Optimisasi Inferens AI On-Chain dengan Perlindungan Privasi dalam Lingkungan Rollup Ephemeral Berkemampuan Tinggi @OpenGradient, @magicblock, @nesaorg Rollup ephemeral berkemampuan tinggi mengasumsikan struktur di mana eksekusi selesai dalam masa waktu yang sangat singkat dan status langsung dibersihkan, berbeda dari pendekatan tradisional yang mencatat dan memverifikasi perhitungan secara permanen di blockchain. Upaya untuk menjalankan inferens AI on-chain di lingkungan ini mengungkap titik di mana kebutuhan yang berbeda—kecepatan komputasi, perlindungan privasi, dan kemungkinan verifikasi—bertabrakan secara bersamaan. Rollup ephemeral yang diwakili oleh Magicblock menyediakan lapisan eksekusi yang dioptimalkan untuk interaksi berfrekuensi tinggi melalui waktu eksekusi di bawah 10 milidetik, delegasi status, pruning agresif terhadap status, dan transaksi tanpa biaya gas. Struktur ini dirancang dengan prioritas pada kelangsungan hidup dan komposisi daripada penyimpanan permanen hasil eksekusi, sambil tetap menjaga kompatibilitas dengan mesin virtual Solana. Lingkungan eksekusi ini menetapkan batasan baru untuk inferens AI. Sistem AI on-chain tradisional mengasumsikan bahwa proses inferens dan status menengah dapat disimpan untuk memungkinkan verifikasi dan audit pasca-eksekusi. Namun, dalam rollup ephemeral, inferens harus selesai dalam satu jendela eksekusi, dan parameter model, data masukan, atau hasil perhitungan menengah dapat dibersihkan sebelum proses verifikasi selesai. Fitur lain dari lingkungan ini adalah pemisahan antara titik selesainya eksekusi dan finalitas ekonomi, yang menciptakan struktur di mana kecepatan eksekusi dijamin, tetapi keabsahan perhitungan harus dibuktikan kemudian. Akibatnya, terjadi ketegangan struktural antara waktu komputasi yang diperlukan untuk inferens AI, yang berorde ratusan milidetik, dan batas waktu eksekusi yang diizinkan rollup, yang hanya puluhan milidetik. Dari perspektif privasi, inferens AI on-chain memiliki titik paparan yang jauh lebih kompleks daripada privasi transaksi biasa. Data masukan pengguna dapat mencakup informasi konteks yang sensitif, dan bobot model menjadi sasaran perlindungan kekayaan intelektual dan serangan rekonstruksi model. Informasi waktu atau pola penggunaan sumber daya yang muncul selama proses eksekusi dapat mengungkap informasi tambahan melalui saluran samping, dan output akhir pun dapat mengungkap karakteristik model melalui analisis berulang. Meskipun jendela penyimpanan status yang pendek dalam rollup ephemeral berdampak mengurangi jendela paparan, hal ini juga memiliki sisi negatif karena menghilangkan dasar untuk mereproduksi atau mengaudit proses inferens. Teknologi kunci untuk perlindungan privasi dalam lingkungan ini meliputi bukti zero-knowledge, lingkungan eksekusi terpercaya, dan pendekatan inferens berbasis kriptografi terdistribusi. Bukti zero-knowledge yang digunakan OpenGradient sangat kuat karena tidak bergantung pada kepercayaan terhadap perangkat keras dan dapat membuktikan keabsahan komputasi, tetapi waktu pembuatan bukti bisa mencapai menit hingga jam, sehingga tidak kompatibel langsung dengan jendela eksekusi ephemeral. Untuk mengatasi ini, pendekatan yang digunakan adalah mengirimkan bukti secara asinkron setelah eksekusi, yang memilih audit pasca-eksekusi dengan mengorbankan verifikasi segera pada saat eksekusi. Magicblock memanfaatkan lingkungan eksekusi terpercaya seperti Intel TDX untuk memastikan privasi dan integritas dengan overhead milidetik, tetapi ini mengasumsikan kepercayaan terhadap mekanisme sertifikasi jarak jauh dan produsen perangkat keras. Teknik pembelajaran terbagi dan kriptografi yang diusulkan Nesa melindungi model dan data dengan mendistribusikannya ke beberapa node, tetapi ini juga menyebabkan keterlambatan ratusan milidetik, yang membatasi kesesuaian dengan lingkungan ephemeral. Berbagai strategi diterapkan untuk optimisasi kinerja. Pendekatan pembagian model Nesa memperkuat privasi dengan mengirimkan output terenkripsi berdasarkan lapisan, tetapi menghasilkan keterlambahan tambahan. OpenGradient meningkatkan kemungkinan verifikasi dengan mendaftarkan hash model ke rantai sebelum eksekusi dan membatasi