Jeśli tylko skupisz się na $TAO lub $RNDR w tym chmurowym dystrybucji AI, napotkasz śmiertelną lukę:
Gdy tylko zażądasz, aby te algorytmy naprawdę wcieliły się w fizyczne roboty, obecny konsensus na blockchainie staje się papierowym tygrysem.
Nie możesz udowodnić za pomocą czysto online'owych danych, że ten robot sprzątający, który na czas rozlicza wynagrodzenie sieciowe, naprawdę sprząta na ulicy, czy to haker, który wyszedł z piwnicy z symulowanym rejestrem.
Tak jak aplikacje do zamawiania jedzenia chronią przed kurierami udającymi dostawę, poleganie jedynie na łatwych do sfałszowania lokalizacjach telefonicznych jest bezużyteczne; klienci muszą sami kliknąć, aby potwierdzić odbiór. Ludzkie, fizyczne interakcje są ostatecznym węzłem zabezpieczeń.
Podążając za tą logiką, przeszukując @Fabric Foundation i jego system OM1, odkryjesz, że jego logika obliczeniowa jest identyczna.
Nie poszedł za modą na inteligentne modele, lecz bezpośrednio wprowadził „geolokalizację” i „ręczne potwierdzenie praw własności przez ludzi w okolicy”, wmuszając to w weryfikację węzłów.
Jakie są koszty?
Oznacza to, że całkowicie żegnasz się z najbardziej dumną cechą kręgu kryptowalut: jednoczesnymi transakcjami na poziomie jednej sekundy.
Zmuszając bezpieczeństwo do bycia związanym z weryfikacją fizyczną, ruch robota z góry jest spowolniony, a prędkość naciskania przycisków przez ludzi jest niekontrolowanym tarciem.
Gdy ekosystem ten odrzuci fałszywe skrypty hakerów, musi zmierzyć się z niespodziankami świata fizycznego: maszyny mogą się zaciąć z powodu błota, stracić połączenie w windzie, a nawet być przewrócone przez człowieka.
Aby zapewnić absolutną autentyczność obliczeń, musisz rozłożyć efektywność do rozpaczy, dosłownie do ślimaczej prędkości.
Kiedy inni walczą w chmurze, ktoś woli siedzieć w rzeczywistości pełnej błota, budując powolną i głupią bramkę poboru opłat.
Ta kalkulacja jest zimna jak lód.