Sự Kết Thúc của Quyền Lực Máy Tính hay Ảo Tưởng về Quyền Riêng Tư trong Tính Toán: Một Cuộc Khảo Sát Sâu Về Logic Cơ Bản của Fabric
Tại giai đoạn này, con đường AI phi tập trung được gọi là hiện có hầu hết các dự án vẫn đang quay cuồng trong sự quan tâm cấp thấp của việc bán lại sức mạnh tính toán, với rất ít dự án thực sự chạm vào cốt lõi của quyền riêng tư dữ liệu và tính toán có thể xác minh. Sau khi trải qua môi trường thử nghiệm Fabric, tôi nhận thấy rằng nỗ lực của họ để xây dựng logic này bằng cách sử dụng MPC và ZKP thú vị hơn nhiều so với việc chỉ đơn giản là xếp chồng các GPU như Render hoặc theo con đường trò chơi đồng thuận của Bittensor. Điểm đau của Bittensor nằm ở chi phí xác minh cao; thường thì, tài nguyên tiêu tốn để xác minh một kết quả suy diễn vượt quá chính tính toán. Loại logic này, “viết mười lần bài tập chỉ để chứng minh tôi đã làm bài tập của mình,” rất khó để triển khai trong ngành công nghiệp. Fabric, ngược lại, cố gắng làm việc ở cấp độ phần cứng, và phương pháp tích hợp này thật sự đánh trúng điểm yếu của việc tư nhân hóa các mô hình lớn hiện tại.
Tuy nhiên, tôi phải phàn nàn về hiệu suất truy cập hiện tại. Tài liệu phát triển liên quan đến định tuyến sức mạnh tính toán vẫn còn khá mơ hồ, và giao thức bắt tay khi cấu hình các nút đôi khi gặp phải sự chậm trễ không thể giải thích, điều này đặt ra một thách thức đáng kể cho các đại lý tự kỷ luật theo đuổi sự phản hồi cực kỳ nhanh nhạy. Mặc dù $ROBO đóng vai trò trong các ưu đãi và lập lịch trong hệ sinh thái, nếu chi phí đồng bộ trạng thái dưới mức đồng thời cao không thể được giải quyết, kiến trúc này sẽ vẫn bị giảm giá trong bối cảnh suy diễn tham số quy mô lớn, bất kể hiệu quả của nó (lỗi chính tả cố ý). Ngược lại, mặc dù các nền tảng đám mây tập trung truyền thống có sự phân mảnh quyền riêng tư, nhưng chúng lại vượt trội về sự ổn định. Tình trạng hiện tại của Fabric giống như một con quái vật phòng thí nghiệm tham vọng; nó giải quyết vấn đề “dám giao phó dữ liệu cốt lõi cho mạng” nhưng vẫn chưa hoàn toàn giải quyết được sự lo lắng về “bao lâu thì sẽ có kết quả sau khi giao phó.”
Tuy nhiên, điều hứa hẹn về logic của nó là sự định nghĩa lại chủ quyền tính toán. Bởi vì sức mạnh tính toán đã được hàng hóa hóa, phần thưởng thực sự trong tương lai chắc chắn sẽ đến từ sự phân phối quyền riêng tư và quyền xác minh. Tôi nhận thấy rằng cách tiếp cận tối ưu của Fabric khi xử lý các luồng mã hóa bất đối xứng rất sâu sắc; nó không mù quáng theo đuổi sự tinh khiết toán học của mã hóa hoàn toàn đồng hình mà thay vào đó làm một sự đánh đổi táo bạo giữa hiệu suất và an ninh. Định hướng kỹ thuật thực tế này cho phép $ROBO có một hỗ trợ nền tảng vững chắc hơn trong số các đồng nghiệp của nó, thay vì chỉ dựa vào những câu chuyện lớn để hỗ trợ một lâu đài ảo.
@Fabric Foundation $ROBO #ROBO