Handel zu erfüllen.

本报告由Tiger Research撰写，大多数人每天都在使用AI，却从未想过数据流向了何处。Nesa提出的问题是：当你开始正视这个问题时，会发生什么？

核心要点

AI已融入日常生活，但用户往往忽略数据如何通过中央服务器传输

即便是美国CISA的代理局长，也在不知情中将机密文件泄露给ChatGPT

Nesa通过传输前的数据转换(EE)和跨节点分割(HSS-EE)重构了这一流程，确保任何单一方都无法查看原始数据

学术认证(COLM 2025)和企业实际部署(宝洁)为Nesa奠定了先发优势

更广泛的市场是否会选择去中心化隐私AI，而非习惯的中央化API，这仍是关键问题

1. 你的数据安全吗？

来源：CISA

2026年1月，美国网络安全领导机构CISA的代理局长马杜·戈图穆卡拉(Madhu Gottumukkala)将敏感政府文件上传至ChatGPT，仅仅是为了总结和整理合同相关资料。

这次泄露既未被ChatGPT检测到，OpenAI也未向政府报告。而是被该机构自身的内部安全系统捕获，并因违反安全协议引发了调查。

连美国最高网络安全官员都在日常使用AI，甚至不慎上传了机密材料。

我们都知道，大多数AI服务会将用户输入以加密形式存储在中央服务器。但这种加密从设计上就是可逆的。在合法授权或紧急情况下，数据可以被解密和披露，而用户对背后发生的一切毫不知情。

2. 面向日常使用的隐私AI：Nesa

AI已经成为日常生活的一部分——总结文章、编写代码、起草邮件。真正值得担忧的是，正如前述案例所示，即便是机密文件和个人数据，也在人们几乎没有风险意识的情况下被交给了AI。

核心问题在于：所有这些数据都要经过服务商的中央服务器。即使进行了加密，解密密钥也掌握在服务商手中。用户凭什么信任这种安排？

用户输入的数据可能通过多种途径暴露给第三方：模型训练、安全审查、法律请求。企业版中，组织管理员可以访问聊天记录；个人版中，数据同样可能在合法授权下被移交。

既然AI已深度嵌入日常生活，是时候认真审视隐私问题了。

Nesa正是为彻底改变这一结构而生的项目。它构建了去中心化基础设施，在无需将数据托付给中央服务器的前提下实现AI推理。用户输入在加密状态下处理，任何单一节点都无法查看原始数据。

3. Nesa如何解决问题

设想一家医院使用Nesa。医生希望AI分析患者的MRI影像以检测肿瘤。在现有AI服务中，影像会被直接发送到OpenAI或谷歌的服务器。

而使用Nesa时，影像在离开医生电脑之前就已完成数学转换。

打个简单的比方：假设原始问题是“3 + 5 = ？”如果直接发送，接收方会清楚知道你在计算什么。

但如果发送前将每个数字乘以2，接收方看到的就是“6 + 10 = ？”并返回16。你再除以2得到8——与直接计算原问题的答案完全一致。接收方完成了计算，却始终不知道你的原始数字是3和5。

这正是Nesa的等变加密(EE)所实现的。数据在传输前经过数学转换，AI模型对转换后的数据进行计算。

用户再应用逆向转换，得到的结果与使用原始数据完全相同。在数学上，这种特性叫做等变性：无论先转换后计算，还是先计算后转换，最终结果都一致。

实际操作中，转换远比简单乘法复杂得多——它是根据AI模型的内部计算结构专门定制的。正因为转换与模型的处理流程完美对齐，准确性才不会受到任何影响。

回到医院场景。对医生而言，整个流程没有任何变化——上传影像、接收结果，一切如常。改变的是：中间环节的任何节点都无法看到患者的原始MRI。

Nesa还更进一步。单凭EE就能防止节点查看原始数据，但转换后的数据仍完整存在于单个服务器上。

HSS-EE(加密嵌入上的同态秘密共享)则进一步分割了转换后的数据。

继续前面的比方。EE相当于在发送试卷前应用乘法规则；HSS-EE则是把转换后的试卷撕成两半——第一部分发给节点A，第二部分发给节点B。

每个节点只能解答自己的片段，都看不到完整题目。只有当两个部分答案合并时，才能得出完整结果——而且只有原始发送者能完成这个合并操作。

简而言之：EE转换数据，让原始内容无法被看见；HSS-EE进一步分割转换后的数据，使其永远不会完整出现在任何一处。隐私保护实现了双重加固。

4. 隐私保护会拖慢性能吗？

更强的隐私往往意味着更慢的性能——这是密码学领域长期以来的铁律。最广为人知的全同态加密(FHE)比标准计算慢10,000到1,000,000倍，根本无法应用于实时AI服务。

