Pangangalaga sa Privacy at Pagsusuri ng AI sa On-chain sa Mabilis na Ephermal Rollup Environment @OpenGradient, @magicblock, @nesaorg Ang mabilis na ephermal rollup ay nagsisimula sa isang istruktura kung saan ang mga kalkulasyon sa blockchain ay hindi na kailangang magawa ang permanenteng tala at pagsusuri, kundi ang mga ito ay kumpleto sa isang napakaliit na oras at agad na inalis ang estado. Ang pagtatangkang gawin ang on-chain AI inference sa ganitong kapaligiran ay nagpapakita ng isang punto kung saan ang mga nangungunang kahilingan - bilis ng kalkulasyon, pangangalaga sa privacy, at posibilidad ng pagsusuri - ay sumasalungat nang sabay-sabay. Ang ephermal rollup, kung kinakatawan ng Magicblock, ay nagbibigay ng isang layer ng pagpapatakbo na pinakamahusay para sa mataas na antas ng pagkakaugnay-ugnay sa pamamagitan ng sub-10 miliseconds na oras ng pagpapatakbo, pagpapagawa ng estado, agresibong pagprune ng estado, at walang gastos na transaksyon. Ang ganitong istruktura ay idinisenyo upang mapanatili ang kompatibilidad sa Solana virtual machine, ngunit iniiwasan ang permanente na pag-iimbak ng resulta ng pagpapatakbo at pinahahalagahan ang kahusayan at pagkakasunod-sunod. Ang ganitong kapaligiran ng pagpapatakbo ay nagpapalabas ng mga bagong limitasyon para sa AI inference. Ang tradisyonal na on-chain AI system ay nagsisimula sa isip na ang proseso ng inference at mga intermediate state ay dapat na naiimbak upang maging posible ang pagsusuri at pagsusuri. Ngunit sa ephermal rollup, ang inference ay kailangang kumpleto sa loob ng isang solong window ng pagpapatakbo, at ang mga parameter ng modelo, input data, o mga intermediate kalkulasyon ay maaaring mawala bago pa man tapos ang pagsusuri. Ang paghihiwalay sa pagitan ng oras ng pagkumpleto ng pagpapatakbo at ang ekonomiko finality ay isa ring tanda, kung saan ang agad na pagpapatakbo ay nai-secure ngunit ang kahusayan ng kalkulasyon ay kailangang i-prove mamaya. Dahil dito, mayroong isang structural na tensyon sa pagitan ng daan-daang miliseconds na kailangan para sa AI inference at ang sampu-sampung miliseconds na pinapayagan ng rollup. Mula sa pananaw ng privacy, ang on-chain AI inference ay mayroon isang mas komplikadong punto ng paglabas kaysa sa simpleng privacy ng transaksyon. Ang input data ng user ay maaaring kabilang ang sensitibong impormasyon, at ang modelo weight ay maaaring maging target ng proteksyon ng intellectual property at reverse engineering attack. Ang impormasyon ng oras o pattern ng paggamit ng resource na nangyayari sa proseso ng pagpapatakbo ay maaaring magawa ang paglabas ng karagdagang impormasyon sa pamamagitan ng side channel, at ang wala ring output ay maaaring magawa ang pagpapalabas ng modelo characteristics sa pamamagitan ng paulit-ulit na analysis. Ang maikling oras ng pagpapanatili ng estado ng ephermal rollup ay may epekto sa pagbawas ng exposure window, ngunit nangangahulugan din ito ng pagtanggal ng basehan para sa pag-reproduce o pagsusuri ng proseso ng inference, kaya ito ay mayroon isang doble na epekto. Sa ganitong kapaligiran, ang mga pangunahing teknolohiya para sa privacy ay ang zero-knowledge proof, trusted execution environment, at distributed encryption-based inference method. Ang zero-knowledge proof na ginagamit ng OpenGradient ay malakas dahil hindi ito nagsasalungat sa hardware trust at maaaring i-prove ang kahusayan ng kalkulasyon, ngunit ang oras ng paggawa ng proof ay maaaring tumagal ng minuto hanggang oras, kaya hindi ito direktang compatible sa ephermal window ng pagpapatakbo. Upang mapunan ang kahinaan, ang paraan ng pagpapadala ng proof pagkatapos ng pagpapatakbo ay ginagamit, kung saan ang agad na verification sa oras ng pagpapatakbo ay iniiwasan at pinipili ang post-verification. Ang Magicblock ay gumagamit ng trusted execution environment tulad ng Intel TDX upang mapanatili ang privacy at integridad sa loob ng milisecond-level overhead, ngunit ito ay nagsisimula sa isip na kailangang mag-trust sa hardware manufacturer at remote attestation mechanism. Ang naka-imbento ng Nesa na pagbabahagi ng pag-aaral at encryption technique ay nagbibigay ng proteksyon sa pamamagitan ng paghihiwalay ng modelo at data sa maraming node, ngunit ito ay mayroon isang daan-daang milisecond-level delay, kaya mayroon ito isang limitasyon sa compatibility sa ephermal environment. Para sa performance optimization, iba't ibang mga diskarte ay ginagamit. Ang paraan ng model splitting ng Nesa ay nagpapalakas ng privacy sa pamamagitan ng pagpapadala ng encrypted output sa bawat layer, ngunit nagdudulot ito ng karagdagang delay. Ang OpenGradient ay nagpapataas ng verifiability sa pamamagitan ng pag-commit ng model hash sa chain bago ang pagpapatakbo at pagpapagawa ng limitasyon sa pagbabago ng parameter habang nasa pagpapatakbo, ngunit ito ay nagpapababa ng flexibility ng modelo. Ang Magicblock ay