No setor, fala-se frequentemente de AI na cadeia, mas o verdadeiro gargalo que bloqueia a AI na cadeia.

Não é a capacidade de computação, não é o custo, mas sim o modelo de IA que não consegue operar com segurança em um ambiente aberto.

Uma vez que o modelo está na cadeia, os parâmetros ficam expostos publicamente, o que equivale a pendurar os ativos principais num poste de luz. É também por isso que a maioria dos projetos de IA só conseguem "executar modelos fora da cadeia e liquidar na cadeia", parecendo que a essência da cadeia ainda é Web2.

#Zama o valor se torna muito hardcore aqui, FHE permite que o modelo faça inferências em estado criptografado, os desenvolvedores não precisam expor os parâmetros do modelo e os usuários também não expõem os dados de entrada, ambos completando a interação do modelo na camada de criptografia e ainda fornecendo serviços.
e pode manter o código fechado mantendo a consistência nativa com a cadeia

Isto trará uma mudança estrutural a nível da indústria, os modelos de IA têm pela primeira vez a viabilidade de serem implementados na cadeia, os modelos podem tornar-se um ativo nativo que pode ser chamado e cobrado, mas não revelarão os algoritmos ou dados, conectando verdadeiramente o caminho para a "modelos como serviço" na cadeia.

O mais interessante é que tudo isso não requer a sacrifício da descentralização e da verificação pública; as propriedades verificáveis da computação FHE tornam a transparência e a privacidade não mais opostos.

@zama abriu o acesso a uma infraestrutura séria para AI na cadeia

Deixar o modelo de não poder entrar na cadeia para poder entrar na cadeia com segurança

Esta mudança estrutural irá redefinir todo o panorama comercial do AI x Web3.
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