Gizlilik Güvence Altında Zincir Üzerindeki AI Çıkarımı Optimizasyonu: Yüksek Hızlı Geçici Rolap Çerçevesinde @OpenGradient, @magicblock, @nesaorg Yüksek hızlı geçici rolap, zincir üzerindeki hesaplamaların kalıcı olarak kaydedilip doğrulanmasından ziyade, çok kısa sürede tamamlanıp hemen durumunun temizlendiği bir yapıyı varsayar. Bu ortamda zincir üzerinde AI çıkarımı yapmaya yönelik girişimler, hesaplama hızı, gizlilik ve doğrulama olasılığı gibi birbirine çelişen ihtiyaçların çarpıştığı bir noktayı ortaya koyar. Magicblock örneğinde olduğu gibi geçici rolap, alt 10 milisaniyelik yürütme süresi, durum devretme, agresif durum temizliği ve gazsız işlemler aracılığıyla yüksek frekanslı etkileşimlere en iyi şekilde uygun bir yürütme katmanı sunar. Bu yapı, Solana sanal makinesiyle uyumluluk korurken, yürütme sonuçlarının kalıcı saklanmasından ziyade dayanıklılık ve bileşimlere öncelik veren bir yapıya sahiptir. Bu yürütme ortamı, AI çıkarımına yeni kısıtlamalar getirir. Geleneksel zincir üzerindeki AI sistemleri, çıkarım süreci ve ara durumların saklanarak, sonrasında doğrulama ve denetleme yapılabilmesi varsayımına dayanır. Ancak geçici rolap'ta çıkarım tek bir yürütme penceresi içinde tamamlanmalı ve model parametreleri, giriş verileri ya da ara hesaplamalar doğrulama tamamlanmadan önce temizlenebilir. Yürütme tamamlanma anı ile ekonomik sonlanma anının ayrılması da bu yapıda bir özelliktir; bu da yürütmenin anlık olmasına rağmen hesaplamaların gecikmeli olarak ispatlanması gereken bir yapı yaratır. Sonuç olarak, AI çıkarımında gerekli olan birkaç yüz milisaniyelik hesaplama süresi ile rolap'ın izin verdiği birkaç on milisaniyelik yürütme süresi arasında yapısal bir gerginlik ortaya çıkar. Gizlilik açısından bakıldığında, zincir üzerindeki AI çıkarımı, sadece işlem gizliliğinden çok daha karmaşık bir açığa sahiptir. Kullanıcı giriş verileri hassas bağlam bilgilerini içerebilir ve model ağırlıkları hem fikri mülkiyet korunması hem de model tersine mühendisliği saldırıları açısından hedef olabilir. Yürütme sürecinde ortaya çıkan zaman bilgileri ya da kaynak kullanım desenleri, yan kanallar aracılığıyla ekstra bilgi sızdırabilir ve son çıktılar da tekrarlı analizlerle model özelliklerini çıkarıma zemin hazırlayabilir. Geçici rolap'ın kısa durum saklama süresi, açığa maruz kalma süresini azaltmakla birlikte, çıkarım sürecinin yeniden oluşturulmasını veya denetlenmesini mümkün kılan temel unsurları ortadan kaldırmakta ve bu nedenle iki yüzlü bir etkiye sahiptir. Bu ortamda gizlilik koruma için kritik teknolojiler olarak sıfır bilgi kanıtları, güvenli yürütme ortamları ve şifreleme tabanlı dağıtılmış çıkarım yöntemleri kullanılır. OpenGradient'in kullandığı sıfır bilgi kanıtları, donanımsal güvene dayanmadan hesaplamaların doğruluğunu kanıtlama imkanı sunar; ancak kanıt oluşturma süresi birkaç dakikadan birkaç saate kadar uzun sürerek, geçici yürütme penceresiyle doğrudan uyumlu olmaz. Bu eksikliği gidermek için yürütmeden sonra asenkron olarak kanıt sunulması yöntemi kullanılır; bu da yürütme anında hemen doğrulamayı terk edip, sonrasında doğrulamayı seçme yapısını ortaya koyar. Magicblock, Intel TDX gibi güvenli yürütme ortamlarını kullanarak milisaniyelik bir gecikmeyle gizlilik ve bütünlüğü sağlayabilir; ancak bu, donanım üreticileri ve uzaktan doğrulama mekanizmalarına güveni varsayar. Nesa'nın önerdiği bölünmüş öğrenme ve şifreleme teknikleri, model ve verileri birden fazla düğüme dağıtarak koruma sağlar; ancak bu da birkaç yüz milisaniyelik gecikmeye yol açarak geçici ortamla uyumun sınırlı olmasına neden olur. Performans optimizasyonu için çeşitli stratejiler uygulanır. Nesa'nın model bölünme yöntemi, katman bazlı şifrelenmiş çıktılar ile gizliliği artırır; ancak ek gecikmelere neden olur. OpenGradient, yürütmeden önce model hash'ini zincire kaydeder ve yürütme sırasında parametre değişikliklerini sınırlayarak doğrulama olasılığını