如何看待在MEV、Oracle、ZK甚至AI等热门叙事方向似乎全盘通吃的 @MarlinProtocol ？这一轮老链发新芽的故事有很多，而Marlin一开始定位做偏上游的“去中心化节点增强服务”。以太坊节点AVS新叙事告诉我们，当链上游节点的运维能力被“商品化”封装后，就会衍生不少叙事方式。接下来，简单谈谈我的观察：

1) 以太坊AVS节点网络进行“商品化”封装的本质就是对以太坊Validators Operator进行能力增强，因此，AVS可以承接去中心化Oracle、Sequencer等多种拓展业务，而Marlin的官方定位为一个基于信任的协处理器，支持TEE（可信执行环境）、ZK（零知识证明）等技术，并基于SDK和API为开发者提供去中心化计算解决方案。

简单而言：Marlin是一个支持TEE、ZK的去中心化分布式节点网络系统，可为Oracle预言机、ZK Prover系统、AI人工智能等应用场景提供节点算力和存储等网络资源服务。

由于Marlin的技术核心主体为一个可信且运维能力强、业务负载范围广的节点网络上，通过SDK、API可以封装各种服务，对外输出。节点自身的运维服务范围某种程度上就等同于其业务覆盖范畴。

2）可以拓展那些业务服务场景呢？如下，Marlin在其介绍Oyster网络服务中的推文中列举了几个方向：

1、Secure ZK proof generation：借助Oyster系统，ZK应用程序和用户可以将生成证明的工作Delegate给Marlin的安全飞地（Enclaves），Marlin的分布式节点自带TEE可执行环境，因此可以在执行环境中隔离出飞地空间来生成ZK证明；

2、Web3 getaway：可以作为web2到web3的安全网关，为一些传统web2应用提供一个可靠的web3访问入口，降低用户的进入门槛，弥补浏览器本身存在的缺陷，比如存储、RPC接口、indexer索引、中继服务、身份认证与授权等方面；

3、Decentralized Frontends：为Web3中的应用APP提供基于分布式存储的去中心化前端服务，避免因集中的AWS云服务宕机事件而导致的“服务”中断故障，而使得产品丧失服务能力；

4、Oracles：Oyster系统的分布式节点系统可采集多个数据源Oracle信息，并利用节点内的Enclave飞地安全环境进行快速计算价格并更新价格信息，可提供有竞争力的Oracle服务；

5、Decentralized AI：在AI大模型训练日益重要的当下，基于TEE可信执行环境协处理器可以为AI模型训练提供安全、隐私的模型训练和计算环境，同时还能构建一个去中心化、透明化可验证的激励环境，让分布式节点网络摇身一变成为一个去中心化的云算力“租赁”服务网络；

3）不难看出，Marlin基于分布式节点增强可以服务的范围很广，主要源于其在构建节点网络时的起步门槛就比较高：

一方面，每个节点运维都配备了TEE，有了TEE意味着硬件性能就比较突出，同时可在存储系统中构建一个安全隔离的Enclave飞地环境，有严密的隐私交易环境和Access访问权限管理系统，来保证计算和存储数据时信息不被窥探和篡改。飞地环境是存储系统中一个绝对隐私且没有内置网络的一个隔离环境，拥有较高的安全属性；

另一方面，每个节点都基于ZK有较强的可交互操作性通信能力，通过ZK协议,节点可以在不泄露原始数据的情况下,向其他节点证明其计算结果的正确性。这大大提高了节点间交互的效率和可信度。因此其整个分布式节点网络可以实现随时插拔的灵活服务构建，zkVM可以高效率进行节点之间的信息通信和计算工作量证明验证和激励，同样是其节点服务能力强的另一个技术支撑点。

总的来说，理解Marlin做的事情和能做的事情，很难具象到单个场景内，因为它本质上就是一个Zero layer的基础设施协议层，基于TEE高性能节点增强网络和ZK可验证通信网络，可以落脚到很多热门叙事场景下发挥相应落地价值。

在我看来，节点服务能力强在当前高度可交互通信和可组合的公链网络环境下，确实可以延展出各类叙事方向。

不过，我个人认为撇开其他应用可拓展场景，在未来AI+DePIN的叙事浪潮下，Marlin有望开拓出一条主线业务：

1）AI 大模型训练对算力资源有较大需求，而Marlin节点已有GPU算力资源储备，具有先发优势；

2）Marlin的分布式节点数据隐私处理和计算、任务高效分配和调度机制等方向的优势很适合AI大模型训练、中小模型微调等AI训练场景。

我想这也是Marlin一个老项目，能搭上这一波AI列车再次起航的主要原因，AI也会是其接下来主打的核心叙事方向。

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