gumagamit ng selective verification method kung saan ang proof ay kailangang i-require lamang kapag mayroon dispute upang mapanatili ang throughput. Ang pag-caching ng madalas gamit na modelo layer sa loob ng trusted execution environment ay nagpapalakas ng efficiency ng paulit-ulit na pagpapatakbo, ngunit ito ay nagdudulot ng pag-introdusyon ng estado sa isang istruktura na nais na walang estado. Ang isa sa pinakamalaking problema na idinudulot ng ephermal rollup ay ang pagbawas ng posibilidad ng pagsusuri. Ang wala ring output at payment record ay natitira, ngunit ang mga intermediate activation value o internal computation flow ay nawawala. Dahil dito, ang pag-reproduce ng inference result o ang analysis ng maliit na error at attack ay halos imposible. Sa isang sitwasyon kung saan ang data availability ay limitado, ang mga paraan upang mapag-verify ang kahusayan ng komplikadong modelo ay nabawasan, at ito ay may epekto sa pangkalahatang trust structure ng sistema. Sa isang low-latency environment, ang paraan ng verification mismo ay kailangang muling isulat.Ang asynkronikong pagpapakita ng ebidensya ng OpenGradient ay nagpapahintulot ng isang estado na hindi pa nasuri sa halip na mapabilis ang pagpapatupad ng finality. Ang maikling panahon ng pagtutol ng Magicblock ay may layuning kontrolin nang mabilis ang mga mapanlinlang na gawain, ngunit kapag ang estado ay naayos na, mahirap na kumolekta ng ebidensya. Ang probabilistikong pagsusuri ay isang paraan kung saan sinusuri ang ilang bahagi ng buong pagpapatupad upang mapanatili ang estadistikal na kumpiyansa, at ito ay nagsisimula sa presipisyon ng ilang hindi nasusuri na pagpapatupad. Ang Trusted Execution Environment ay nagbibigay ng agad na sertipikasyon ngunit mayroon itong iba't ibang kalikasan dahil ang batayan ng kumpiyansa ay lumilipat mula sa cryptography papunta sa hardware. Ang ganitong istruktura ay nagsisimula rin ng isang bagong modelo ng pag-atake. Maaaring gamitin ang maikling window ng pagpapatupad upang iwasan ang pagsusuri, maaaring palitan ang modelo habang nasa mataas na bilis ng pagproseso, at maaaring isagawa ang pag-unawa sa istruktura sa pamamagitan ng pagtataya sa oras ng pagpapatupad. Dahil wala nang maa-access na impormasyon sa gitna pagkatapos ng pruning ng estado, mahirap na masiguro ang pagkakatagpo ng data pagkatapos ng pag-atake. Sa lahat ng mga sitwasyong ito, walang sistema kung saan ang isang teknolohiya lamang ay maaaring tanggalin lahat ng mga panganib. Mayroon ding malinaw na pagkakaiba sa aspeto ng ekonomiya. Ang inference batay sa zero-knowledge proof ay may mataas na gastos at delay sa paglikha ng ebidensya, at ang Trusted Execution Environment ay may kalamangan sa gastos at delay ngunit mayroon itong dependency sa hardware. Ang optimistic verification ay may intermediate na gastos ngunit kung hindi malinaw ang ekonomikong garantiya at disenyo ng slashing, mababa ang seguridad. Ang Magicblock, OpenGradient, at Nesa ay lahat ay may limitadong impormasyon tungkol sa istruktura ng insentibo at pagbabahagi ng gastos, at ito ay nagpapagawa ng mahirap na pagsusuri ng pangmatagalang kakayahan. Kung titingnan nang buo ang tatlong sistema, ang Magicblock ay nagbibigay ng isang ephemeral environment bilang isang layer ng pagpapatupad na nagpapagawa ng mabilis na pagpapatupad at pamamahala ng estado, ang OpenGradient ay naglilingkod bilang isang layer ng pagsusuri sa pamamagitan ng pagpaparehistro ng modelo at sistema ng ebidensya, at ang Nesa ay nagbibigay ng isang layer ng privacy sa pamamagitan ng cryptographic techniques. Ang kombinasyon na ito ay nagpapakita ng malinaw na tensyon sa pagitan ng bilis ng pagpapatupad, delay ng pagsusuri, at proteksyon ng privacy. Ang istrukturang ephemeral ay nagbibigay ng bilis ngunit naghihiwalay sa posibilidad ng pagsusuri, at ang malakas na privacy ay nagpapahiwatig ng limitasyon sa komposisyon at performance. Sa wakas, ang privacy-protected on-chain AI inference sa isang mabilis na ephemeral rollup environment ay nagpapakita ng isang struktural na limitasyon kung saan mahirap na masiyahan ang tatlong elemento ng minimum na kumpiyansa, bilis ng pagpapatupad, at proteksyon ng privacy nang sabay-sabay. Ang Magicblock ay naglalayong bilis at pagkamatuwid ng pagpapatupad, ang OpenGradient ay naglalayong pagsusuri at tumpak, at ang Nesa ay naglalayong privacy, at bawat isa ay gumawa ng iba't ibang pagpipilian. Ang mga kasalukuyang implementasyon ay mayroon bawat isa ang kanilang sariling malinaw na mga benepisyo at limitasyon, at ang pagpapabuti sa ganitong kapaligiran ay maaaring maunawaan bilang isang serye ng teknikal na kompromiso. Ang katotohanang ito ay nagpapakita na ang mabilis na on-chain AI inference ay isang hamon na direktang konektado sa pangkalahatang istruktura ng kumpiyansa sa disenyo ng sistema, hindi lamang isang problema sa performance. $BLOCK $NESA