ゼロ知識証明のAIプレイ：プライバシーを保護するコンピュートが市場の注目を集める

新しいゼロ知識証明に基づいた分散型AIコンピュートプロジェクトが、ホワイトリストのローンチを前に盛り上がっています。この概念は、暗号学的証明を使用して、センシティブなデータを公開することなく、分散ノード間でAIワークロードを実行できるようにすることです。これは、プライバシーを犠牲にすることなくAIコラボレーションをスケールさせるという、1兆ドルの問題を根本的に解決するものです。

これが重要な理由

今日の中央集権的なAIトレーニングは、大量のデータセットを吸収し、データ所有権をジョークのように扱っています。ZKPは暗号化されたデータ上で検証可能な計算を可能にすることで、シナリオを逆転させます。開発者はAIモデルに協力し、データセットを共有し、結果を検証できます。すべて基となる情報を明らかにすることなく。

こう考えてみてください：あなたのAIモデルはネットワーク上で動作し、出力を生成し、システムがそれが正当であることを証明します… 誰もあなたの秘密のソースを見ることなく。

エコノミクス

プロジェクトの成果に基づくモデルは、実際の計算およびストレージの貢献に基づいてノードに報酬を与えます。これは単なる無料のお金ではなく、次のような公正なマーケットプレイスを構築しようとしています:

• 75%の報酬はトレーダー/アクティブユーザーに行きます
• 25% リクイディティプロバイダーへ
• ノードは測定可能な作業を証明することで報酬を得る

AIモデルやデータセットの売買のための分散型マーケットプレイスもあり、すべてZK証明によってプライバシーと検証可能性が保証されています。

次は何ですか

今後のホワイトリストフェーズは、これをAI+暗号通貨のクロスオーバーにおけるより信頼性の高いプレセールプレイの1つとして位置づけています。早期参加者は、分散型AIインフラストラクチャが実際にどのように機能するかを再構築する可能性のあるものへのグラウンドフロアアクセスを得ることができます—セキュリティ、スケーラビリティ、公正な参加を1つのフレームワークでバランスさせています。

まだ早いですが、タイミングはプライバシー重視のAIソリューションへの需要の高まりと一致しています。モジュラアーキテクチャと二重リソース検証は、通常の誇大宣伝を超えた技術的正当性を与えています。