Учитесь с Nesa (NES): Создание проверяемого слоя выполнения ИИ
Опубликовано: 29 июня 2026 г. в 05:46
Введение: Nesa — это конфиденциальный, проверяемый, децентрализованный уровень выполнения ИИ. Он позволяет пользователям и разработчикам запускать модели ИИ по распределённой сети вычислительных нод, не полагаясь на единого централизованного провайдера. С помощью криптографических технологий, таких как эквивариантное шифрование, гомоморфное секретное разделение над зашифрованными вложениями, планирование MetaInf и децентрализованное выполнение моделей, Nesa стремится сделать выводы ИИ конфиденциальными, проверяемыми, масштабируемыми и доступными в рамках Web3.
Новый уровень инфраструктуры для ИИ
Искусственный интеллект становится одной из самых важных технологий в мире, но большая часть инфраструктуры ИИ всё ещё централизована.
Сегодня пользователи обычно получают доступ к ИИ через черные ящики API, контролируемые крупными компаниями. Эти платформы могут быть мощными, но создают несколько проблем. Пользователи часто не могут проверить, как модель сгенерировала ответ, разработчики зависят от централизованных провайдеров, а предприятия могут быть вынуждены отправлять конфиденциальные данные на серверы, которыми они не управляют.
Это особенно сложно для Web3.
Приложения на блокчейне строятся на принципах прозрачности, владения и проверяемости, тогда как системы ИИ часто являются непрозрачными и централизованными. Если смарт-контракт, dapp или агент ИИ зависят от модели вне цепочки, пользователи могут не иметь возможности узнать, было ли вычисление выполнено корректно.
Nesa создана для решения этой проблемы путем создания децентрализованного исполнительного слоя для ИИ.
Вместо зависимости от одной компании или одного сервера вывод ИИ может быть распределен по сети, проверен криптографически и координирован с помощью инфраструктуры блокчейн.
Частный ИИ-вывод по дизайну
Конфиденциальность — одна из ключевых задач Nesa.
В обычных ИИ-системах пользователи обычно отправляют свои данные напрямую на централизованный сервер. Этот сервер может видеть запросы, файлы, поведение пользователей, результаты и иногда даже конфиденциальную бизнес- или личную информацию.
Nesa использует другой подход.
Сеть спроектирована так, что запросы ИИ могут обрабатываться без того, чтобы любая отдельная нода видела полный ввод, полную модель или полный вывод. Это достигается с помощью криптографических методов, таких как эквивариантное шифрование и гомоморфное разделение секретов над зашифрованными вложениями.
Эквивариантное шифрование позволяет преобразовывать слои модели и вложения в зашифрованную область, где вычисления могут продолжаться эффективно.
HSS-EE использует секретное распределение на зашифрованных вложениях, позволяя разделять вывод между несколькими серверами или нодами, защищая при этом пользовательские входные данные, промежуточные состояния и параметры модели.
Это делает Nesa отличной от систем, которые полагаются только на доверенное оборудование или простую репутацию. Её цель — сделать конфиденциальность неотъемлемой частью дизайна вычислений.
Проверяемые результаты, а не обещания из «чёрного ящика»
Nesa также построена вокруг проверяемости.
В централизованном ИИ пользователям обычно необходимо доверять, что провайдер запустил правильную модель, использовал правильный ввод и вернул корректный результат. Часто отсутствует доказательство того, что выходные данные были сгенерированы честно.
Nesa стремится изменить это, поддерживая проверку внецепочечных выводов в цепочке.
Когда пользователь или dapp отправляют запрос ИИ, выполнение модели происходит в децентрализованной сети. Результат может сопровождаться криптографическим доказательством или проверкой на основе консенсуса, что помогает пользователям и приложениям убедиться, что вывод был выполнен правильно.
Это важно для высокодоходных сценариев использования.
Если ИИ используется в DeFi, здравоохранении, управлении, торговле, идентификации или автоматизации предприятий, пользователям нужно больше, чем удобный ответ. Им нужна уверенность в том, что вычисление было корректным и не было искажено.
Подход Nesa обеспечивает AI-исполнению более высокую подотчетность, делая его более подходящим для приложений, требующих проверки без доверия.
Распределенное выполнение на множестве нод
Nesa разработана для избежания узких мест централизованных вычислений.
Крупные языковые модели обычно требуют дорогих GPU и специализированной инфраструктуры. Это делает доступ к AI-инфраструктуре сложным для небольших разработчиков, стартапов и участников сообщества.
Nesa представляет распределённое выполнение, при котором крупные задачи ИИ могут быть разделены между различными нодами в сети. Модель может быть разбита на более мелкие части, и каждая нода обрабатывает только часть вычислений.
Это создает два преимущества.
Во-первых, это улучшает масштабируемость, поскольку нагрузка может распределяться по глобальной сети нод, а не зависеть от одного центра обработки данных.
Во-вторых, это снижает барьеры для участия, поскольку не каждая нода должна быть машиной с топовым GPU. Благодаря шардингу модели и оптимизированному выполнению, в сеть могут вносить вклад даже более скромные аппаратные средства.
Это поддерживает более широкую цель Nesa: сделать ИИ-инфраструктуру более открытой, распределенной и доступной.
MetaInf и Adaptive AI Scheduling
Одним из главных инноваций Nesa является MetaInf.
MetaInf — это мета-обученный планировщик вывода, предназначенный для выбора оптимальной стратегии выполнения для каждой задачи, модели и конфигурации оборудования. Вместо использования одного фиксированного метода для всех рабочих нагрузок MetaInf изучает прошлые паттерны выполнения и адаптируется к текущей ситуации.
Это важно, потому что вывод ИИ неоднороден.
