Um novo projeto de computação descentralizada em IA, construído sobre provas de conhecimento zero, está a ganhar força antes do seu lançamento na lista de permissões. O conceito: usar provas criptográficas para permitir que cargas de trabalho de IA sejam executadas em nós distribuídos sem expor dados sensíveis—essencialmente resolvendo o problema de um trilhão de dólares de como escalar a colaboração em IA sem sacrificar a privacidade.
Porque Isso Importa
O treinamento de IA centralizada de hoje consome conjuntos de dados massivos enquanto trata a propriedade dos dados como uma piada. O ZKP muda o jogo ao permitir a computação verificável em dados criptografados. Os desenvolvedores podem colaborar em modelos de IA, compartilhar conjuntos de dados e verificar resultados—tudo isso sem revelar as informações subjacentes.
Pense assim: o seu modelo de IA corre na rede, produz resultados e o sistema prova que é legítimo… sem que ninguém veja a sua receita secreta.
A Economia
O modelo baseado em mérito do projeto recompensa os nós com base nas contribuições reais de computação e armazenamento. Não é apenas dinheiro grátis—está a tentar construir um mercado justo onde:
75% das recompensas vão para traders/utilizadores ativos
25% para os provedores de liquidez
Os nós ganham ao provar trabalho mensurável
Há também um mercado descentralizado para comprar/vender modelos de IA e conjuntos de dados, tudo com provas ZK garantindo tanto a privacidade quanto a verificabilidade.
O que vem a seguir
A próxima fase de whitelist está a posicionar isto como uma das jogadas de presale mais credíveis na interseção entre AI e cripto. Os participantes iniciais têm acesso ao que pode remodelar a forma como a infraestrutura de AI descentralizada realmente funciona—equilibrando segurança, escalabilidade e participação justa em uma única estrutura.
Ainda é cedo, mas o momento alinha-se com a crescente procura por soluções de IA com foco na privacidade. A arquitetura modular e a validação de recursos duplos conferem-lhe uma legitimidade técnica além do habitual alvoroço.
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
O Jogo de IA da Prova de Zero Conhecimento: Computação que Preserva a Privacidade Ganha Atenção do Mercado
Um novo projeto de computação descentralizada em IA, construído sobre provas de conhecimento zero, está a ganhar força antes do seu lançamento na lista de permissões. O conceito: usar provas criptográficas para permitir que cargas de trabalho de IA sejam executadas em nós distribuídos sem expor dados sensíveis—essencialmente resolvendo o problema de um trilhão de dólares de como escalar a colaboração em IA sem sacrificar a privacidade.
Porque Isso Importa
O treinamento de IA centralizada de hoje consome conjuntos de dados massivos enquanto trata a propriedade dos dados como uma piada. O ZKP muda o jogo ao permitir a computação verificável em dados criptografados. Os desenvolvedores podem colaborar em modelos de IA, compartilhar conjuntos de dados e verificar resultados—tudo isso sem revelar as informações subjacentes.
Pense assim: o seu modelo de IA corre na rede, produz resultados e o sistema prova que é legítimo… sem que ninguém veja a sua receita secreta.
A Economia
O modelo baseado em mérito do projeto recompensa os nós com base nas contribuições reais de computação e armazenamento. Não é apenas dinheiro grátis—está a tentar construir um mercado justo onde:
Há também um mercado descentralizado para comprar/vender modelos de IA e conjuntos de dados, tudo com provas ZK garantindo tanto a privacidade quanto a verificabilidade.
O que vem a seguir
A próxima fase de whitelist está a posicionar isto como uma das jogadas de presale mais credíveis na interseção entre AI e cripto. Os participantes iniciais têm acesso ao que pode remodelar a forma como a infraestrutura de AI descentralizada realmente funciona—equilibrando segurança, escalabilidade e participação justa em uma única estrutura.
Ainda é cedo, mas o momento alinha-se com a crescente procura por soluções de IA com foco na privacidade. A arquitetura modular e a validação de recursos duplos conferem-lhe uma legitimidade técnica além do habitual alvoroço.