Aprende con Nesa (NES): Construyendo una capa de ejecución de IA verificable
Introducción: Nesa es una capa de ejecución descentralizada de IA que preserva la privacidad y es verificable. Permite a los usuarios y desarrolladores ejecutar modelos de IA en una red distribuida de nodos de cómputo sin depender de un proveedor centralizado único. A través de técnicas criptográficas como el Cifrado Equivariante, Compartición Homomórfica de Secretos sobre Incrustaciones Cifradas, programación MetaInf y ejecución descentralizada de modelos, Nesa busca hacer que la inferencia de IA sea privada, verificable, escalable y accesible en Web3.
Una nueva capa de infraestructura para IA
La inteligencia artificial se está convirtiendo en una de las tecnologías más importantes del mundo, pero la mayoría de la infraestructura de IA sigue estando centralizada.
Hoy en día, los usuarios suelen acceder a la IA a través de APIs de caja negra controladas por grandes empresas. Estas plataformas pueden ser potentes, pero generan varios problemas. Los usuarios a menudo no pueden verificar cómo un modelo produjo una respuesta, los desarrolladores dependen de proveedores centralizados y las empresas pueden verse obligadas a enviar datos sensibles a servidores que no controlan.
Esto es especialmente difícil para Web3.
Las aplicaciones de cadena de bloques se construyen en torno a la transparencia, la propiedad y la verificabilidad, pero los sistemas de IA suelen ser opacos y centralizados. Si un contrato inteligente, dapp o agente de IA depende de un modelo fuera de la cadena, los usuarios pueden no tener forma de saber si la inferencia se realizó correctamente.
Nesa está diseñada para resolver esto creando una capa de ejecución descentralizada para IA.
En lugar de depender de una sola empresa o un solo servidor, la inferencia de IA puede distribuirse a través de una red, verificarse criptográficamente y coordinarse mediante infraestructura de cadena de bloques.
Inferencia privada de IA por diseño
La privacidad es uno de los enfoques principales de Nesa.
En los sistemas de IA normales, los usuarios suelen enviar sus datos directamente a un servidor centralizado. Ese servidor puede ver indicaciones, archivos, comportamiento del usuario, salidas y a veces incluso información empresarial o personal sensible.
Nesa adopta un enfoque diferente.
La red está diseñada para que las consultas de IA se procesen sin que ningún nodo vea la entrada completa, el modelo completo o la salida completa. Esto se logra mediante métodos criptográficos como el Cifrado Equivariante y el Compartimiento Secreto Homomórfico sobre Incrustaciones Cifradas.
El cifrado equiante permite que las capas y los incrustados del modelo se transformen en un dominio cifrado donde el cálculo puede proseguir de manera eficiente.
HSS-EE utiliza repartición de secretos en incrustaciones cifradas, lo que permite dividir la inferencia entre múltiples servidores o nodos mientras protege las entradas del usuario, los estados intermedios y los parámetros del modelo.
Esto hace que Nesa sea diferente de los sistemas que solo confían en hardware de confianza o reputación simple. Su objetivo es integrar la privacidad en el diseño mismo del cálculo.
Resultados verificables, no promesas de caja negra
Nesa también se construye en torno a la verificabilidad.
En la inteligencia artificial centralizada, los usuarios generalmente deben confiar en que el proveedor ejecutó el modelo correcto, utilizó la entrada correcta y devolvió un resultado válido. A menudo no hay prueba de que la salida haya sido generada de manera honesta.
Nesa busca cambiar esto al respaldar la verificación en cadena de inferencias fuera de cadena.
Cuando un usuario o un dapp envía una consulta de IA, la ejecución del modelo ocurre en la red descentralizada. El resultado puede ir acompañado de una prueba criptográfica o verificación basada en consenso, lo que ayuda a los usuarios y aplicaciones a confirmar que la inferencia se realizó correctamente.
Esto es relevante para casos de uso de alto valor.
Si la IA se utiliza en DeFi, salud, gobernanza, operaciones, identidad o automatización empresarial, los usuarios necesitan más que una respuesta conveniente. Necesitan confianza en que el cálculo fue válido y no fue manipulado.
El enfoque de Nesa otorga una mayor responsabilidad a la ejecución de IA, lo que la hace más adecuada para aplicaciones que requieren verificación sin confianza.
Ejecución distribuida en múltiples nodos
Nesa está diseñada para evitar los cuellos de botella del cómputo centralizado.
Los modelos de IA grandes suelen requerir GPUs costosas e infraestructura especializada. Esto hace que la infraestructura de IA sea difícil de acceder para desarrolladores más pequeños, startups y participantes de la comunidad.
Nesa introduce la ejecución distribuida, donde las cargas de trabajo de IA grandes pueden dividirse entre diferentes nodos en la red. El modelo puede dividirse en partes más pequeñas, y cada nodo maneja solo una porción del cálculo.
Esto crea dos beneficios.
Primero, mejora la escalabilidad porque el trabajo puede distribuirse en una red global de nodos en lugar de depender de un solo centro de datos.
En segundo lugar, reduce las barreras de participación porque no cada nodo necesita ser una máquina GPU de primer nivel. Con el modelado por particiones y la ejecución optimizada, incluso hardware más modesto puede contribuir a la red.
Esto respalda el objetivo más amplio de Nesa: hacer que la infraestructura de IA sea más abierta, distribuida y accesible.
MetaInf y programación adaptativa de IA
Una de las principales innovaciones de Nesa es MetaInf.