artırır; ancak bu da model esnekliğini azaltır. Magicblock, tüm yürütme işlemlerine kapsamlı doğrulama yerine sadece anlaşmazlık durumlarında kanıt isteyen seçici doğrulama yöntemini kullanarak işlem hacmini artırır. Ayrıca, güvenli yürütme ortamı içinde sıkça kullanılan model katmanlarını önbelleğe alma yöntemi, tekrarlı yürütmenin verimliliğini artırır; ancak orijinal olarak durumsuz bir yapıya sahip olan sisteme durum bilgisi eklemektedir. Geçici rolap'ın yarattığı en büyük sorunlardan biri, denetlenebilirliğin zayıflamasıdır. Sonuç çıktı ve ödeme kayıtları kalır; ancak ara aktivasyon değerleri ya da iç hesaplama akışı kaybolur. Bu nedenle çıkarım sonuçlarının sonrasında yeniden oluşturulması ya da ince hataların ve saldırıların analiz edilmesi pratik olarak imkânsız hale gelir. Veri erişimi sınırlı bir ortamda, karmaşık modellerin doğruluğunu bağımsız olarak doğrulamak için olanaklar azalır ve bu da sistemin genel güven yapısına etki eder. Düşük gecikmeli ortamlarda doğrulama yöntemleri kendileri de yeniden tasarlanır.OpenGradient'in asenkron kanıt sunumu, yürütme finalitesini hızlandırmak 대신 doğrulama tamamlanmamış durumu izin verir. Magicblock'ın kısa zorlayıcı süresi, kötü niyetli davranışları hızlıca kontrol etmeye yönelik amaç taşımakla birlikte, durum zaten temizlendikten sonra kanıt elde etmek zordur. Olasılıksal doğrulama, istatistiksel güveni sağlamak amacıyla tüm yürütmeden sadece bir kısmını örnek olarak doğrular ve bu, bazı doğrulanmamış yürütümleri önceden varsayar. Güvenilir yürütme ortamı, anında doğrulama sağlar ancak güvenin temelini kriptografiden donanıma taşıdığı için doğası farklıdır. Bu yapı, yeni saldırı modellerini de yaratır. Kısa yürütme penceresini kötüye kullanarak doğrulamadan kaçmak, yüksek hızlı işleme sırasında modeli değiştirmek, yürütme süresi analizi yoluyla yapı çıkarımı yapmak gibi eylemler mümkün olabilir. Durum budama sonrasında orta bilgi elde edilemediğinden veri gizleme saldırılarının sonradan tespiti zordur. Tüm bu durumlarda, herhangi bir tek tekniğin tüm tehditleri ortadan kaldıran bir sistem yoktur. Ekonomik açıdan da farklar belirgindir. Null-knowledge kanıt tabanlı çıkarım, kanıt oluşturma maliyeti yüksek ve gecikme büyük olmasına karşın, güvenilir yürütme ortamı maliyet ve gecikme açısından avantajlıdır ancak donanıma bağımlılığı vardır. Kötü niyetli doğrulama, orta düzeyde maliyeti taşır ancak ekonomik garanti ve slashing tasarımı belirsizse istikrarı düşürür. Magicblock, OpenGradient ve Nesa'nın hepsi, teşvik yapısı ve maliyet paylaşımı konusunda bilgi sınırlıdır ve bu, uzun vadeli sürdürülebilirlik değerlendirmesini zorlaştırır. Üç sistemi bütüncül olarak ele alındığında, Magicblock, yüksek hızlı yürütme ve durum yönetimini sağlayan yürütme katmanı olarak ephemeral ortam sağlarken, OpenGradient, model kaydı ve kanıt sistemi aracılığıyla doğrulama katmanı rolünü oynar ve Nesa, kriptografik tekniklerle gizlilik katmanını oluşturur. Bu kombinasyon, yürütme hızı, doğrulama gecikmesi ve gizlilik koruma arasındaki gerilimi açıkça gösterir. Ephemeral yapı, hızı garanti altına alırken denetlenebilirliği feda eder ve güçlü gizlilik, bileşebilirlik ve performansa kısıtlama getirir. Sonuç olarak, yüksek hızlı ephemeral rollup ortamında gizlilik korumalı on-chain AI çıkarımı, güven minimumlaştırmayı, yürütme hızını ve gizlilik korumayı aynı anda tam olarak karşılamak zorunda olan yapısal sınırların olduğunu gösterir. Magicblock, hız ve yürütülebilirliği, OpenGradient, doğrulama ve doğruluğu, Nesa ise gizliliği vurgulayarak birbirinden farklı seçimler yapar. Mevcut uygulamalar, her biri belirgin avantajlar ve kısıtlamalar taşırken bu ortamda optimize etme, tekniksel ödünlerin ardışık bir dizesi olarak anlaşılabilmektedir. Bu gerçek, yüksek hızlı on-chain AI çıkarımının sadece performans meselesi değil, sistemin genel tasarımındaki güven yapısıyla doğrudan bağlantılı bir görev olduğunu gösterir. $BLOCK $NESA