En la industria se habla a menudo de la inteligencia artificial on-chain, pero realmente el principal obstáculo para que la IA esté on-chain es un cuello de botella clave.

No es la potencia de cálculo, no es el costo, sino que el modelo de IA no puede operar de manera segura en un entorno abierto.

Una vez que el modelo está en la cadena, los parámetros se exponen públicamente, lo que equivale a colgar activos clave en una farola. Esta es también la razón por la que la mayoría de los proyectos de IA solo pueden "ejecutar modelos fuera de la cadena y liquidar en la cadena", lo que parece ser la esencia de estar en la cadena o Web2.

#El valor de Zama se vuelve muy sólido aquí, FHE permite que el modelo realice inferencias en estado cifrado, los desarrolladores no necesitan exponer los parámetros del modelo y los usuarios tampoco expondrán los datos de entrada, ambos lados completan la interacción en la capa de cifrado y el modelo puede proporcionar servicios.
y puede mantener el código cerrado y la consistencia nativa con on-chain

Esto traerá un cambio estructural a nivel de industria, los modelos de IA tienen por primera vez la viabilidad de ser desplegados en la cadena, los modelos pueden convertirse en un activo nativo que puede ser llamado y facturado, pero no se filtrarán algoritmos o datos, lo que realmente abre el camino para la "modelización como servicio" en la cadena.

Lo mejor de todo es que nada de esto requiere sacrificar la descentralización y la verificación pública; las propiedades verificables de los cálculos FHE permiten que la transparencia y la privacidad ya no sean opuestos.

@zama abrió el acceso a la infraestructura seria para la inteligencia artificial on-chain

Permitir que el modelo pase de no poder estar en la cadena a poder estar en la cadena de forma segura.

Este cambio estructural redefinirá todo el panorama comercial de AI x Web3.
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