Разные модели, устройства, входные данные и нагрузки могут требовать различных стратегий оптимизации. Метод, который хорошо работает для одной модели, может быть неэффективным для другой. Нода с мощными ресурсами GPU может требовать другой стратегии, чем небольшое граничное устройство.
MetaInf помогает Nesa динамически оптимизировать задержку, эффективность оборудования и производительность выполнения.
Это делает Nesa более практичной в качестве децентрализованной сети ИИ, поскольку она может адаптироваться к реальным условиям сети и разнообразию оборудования, а не предполагать, что все ноды одинаковы.
DAIs: Децентрализованные приложения ИИ
Nesa также представляет DAIs — децентрализованные ИИ-приложения.
DAI — это AI-продукт, который работает нативно на сети Nesa. Для пользователей он может казаться обычным AI-приложением, но в основе лежит децентрализованный вывод, доверие на основе стейкинга и координация в цепочке.
Это важно, потому что децентрализованный ИИ не должен оставаться лишь концепцией инфраструктуры.
Для того чтобы пользователи приняли его, должны существовать реальные приложения, которые они могут использовать. DAIs позволяют разработчикам запускать AI-продукты без необходимости эксплуатировать собственную централизованную инфраструктуру. Nesa управляет выполнением, координацией, верификацией и стимулами.
Это может поддерживать множество типов приложений, включая чат-ботов, ИИ-агентов, инструменты для исследований, корпоративных ассистентов, аналитические продукты и Web3-натуральные ИИ-сервисы.
Проще говоря, DAIs превращают инфраструктуру Nesa в пользовательские AI-продукты.
Рынок моделей и доступ для разработчиков
Nesa включает децентрализованный рынок запросов и магазин моделей.
Разработчики могут развертывать открытые или проприетарные ИИ-модели через конвейер загрузки моделей Nesa и Model Playground. Это позволяет создателям моделей публиковать модели, не управляя собственной хостинговой, масштабируемой или средой выполнения.
Магазин моделей поддерживает крупные языковые модели, визуально-языковые модели и другие модальности ИИ.
Это создает рынок, где пользователи могут запрашивать модели, разработчики могут вносить модели, операторы нод могут предоставлять вычислительные ресурсы, а валидаторы могут помогать обеспечивать безопасность и проверять выполнение.
Nesa также поддерживает межцепочечный доступ к ИИ через AI Link, позволяя приложениям на других блокчейнах вызывать возможности выполнения ИИ Nesa, не перемещая своих пользователей, активов или контрактов на саму Nesa.
Это означает, что Nesa создает не только AI-блокчейн. Она создает уровень исполнения AI, который может обслуживать несколько экосистем блокчейн.
Функциональность токена NES
$NES — это родной токен экосистемы Nesa.
Он используется в системе запросов и комиссий сети. Разработчики могут отправлять транзакции PayForQuery для публикации данных запроса и оплаты выполнения AI-инференса. Транзакции приоритизируются через mempool с газ-ценой, что означает, что транзакции с более высокой комиссией могут получать приоритет.
$$NES также связан со стейкингом и безопасностью сети. Майнеры или участники нод должны стейкать $$NES, что предоставляет им экономическую заинтересованность в честной и эффективной обработке запросов ИИ. При злонамеренном поведении или удержании данных система может применять крипто-экономические санкции, такие как слэшинг.
Управление — ещё одна функция $NES. Держатели могут предлагать и голосовать за изменения выбранных параметров сети, а также сообщество получает часть наград за блоки для поддержки инициатив экосистемы.
В целом, $NES разработан для поддержки выполнения запросов ИИ, безопасности сети, управления и роста экосистемы.
Более широкая картина для Nesa
Nesa создает инфраструктуру для экономики ИИ, которая более открыта, проверяема и обеспечивает конфиденциальность.
Сегодняшняя экономика ИИ доминируется централизованными платформами. Они контролируют доступ, ценообразование, вычислительные ресурсы, распространение моделей и пользовательские данные. Это создает высокие барьеры для небольших разработчиков и слабые гарантии для пользователей, которым необходимы конфиденциальность или точность.
Nesa предлагает другую модель.
Это позволяет поставщикам вычислительных ресурсов, создателям моделей, разработчикам, валидаторам, пользователям и AI-приложениям участвовать в децентрализованной сети ИИ. Выполнение ИИ может запрашиваться через цепочки, проверяться с помощью криптографических механизмов и выполняться без раскрытия конфиденциальных данных централизованному провайдеру.
Короче говоря, Nesa создает децентрализованный уровень выполнения ИИ, где вывод ИИ может стать приватным, проверяемым и экономически открытым — переводя ИИ от закрытых облачных API к бесконфликтной инфраструктуре для Web3 и далее.
Премии за реферальную программу:
Приглашайте новых пользователей присоединиться к кампании «Учись и зарабатывай» и получайте дополнительные награды. За каждого успешно приглашенного друга, который зарегистрируется и выполнит требуемые сделки, вы получите возврат комиссии в размере 25%. Чем больше квалифицированных пользователей вы пригласите, тем больше наград вы сможете заработать. Подробности см. по ссылке: https://www.kucoin.com/ru/referral
Как пригласить
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не обязательно отражает взгляды или мнения KuCoin. Этот контент предназначен только для ознакомления и не является какой-либо формой представления или гарантии, а также не должен рассматриваться как финансовый или инвестиционный совет. KuCoin не несет ответственности за любые ошибки или упущения, а также за любые результаты, полученные в результате использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы могут быть сопряжены с рисками. Пожалуйста, тщательно оценивайте риски продукта и свою толерантность к риску, исходя из своего финансового положения. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с Условиями использования и Информацией о рисках.