DeepFlow stellt vertrauenswürdige KI-Handyarchitektur vor und eröffnet ein neues Paradigma für Web3-Intelligent-Assistenten

2026 Jahre AI beeinflussen und übernehmen zunehmend Branchen und zeigen die Fähigkeit, alles neu zu definieren. Nach dem Durchbruch des ByteDance Doubao Smartphones folgt eine Reihe von Innovationen im Bereich der AI-Assistenten: Zhipu hat das AutoGLM-Framework Open Source gemacht, und die aufkommenden AI-Assistenten-Anwendungen wie Cowork ziehen breite Marktaufmerksamkeit auf sich. Diese Ereignisse offenbaren das Potenzial von AI, das gesamte mobile Ökosystem neu zu gestalten. Das Doubao Smartphone, das erste AI-native intelligente Telefon, realisiert Bildschirmwahrnehmung, Nutzerabsichtserkennung und plattformübergreifende Aufgaben durch systemnahe Proxy-Software, was bei Nutzern sehr beliebt ist und gleichzeitig eine breite Diskussion über die Umgestaltung der Ökosysteme und Datenschutzsicherheit ausgelöst hat. Als Open-Source-Framework demokratisiert AutoGLM die AI-Fähigkeiten weiter und macht autonome Aufgaben von Konzepten zur Realität. AI+Smartphones revolutionieren die Interaktionsmuster zwischen Mensch und intelligentem Agenten und verändern die bestehenden Marktregeln unaufhaltsam.\n\n \n\nAls Vorreiter im Bereich der Verbindung von AI und Web3 hat DeepFlow eine neue vertrauenswürdige AI-Smartphone-Architektur vorgestellt, die komplexe Web3-Interaktionen automatisiert und gleichzeitig durch Trusted Execution Environment (TEE) und eine hybride Cloud-Edge-Architektur maximalen Datenschutz gewährleistet. Durch nahtlose Integration mit Börsen, dApps und zugrunde liegenden Protokollen löst DeepFlow effektiv die langjährigen Probleme von Datenschutz und Betriebseffizienz und treibt die Branche in eine agentenbasierte (Agentic), datenschutzorientierte dezentralisierte Systementwicklung voran. Vor der Ankunft der AGI (Artificial General Intelligence) zeigt diese Architektur ihren strategischen Wert: den Aufbau vertrauenswürdiger, auf sicheren Berechnungen basierender intelligenter Agenten, die Nutzern eine nahtlose Autonomie im Web3-Ökosystem ermöglichen und gleichzeitig Datenschutzrisiken vermeiden.\n\n \n\nTechnische Grundlagen: Tiefe Anpassung von GUI-Intelligenz im Web3-Szenario\n\n \n\nDas Kernarchitektur von DeepFlow nutzt multimodale Schlussfolgerung und grafische Navigationsfähigkeiten, um führende GUI-Agentenmodelle in eine einheitliche Web3-Agenten-Schicht umzuwandeln, die autonom Aufgaben wie Browser-dApp-Interaktionen, Wallet-Operationen und Smart-Contract-Aufrufe ausführt. Mit einer innovativen „Cloud-Edge-Hybrid-Intelligenz-Architektur“ wird das beste Gleichgewicht zwischen Leistung, Datenschutz und Kosten erreicht. Dieses Design erhöht nicht nur die Betriebseffizienz, sondern positioniert auch strategisch vollautomatische AI-Assistenten vor der Ära der AGI, um die Nutzerabsicht in komplexen Web3-Umgebungen sicher und autonom auszuführen.\n\n \n\nEdge-Seite: Leichtgewichtige Modelle und Datenschutzwächter\n\n \n\nAuf Nutzerendgeräten (Browser-Plugins, mobile Apps, spezielle Hardwaremodule) werden hochoptimierte, leichte AI-Modelle eingesetzt. Ihre Kernaufgaben umfassen:\n\nDatenschutzvorverarbeitung und -erkennung: Lokale Echtzeit-Erkennung und Anonymisierung aller sensiblen Eingaben (wie private Schlüssel, Transaktionspasswörter, Identitätsinformationen, Asset-Daten), um sicherzustellen, dass Originaldaten niemals das Gerät verlassen.\n\nErste Absichtserkennung und Aufgabenzerlegung: Parsing natürlicher Sprachbefehle des Nutzers in standardisierte, strukturierte Unteraufgaben.\n\nIntegration des Trusted Execution Environment (TEE): Hochsensible Operationen wie Signaturen und Schlüsselverwaltung werden in isolierten, sicheren Bereichen (Intel SGX und ARM TrustZone) ausgeführt, die hardwarebasierten Schutz bieten.