MetaInf es un programador de inferencia meta-aprendido diseñado para elegir la mejor estrategia de ejecución para cada tarea, modelo y perfil de hardware. En lugar de usar un método fijo para todas las cargas de trabajo, MetaInf aprende de patrones de ejecución anteriores y se adapta a la situación.
Esto importa porque la inferencia de IA no es uniforme.
Diferentes modelos, dispositivos, entradas y cargas de trabajo pueden requerir estrategias de optimización distintas. Un método que funciona bien para un modelo puede ser ineficiente para otro. Un nodo con recursos GPU potentes puede necesitar una estrategia diferente a la de un dispositivo de borde más pequeño.
MetaInf ayuda a Nesa a optimizar dinámicamente la latencia, la eficiencia del hardware y el rendimiento de ejecución.
Esto hace que Nesa sea más práctica como red descentralizada de IA, ya que puede adaptarse a las condiciones reales de la red y la diversidad de hardware, en lugar de asumir que todos los nodos son iguales.
DAIs: Aplicaciones descentralizadas de IA
Nesa también introduce DAIs, o Aplicaciones Descentralizadas de IA.
Un DAI es un producto de IA que funciona nativamente en la red Nesa. Puede parecer una aplicación de IA normal para los usuarios, pero en su interior depende de inferencia descentralizada, credibilidad basada en staking y coordinación en cadena.
Esto es importante porque la inteligencia artificial descentralizada no debe quedar solo como un concepto de infraestructura.
Para que los usuarios lo adopten, deben haber aplicaciones reales que puedan utilizar. Los DAIs permiten a los desarrolladores lanzar productos de IA sin operar su propia infraestructura centralizada. Nesa se encarga de la ejecución, la coordinación, la verificación y los incentivos.
Esto puede respaldar muchos tipos de aplicaciones, incluidos chatbots, agentes de IA, herramientas de investigación, asistentes empresariales, productos de análisis y servicios de IA nativos de Web3.
En términos sencillos, los DAIs convierten la infraestructura de Nesa en productos de IA orientados al usuario.
Mercado de modelos y acceso para desarrolladores
Nesa incluye un mercado descentralizado de consultas y una tienda de modelos.
Los desarrolladores pueden implementar modelos de IA de código abierto o propietarios a través de la canalización de carga de modelos y Model Playground de Nesa. Esto permite a los creadores de modelos publicar modelos sin tener que gestionar ellos mismos el alojamiento, la escalabilidad o los entornos de ejecución.
La tienda de modelos puede admitir modelos de lenguaje grandes, modelos de visión-lenguaje y otras modalidades de IA.
Esto crea un mercado donde los usuarios pueden consultar modelos, los desarrolladores pueden contribuir con modelos, los operadores de nodos pueden proporcionar cómputo y los validadores pueden ayudar a garantizar y verificar la ejecución.
Nesa también admite el acceso entre cadenas a través de AI Link, permitiendo que las aplicaciones en otras cadenas de bloques llamen a las capacidades de ejecución de IA de Nesa sin mover a sus usuarios, activos o contratos hacia Nesa.
Esto significa que Nesa no solo está construyendo una cadena de IA. Está construyendo una capa de ejecución de IA que puede servir a múltiples ecosistemas de cadena de bloques.
Utilidad del token NES
$NES es el token nativo del ecosistema Nesa.
Se utiliza en el sistema de consultas y tarifas de la red. Los desarrolladores pueden enviar transacciones PayForQuery para publicar datos de consulta y pagar por la ejecución de inferencia de IA. Las transacciones se priorizan mediante una mempool basada en precio de gas, lo que significa que las transacciones con tarifas más altas pueden recibir prioridad.
$$NES también está conectado al stake y a la seguridad de la red. Los mineros o participantes del nodo deben hacer stake de $$NES, lo que les otorga exposición económica al procesamiento honesto y eficiente de consultas de IA. Si ocurre comportamiento malicioso o retención de datos, el sistema puede aplicar penalizaciones cripto-económicas como slashing.
La gobernanza es otra parte de la utilidad de $NES. Los titulares pueden proponer y votar sobre cambios en parámetros seleccionados de la red, y la caja comunitaria recibe una porción de las recompensas de bloque para apoyar iniciativas del ecosistema.
En general, $NES está diseñado para respaldar la ejecución de consultas de IA, la seguridad de la red, la gobernanza y el crecimiento del ecosistema.
El panorama general para Nesa
Nesa está construyendo la infraestructura para una economía de IA más abierta, verificable y que preserva la privacidad.
La economía de la IA de hoy está dominada por plataformas centralizadas. Controlan el acceso, los precios, la computación, la distribución de modelos y los datos de los usuarios. Esto crea barreras elevadas para desarrolladores más pequeños y garantías débiles para los usuarios que necesitan privacidad o corrección.
Nesa propone un modelo diferente.
Permite que proveedores de cómputo, creadores de modelos, desarrolladores, validadores, usuarios y aplicaciones de IA participen en una red descentralizada de IA. La ejecución de IA puede solicitarse entre cadenas, verificarse mediante mecanismos criptográficos y realizarse sin exponer datos sensibles a un proveedor centralizado.
En resumen, Nesa está construyendo una capa de ejecución descentralizada de IA donde la inferencia de IA puede volverse privada, verificable y económicamente abierta: llevando la IA desde las API en la nube de caja negra hacia una infraestructura sin confianza para Web3 y más allá.
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