Cosa pensate sia il principale ostacolo a investire seriamente nei progetti AI on-chain?
In una giornata calda in caffetteria, stavo per lanciare un codice privato sul recente "Blockchain AI decentralizzata" che ho testato, quando i log di backend hanno cominciato a sputare errori RPC a raffica. La cosa più ironica è che, facendo un semplice packet sniffing, ho scoperto che le frasi sensibili che avevo appena inserito stavano viaggiando in chiaro sulla rete pubblica. È come se stessi parlando di asset core con il manager nella VIP room della banca, e poi scoprissi che al tavolo accanto stavano trasmettendo a gran voce le tue informazioni riservate. Tutti in giro a vantarsi della potenza di calcolo, ma nella pratica si trattava solo di utilizzare API pronte e di trasportare oracoli, mentre tu pagavi Gas fee per interazioni ad alta frequenza, e il team del progetto si appropriava dei tuoi dati per allenare i loro modelli.
Nel mondo AI on-chain, bisogna guardare le fondamenta prima di parlare di fede. In passato ho analizzato i token AI di punta che si basavano su reti gonfie per costruire consenso, dove i nodi di verifica, per raggiungere la famosa tolleranza agli errori bizantini, si incastravano l'uno nell'altro, allungando i tempi di risposta dei grandi modelli fino all'"era delle connessioni dial-up". E non parliamo di quei puristi che si ostinano con la crittografia completamente omomorfica; nell'attuale ambiente produttivo estremamente orientato all'efficienza, sacrificare la capacità di throughput per la privacy assoluta può portare a far crashare la rete anche per un semplice condition check su EVM, e questo è un falso dilemma nella pratica industriale.
Il loro modello a doppia pista, che combina zone isolate hardware con machine learning a zero conoscenza, è piuttosto interessante. L'esecuzione avviene in una zona isolata e, una volta completata, genera una prova ZK sulla blockchain, bloccando così la possibilità per i nodi di spiare i dati, senza compromettere l'esperienza a causa dei ritardi. I contratti intelligenti, tramite la sincronizzazione in memoria, possono richiamare direttamente migliaia di modelli già verificati. Questo approccio di trasformare il "black box algoritmico" in "asset on-chain deterministici" comporta una conferma del copyright del modello a livello di infrastruttura di base.
Tuttavia, se ci si addentra, questa architettura deve affrontare una doppia prova riguardo alla capacità di gestire strategie off-chain ad alta liquidità: primo, come si riesce a garantire la sicurezza della supply chain hardware del TEE e le vulnerabilità della firma centralizzata in una maniera completamente trustless; secondo, in condizioni di alta concorrenza, come si può mantenere l'assoluta accuratezza della logica di liquidazione contro le fluttuazioni estreme del mercato. Finora, i due milioni di inferenze eseguite sulla mainnet sono state piuttosto fluide, segnando un punto di rottura pragmatico $MU #美光股价创历史新高
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