\n\n \n\nDieses Edge-Design gewährleistet niedrige Latenzzeiten und minimiert Datenschutzrisiken, was eine zuverlässige Unterstützung für lokale Autonomie vollautomatischer AI-Assistenten bietet.\n\n \n\nCloud-Seite: CPU TEE + GPU NVTrust vertrauenswürdige Rechenlösungen und dezentrale Rechennetzwerke\n\nIn der Cloud verbindet DeepFlow leistungsstarke große Modelle (wie Auto-GLM, Mai-UI) als „Gehirn“, die komplexe Strategien, Marktanalysen und plattformübergreifende Routing-Optimierungen mit hohem Rechenaufwand und breit gefächertem Wissen übernehmen. Noch wichtiger ist, dass die Cloud fortschrittliche Datenschutz-Interaktionsmechanismen nutzt: Sie empfängt desensibilisierte und verschlüsselte Aufgaben-Daten vom Edge. Durch sichere Mehrparteienberechnungen (MPC), Homomorphe Verschlüsselung (HE) und andere fortschrittliche Kryptotechnologien werden Berechnungen ohne Entschlüsselung der Originaldaten durchgeführt, um Ausführung und Ergebnisse zurückzugeben.\n\n \n\nDie Cloud-Architektur von DeepFlow legt besonderen Wert auf die Hardware-Basis vertrauenswürdiger Berechnungen, kombiniert CPU TEE und GPU NVTrust-Technologie, um ein umfassendes, vertrauliches Rechenframework zu schaffen. Dies überwindet die Leistungsgrenze der Edge-Modelle und schafft eine robuste, datenschutzorientierte Ausführungspipeline, die das Vertrauen in agentenbasierte Web3-Interaktionen stärkt.\n\nCPU TEE-Integration: Nutzung von Intel SGX und ähnlichen CPU-Tee-Technologien, bei denen die Cloud-Prozessoren in isolierten Umgebungen sensible Berechnungen ausführen. TEE schafft sichere Enklaven, die Code und Daten während der Laufzeit vor externem Zugriff schützen, inklusive Zugriff durch Cloud-Administratoren oder potenzielle Angreifer. Besonders bei Web3-Protokollrouting und Strategien-Optimierungen ist dies entscheidend: In Mehrparteien-Szenarien erlaubt TEE die gemeinsame Berechnung verschlüsselter Daten, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden.\n\nGPU NVTrust-Integration: Um den hohen Rechenbedarf großer AI-Modelle zu decken, nutzt DeepFlow das NVTrust-Framework von NVIDIA, das GPU-gestützte vertrauliche Berechnungen unterstützt. NVTrust erweitert die traditionelle TEE-Technologie auf GPUs, indem es Schutzbereiche im GPU-Speicher (wie Hopper, Blackwell oder Vera Rubin Architektur) schafft. Sensible AI-Inferenzaufgaben (wie multimodale Aufgaben oder Marktprognosen) können innerhalb dieser Bereiche ausgeführt werden, ohne Modellgewichte oder Nutzerdaten offenzulegen. NVTrust nutzt Hardware-Root-of-Trust und Remote Attestation, um die Verifizierbarkeit der Berechnungen sicherzustellen, selbst in gemeinsam genutzten Cloud-Umgebungen gegen Seitenkanalangriffe.\n\n \n\nVorteile dieser Kombination:\n\nLeistung und Sicherheit im Gleichgewicht: CPU TEE verarbeitet Steuerungs- und Logikaufgaben, während GPU NVTrust parallele, rechenintensive Operationen wie neuronale Netz-Inferenz beschleunigt und Millisekunden-Reaktionszeiten ermöglicht.\n\nEnde-zu-Ende-Datenschutzkette: Von desensibilisierten Edge-Daten bis zur Cloud, kombiniert mit MPC und HE, gewährleistet die gesamte Pipeline Datenschutz auf Zero-Knowledge-Proof-Niveau.\n\nCompliance und Skalierbarkeit: Erfüllt GDPR- und Web3-Datenschutzstandards, unterstützt zukünftige Integration weiterer NVIDIA-Hardware wie NVSwitch für groß angelegte verteilte Berechnungen.