業界ではしばしばオンチェーンAIについて語られますが、実際にAIをオンチェーンにする上での重要なボトルネックがあります。

算力でもなく、費用でもなく、AIモデルがオープンな環境で安全に動作できないことです。

モデルがオンチェーンになると、パラメータは公開されているのと同じで、コアアセットを街灯に吊るすのと等しい。これが、ほとんどのAIプロジェクトが「オフチェーンでモデルを実行し、オンチェーンで決済する」ことしかできない理由でもあり、見た目はオンチェーンの本質がWeb2であるかのようです。

#Zamaの価値はここで非常にハードコアになります。FHEにより、モデルは暗号化された状態で推論でき、開発者はモデルのパラメータを公開する必要がなく、ユーザーも入力データを公開することはありません。両者は暗号化層でインタラクションを完了し、モデルはサービスを提供することができます。
またクローズドソースを維持し、オンチェーンとネイティブの整合性を保つことができる

初めて、AIモデルはオンチェーン展開の実現可能性を持ち、モデルは呼び出して請求できるネイティブ資産になることができますが、アルゴリズムやデータを漏洩することはなく、本当の意味での「サービスとしてのモデル」のオンチェーンパスを開きます

さらに素晴らしいことに、これらすべては非中央集権と公開検証を犠牲にすることなく、FHE計算の検証可能な属性により、透明性とプライバシーが対立するものではなくなります。

@zama はオンチェーンの AI に真面目な基盤インフラの入口を開きました

モデルをオンチェーンできない状態から安全にオンチェーンできる状態に変える

この構造的変化は、AI x Web3 のビジネスの風景を再定義する。
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