perubahan parameter selama eksekusi, tetapi mengorbankan fleksibilitas model. Magicblock memastikan throughput dengan menggunakan verifikasi selektif yang hanya meminta bukti saat terjadi sengketa, bukan verifikasi menyeluruh untuk semua eksekusi. Selain itu, caching lapisan model yang sering digunakan di lingkungan eksekusi terpercaya meningkatkan efisiensi eksekusi berulang, tetapi memperkenalkan sifat berstatus ke dalam desain yang sebelumnya tidak berstatus. Salah satu masalah terbesar yang diakibatkan rollup ephemeral adalah melemahnya kemungkinan audit. Hanya output akhir dan catatan pembayaran yang tersisa, sementara nilai aktivasi menengah atau alur perhitungan internal lenyap. Karena itu, mereproduksi hasil inferens atau menganalisis kesalahan halus dan serangan menjadi nyaris mustahil. Dalam situasi ketersediaan data yang terbatas, sarana untuk memverifikasi keabsahan model kompleks secara independen berkurang, yang memengaruhi struktur kepercayaan sistem secara keseluruhan. Dalam lingkungan berlatensi rendah, cara verifikasi itu sendiri juga harus direkayasa ulang.Penghantaran bukti asinkron OpenGradient membenarkan keadaan yang belum disahkan sebagai ganti mempercepat finaliti pelaksanaan. Tempoh cabaran yang singkat Magicblock mempunyai niat untuk mengawal kesalahan secara cepat tetapi apabila keadaan sudah diatur, pengumpulan bukti menjadi sukar. Pengesahan kebarangkalian memastikan kepercayaan statistik dengan mengambil sampel sebahagian daripada keseluruhan pelaksanaan, dan ini berasaskan sebahagian pelaksanaan yang belum disahkan. Lingkungan pelaksanaan yang dipercayai menyediakan pengesahan segera tetapi sifatnya berbeza kerana asas kepercayaan berpindah dari kriptografi ke perisian. Struktur ini juga mencipta model serangan baru. Ia memungkinkan pelaksanaan jendela yang singkat untuk mengelakkan pengesahan, menukar model semasa pemprosesan pantas, atau menyimpulkan struktur melalui analisis masa pelaksanaan. Serangan keselamatan data menjadi sukar dikesan selepas fakta kerana maklumat sementara tidak dapat diperoleh selepas pemangkasan keadaan. Dalam semua situasi ini, sistem yang memadai untuk mengatasi semua ancaman hanya dengan satu teknologi tidak wujud. Perbezaan juga jelas dari segi ekonomi. Inferens berdasarkan bukti zero-knowledge memerlukan kos pembuktian yang tinggi dan penundaan yang besar, manakala lingkungan pelaksanaan yang dipercayai mempunyai kelebihan dari segi kos dan penundaan tetapi bergantung pada perisian. Pengesahan optimis mempunyai kos sederhana tetapi kestabilannya akan merosot jika jaminan ekonomi dan reka bentuk slashing tidak jelas. Magicblock, OpenGradient, dan Nesa mempunyai maklumat terhad mengenai struktur insentif dan pembahagian kos, yang mempersukarkan penilaian keberlanjutan jangka panjang. Dari segi keseluruhan tiga sistem, Magicblock menyediakan lingkungan sementara sebagai lapisan pelaksanaan yang bertanggungjawab untuk pelaksanaan pantas dan pengurusan keadaan, OpenGradient memainkan peranan lapisan pengesahan melalui pendaftaran model dan sistem pembuktian, dan Nesa membentuk lapisan privasi melalui teknik kriptografi. Kombinasi ini menunjukkan ketegangan yang jelas antara kelajuan pelaksanaan, penundaan pengesahan, dan perlindungan privasi. Struktur sementara memastikan kelajuan tetapi mengorbankan kesahihan audit, manakala privasi yang ketat membatasi kesesuaian dan prestasi. Akhirnya, inferens AI on-chain yang dilindungi privasi dalam persekitaran rollup sementara menunjukkan had struktur yang sukar memenuhi tiga elemen secara sempurna pada masa yang sama, iaitu pengurangan kepercayaan, kelajuan pelaksanaan, dan perlindungan privasi. Magicblock menekankan kelajuan dan kesesuaian pelaksanaan, OpenGradient menekankan pengesahan dan kejituan, dan Nesa menekankan privasi, masing-masing membuat pilihan yang berbeza. Implementasi semasa mempunyai kelebihan dan kekangan yang jelas, dan pengoptimuman dalam persekitaran ini boleh difahami sebagai siri kompromi teknikal. Fakta ini menunjukkan bahawa inferens AI on-chain yang pantas bukan sahaja isu prestasi tetapi juga cabaran yang berkaitan langsung dengan struktur kepercayaan keseluruhan sistem. $BLOCK $NESA