Nesa的等变加密(EE)采用了不同路径。回到数学类比：发送前乘以2、接收后除以2的成本微乎其微。

与FHE将整个问题转换为完全不同的数学系统不同，EE只是在现有计算基础上添加了轻量级转换层。

性能基准数据：

EE：在LLaMA-8B上延迟增加不到9%，准确率与原始模型匹配，超过99.99%

HSS-EE：在LLaMA-2 7B上每次推理耗时700至850毫秒

此外，MetaInf元学习调度器进一步优化了全网效率。它会评估模型大小、GPU规格和输入特征，自动选择最快的推理方法。

MetaInf实现了89.8%的选择准确率，速度比传统ML选择器快1.55倍。该成果已在COLM 2025主会议发表，获得学术界认可。

以上数据来自受控测试环境。但更重要的是，Nesa的推理基础设施已在实际企业环境中部署运行，验证了生产级性能表现。

5. 谁在用？怎么用？

访问Nesa有三种方式。

第一种是Playground。用户可以直接在网页上选择和测试模型，无需任何开发背景。你可以实际体验输入数据、查看各模型输出结果的完整流程。

这是最快了解去中心化AI推理实际运作方式的途径。

第二种是Pro订阅。每月8美元，包含无限访问、每月1,000个快速推理积分、自定义模型定价控制，以及模型特色页面展示。

这一档位专为希望部署和变现自有模型的个人开发者或小团队设计。

第三种是Enterprise企业版。这不是公开定价方案，而是定制化合同。包含SSO/SAML支持、可选数据存储区域、审计日志、细粒度访问控制和年度合约计费。

起步价为每用户每月20美元，但实际条款需根据规模协商。它专为将Nesa集成到内部AI流程的组织打造，通过独立协议提供API访问和组织级管理功能。

总结：Playground用于探索体验，Pro适合个人或小团队开发，Enterprise面向组织级部署。

6. 为什么需要代币？

去中心化网络没有中央管理者。运行服务器和验证结果的实体分布在全球各地。这自然引出一个问题：为什么有人愿意让自己的GPU持续运转，为他人处理AI推理？

答案是经济激励。在Nesa网络中，这个激励就是$NES代币。

来源：Nesa

机制非常直接。当用户发起AI推理请求时，需要支付费用。Nesa称之为PayForQuery，由每笔交易的固定费用加上与数据量成正比的可变费用构成。

费用越高，处理优先级越高——这与区块链上的gas费原理相同。

这些费用的接收者是矿工。要参与网络，矿工必须质押一定数量的$NES——在被分配任务前，他们要先将自己的代币置于风险之中。

如果矿工返回错误结果或无法响应，将从质押中扣除罚金；如果处理准确迅速，则获得更高奖励。

$NES同时也是治理工具。代币持有者可以提交提案，对费用结构、奖励比例等核心网络参数进行投票。

总而言之，$NES发挥三重作用：推理请求的支付手段、矿工的抵押品和奖励、网络治理的参与凭证。没有代币，节点不会运行；没有节点，隐私AI就无从谈起。

值得注意的是：代币经济的运转依赖于一定的前提条件。

推理需求必须足够充分，矿工奖励才有意义；奖励有意义，矿工才会留存；矿工数量充足，网络质量才能维持。

这是一个需求驱动供给、供给维持需求的良性循环——但启动这个循环恰恰是最困难的阶段。

宝洁等企业客户已经在生产环境中使用该网络，这是个积极信号。但随着网络规模扩张，代币价值与挖矿奖励之间的平衡能否维持，仍有待观察。

7. 隐私AI的必要性

Nesa试图解决的问题很明确：改变用户在使用AI时数据暴露给第三方的结构性困境。

技术基础扎实可靠。其核心加密技术——等变加密(EE)和HSS-EE源自学术研究。推理优化调度器MetaInf已在COLM 2025主会议发表。

这不是简单引用论文那么简单。研究团队直接设计了协议，并将其实现在了网络中。

在去中心化AI项目中，能够在学术层面验证自有加密原语，并将其部署到实际运行的基础设施上的项目屈指可数。宝洁等大型企业已经在这套基础设施上运行推理任务——对于早期项目而言，这是个颇具分量的信号。

话虽如此，局限性同样清晰可见：

市场范围：机构客户优先；普通用户暂时不太可能为隐私付费

产品体验：Playground更像Web3/投资工具界面，而非日常AI应用

规模验证：受控基准测试≠数千并发节点的生产环境

市场时机：隐私AI的需求是真实存在的，但去中心化隐私AI的需求尚未得到验证；企业仍习惯于中央化API

大多数企业仍习惯使用中央化API，采用基于区块链的基础设施门槛依然不低。

我们身处这样一个时代：连美国网络安全负责人都会将机密文件上传给AI。对隐私AI的需求已然存在，且只会持续增长。

Nesa拥有经过学术验证的技术和实际运行的基础设施来满足这种需求。尽管存在局限性，但它的起点已经领先于其他项目。

当隐私AI市场真正打开时，Nesa必将是最先被提及的名字之一。