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橘子 ∑:∞🔆 (@0xaurSkyo) “Privacy AI 不只需要应用,也需要执行层 这轮看 VVV,我觉得它最重要的地方,不是又出” — TopicDigg

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橘子 ∑:∞🔆
@0xaurSkyo
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加入 July 2021
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Privacy AI 不只需要应用,也需要执行层 这轮看 VVV,我觉得它最重要的地方,不是又出了一个 AI 产品,而是让大家看到 privacy AI 确实有用户需求。 用户确实需要一种更私密的 AI 交互方式。不是所有对话、上下文和数据,都应该被完全暴露。 但 VVV 更偏应用端,它回答的是:用户为什么需要 privacy AI? @Arcium 回答的是另一个问题:privacy AI 怎么在底层真正运行? 这两个不是替代关系,一个在前端证明需求,一个在底层承接能力。 privacy AI 如果只停留在应用层,很容易变成产品体验竞争。谁界面更顺,谁入口更轻,谁模型接得更好,短期都能吸引用户。 但长期更硬的问题是:数据不能公开,AI 还能不能计算?多方不能互相信任,还能不能协作?敏感输入不暴露,结果还能不能验证? 这就是 Arcium 要做的事。它不是泛泛讲隐私计算,而是把 encrypted execution 做成底层网络,让应用可以在加密数据上运行。 隐私只是表层,真正关键的是可用的加密执行。 VVV 让市场看到 privacy AI 的应用需求,Arcium 则站在更底层,尝试把这种需求变成可扩展的基础设施。前者让用户进来,后者决定这条线能不能走向更高价值的数据场景。
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Arcium 做的不是隐私,是让加密数据还能被用起来 最近有人问我怎么看 Arcium,我想了一下,发现最难的地方是怎么解释它不是一个 privacy 项目。 看 Arcium 的时候,我最不想把它写成一个 privacy 项目。 Privacy 这个词在 crypto 里已经用烂了。一听到隐私,大家脑子里第一反应是匿名转账、藏资产、监管风险。但 Arcium 切的根本不是这条线,它更像是在做一层 encrypted execution layer。隐私只是表层结果,更关键的是:数据不公开,计算依然能发生。 这个能力放到现在会变得很重要。 AI 应用层很热闹,Agent、聊天机器人、自动化工具,每天都有新东西冒出来,但应用做的人太多,护城河也不深。真正难进入的场景在另一边:银行风控数据、医院病历、企业财务、基金策略、用户身份信息。这些才是 AI 真正想去的地方,但这些数据不可能随便交给外部模型,也不可能直接跑在公开链上。 问题就在这里。数据要能被使用,但不能被看见。多方要协作,但不能互相暴露底牌。计算结果要能验证,但过程不能泄露。 Arcium @Arcium 做的就是这件事,不是再做一个 AI 应用,而是让应用可以在加密数据上完成计算、协作和结算。 过去很多隐私项目的问题是,隐私和可用性很难同时成立。数据藏起来了,但应用跑不起来。AI 时代真正需要的不是单纯隐藏,而是可用的机密执行环境。 sealed-bid auction 这个场景挺能说明问题。链上融资如果所有出价都提前公开,很容易被跟单、抢跑、操纵。密封投标需要出价过程保密,但最终结果可以公开结算。这不是为了藏,而是让市场机制能正常运转。 Inpher 的加入也值得单独说。这个团队在隐私计算这条路上做了很多年,拿过 JPMorgan、Amazon Alexa Fund、Swisscom Ventures 的钱,融资超过 2500 万美元。重点不是这些名字有多好看,而是机密计算这条路本身极吃工程能力,MPC、FHE、ZK、私密推理、加密执行,不是靠 PPT 能堆出来的。Arcium 把 Inpher 的核心技术和团队收进来,补的是这个赛道最难啃的部分。 ARX TGE 会让市场重新注意到 Arcium,但我更在意的不是 TGE 当天的热度,而是后面有没有真实使用量,有没有更多应用接进来,有没有持续增长的计算流。 如果 AI 真的要进入金融、医疗、企业这些场景,机密执行会变成门票,不是加分项。 以前大家觉得 AI 的竞争是谁的模型更强,谁的应用更多。下一阶段可能会变成:谁能安全处理那些不能公开的数据。 最主要的是Arcium @Arcium 做的不是隐私,而是推进到基础设施层,是让加密数据还能被用起来,持续关注项目的更多发展。
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