\n\n \n\nNachfolgende Tabelle vergleicht die wichtigsten Unterschiede zwischen traditionellen Cloud-Architekturen und DeepFlow’s vertrauenswürdiger Cloud-Berechnung:\n\nBereich\n\nTraditionelle Cloud-Architektur\n\nDeepFlow Cloud CPU TEE + GPU NVTrust Lösung\n\nDatenschutz\n\nSoftwareverschlüsselung, anfällig für Administratorzugriffe\n\nHardwarebasierte Isolierung (TEE-Enklaven + NVTrust-Regionen), Schutz vor Seitenkanalangriffen\n\nRechenleistung\n\nGPU-beschleunigt, aber ohne spezielle Vertraulichkeit\n\nGPU NVTrust unterstützt parallele AI-Aufgaben, kombiniert mit CPU TEE für optimiertes Routing\n\nDatenverarbeitung\n\nDaten müssen entschlüsselt werden\n\nHomomorphe Verschlüsselung + MPC, Berechnungen ohne Entschlüsselung\n\nAuthentifizierung\n\nSoftwarebasierte Fernauthentifizierung\n\nHardware-Root-of-Trust + Remote Attestation, um Prozesse verifizierbar zu machen\n\nAnwendungsfälle\n\nAllgemeine AI-Aufgaben\n\nWeb3-Agenten-Ausführung, z.B. dApp-Interaktionen und Liquiditätsoptimierung\n\nKosten\n\nNiedrig, aber hohes Sicherheitsrisiko\n\nMittel, langfristig geringere Datenschutzkosten\n\n \n\nMit dieser vertrauenswürdigen Rechenlösung verbessert DeepFlow nicht nur die Zuverlässigkeit und Effizienz der Cloud-Seite, sondern schafft auch eine solide Vertrauensbasis für das Web3-Ökosystem und vermeidet die übliche Annahme eines „vertrauenswürdigen Cloud-Anbieters“. Dies ist im strategischen Vorfeld der AGI-Ära entscheidend, um vollautomatische AI-Assistenten effizient und datenschutzsicher in der Cloud zu skalieren.\n\n \n\nInnovatives Agentenmodell: AI als Mittelschicht in Web3\n\n \n\nDeepFlow definiert AI-Intelligenz neu als dezentralen Agenten, der die Komplexität der Web3-Protokolle abstrahiert und eine Schnittstelle für die Ausführung von Absichten in natürlicher Sprache oder via API bietet. Die von DeepFlow entwickelten Agenten sind hochgradig autonom und können multimodale Eingaben (Screenshots, Transaktionslogs) nutzen, um eine geschlossene Handlungsabfolge entsprechend der Nutzerabsicht zu realisieren. Vom passiven Werkzeug zum aktiven Agenten transformiert, bringt DeepFlow eine effiziente Ausführungsschicht in das Web3-Ökosystem und beschleunigt die Transition zu „Agentic Web3“. Dieses strategische Modell bietet eine Brücke für vollautomatische AI-Assistenten, verbindet Nutzerabsichten mit komplexen Web3-Operationen und sichert die zentrale Rolle im zukünftigen intelligenten Zeitalter.\n\n \n\nAgenten-Autonomie: Kombination aus Chain-of-Thought (CoT) und MCP (Model-Callable Protocol) für flexible GUI- und Web3-API-Interaktionen (js, Solana RPC etc.).\n\nDatenschutzorientiertes Design: Standardmäßig nutzt der Agent Differential Privacy und TEE-Sicherheits-Enklaven, um Nutzerdaten zu anonymisieren und Informationslecks bei plattformübergreifenden Interaktionen zu verhindern. In der Cloud verstärkt NVTrust dieses Design, sodass GPU-beschleunigte Aufgaben (wie Echtzeit-Marktanalyse) ebenfalls datenschutzkonform ausgeführt werden.\n\nVerbindung zu Börsen und Protokollen: Der Agent fungiert als universeller Konnektor, automatisiert Liquiditätsoperationen zwischen CEX und DEX, reduziert Operationen im CDeFi-Hybridmodus, unterstützt Echtzeit-Rebalancing und isoliert strikt KYC-Daten.\n\nAPI-First-Produkt: Anfangs als leichtgewichtige API-Suite, um B2B-Partnern eine schnelle Integration zu ermöglichen. Zukünftig wird es auf SDKs ausgeweitet, um tiefere Plattformintegration zu realisieren und die Sicherheit durch Cloud-basierte vertrauenswürdige Rechenlösungen zu erhöhen.\n\n \n\nIm Vorfeld der AGI-Ära\n\n \n\nDeepFlow wird die Unterstützung für absichtsbasiertes (Intent-based) Architekturdesign und die Integration mit aufkommenden AI-nativen Blockchain-Paradigmen erweitern, gemeinsam mit führenden Börsen, Infrastruktur-Anbietern und dApp-Entwicklern in B2B-Partnerschaften. Durch die vertrauenswürdige Cloud-CPU TEE + GPU NVTrust-Rechenlösung werden nicht nur aktuelle Datenschutzprobleme gelöst, sondern auch die Weichen für die zukünftige Web3-Agentic-Ära gestellt. Nutzer können AI-Vorteile genießen, ohne Datenschutzrisiken einzugehen. Im Vorfeld der AGI-Ära wird DeepFlow den vollautomatischen AI-Assistenten als Kernmotor von Web3 integrieren, um die Traffic-Logik neu zu gestalten und die Branche in eine intelligentere, sicherere Zukunft zu führen.