Оптимізація конфіденційного виконання AI-виведення в ланцюзі блоків в умовах швидкодіючих ефемерних ролапів @OpenGradient, @magicblock, @nesaorg Швидкодіючі ефемерні ролапи відрізняються від традиційних підходів до запису та перевірки обчислень у блокчейні, передбачаючи виконання операцій за надзвичайно короткий час і негайне очищення стану. Спроби виконання AI-виведення в ланцюзі блоків у цьому середовищі виявляють точку перетину різних вимог, які відчувають конфлікт між собою: швидкість обчислень, захист конфіденційності та перевірність. Ефемерні ролапи, якими є, наприклад, Magicblock, забезпечують виконувальний шар, оптимізований для високочастотної взаємодії, завдяки виконанню за під 10 мілісекунд, делегуванню стану, агресивному очищенню стану та транзакціям без газу. Ця архітектура виконується з урахуванням сумісності з віртуальною машиною Solana, але з пріоритетом на виживанні та комбінованості замість тривалого зберігання результатів виконання. Це середовище виконання накладає нові обмеження на AI-виведення. Традиційні системи AI в ланцюзі блоків передбачають збереження процесу виведення та проміжних станів для можливості перевірки та аудиту. Однак у ефемерних ролапах виведення має бути виконане в межах одного вікна виконання, а параметри моделі, вхідні дані або проміжні результати обчислень можуть бути очищені ще до завершення перевірки. Особливістю є також роз'єднання моменту завершення виконання та економічної фінальності, що забезпечує негайність виконання, але створює структуру, в якій доведення обґрунтованості обчислень відбувається пізніше. Внаслідок цього виникає структурна напруженість між необхідністю обчислень, що тривають сотні мілісекунд, і допустимим часом виконання, обмеженим десятками мілісекунд, який дозволяють ролапи. З точки зору конфіденційності, AI-виведення в ланцюзі блоків має набагато більш складні точки витоку, ніж проста конфіденційність транзакцій. Вхідні дані користувача можуть містити чутливу контекстуальну інформацію, а ваги моделі є цільовими для захисту інтелектуальної власності та атак зворотного аналізу. Інформація, що виникає під час виконання, або шаблони використання ресурсів можуть витікати додаткову інформацію через бічні канали, а кінцевий результат може дозволити вивести характеристики моделі при повторному аналізі. Короткий час зберігання стану в ефемерних ролапах зменшує вікно витоку, але водночас відбирає підстави для повторення або аудиту процесу виведення, що надає цьому аспекту двоїстість. У цьому середовищі для забезпечення конфіденційності використовуються ключові технології, такі як нульове доведення, довірчі середовища виконання та методи виведення на основі розподіленого шифрування. Нульове доведення, яке використовує OpenGradient, є потужним, оскільки не залежить від довіри до апаратного забезпечення, але вимагає витрат часу на створення доведення, що може тривати від кількох хвилин до кількох годин, що прямо не сумісно з ефемерним вікном виконання. Для вирішення цього використовується асинхронне подання доведення після виконання, що відмовляється від негайної перевірки на етапі виконання, але дозволяє перевірку пізніше. Magicblock використовує довірчі середовища виконання, такі як Intel TDX, для забезпечення конфіденційності та цілісності з мілісекундним навантаженням, але це передбачає довіру до виробників апаратних засобів та механізмів віддаленої автентифікації. Методи розподіленого навчання та шифрування, запропоновані Nesa, забезпечують захист моделі та даних, розподіляючи їх між кількома вузлами, але вони також викликають затримки на рівні сотень мілісекунд, що створює обмеження для сумісності з ефемерним середовищем. Для оптимізації продуктивності використовуються різноманітні стратегії. Метод розподілу моделі Nesa підсилює конфіденційність, передаючи зашифровані результати на рівні шарів, але викликає додаткові затримки. OpenGradient підвищує перевірність, комітуючи хеш моделі в ланцюг перед виконанням і обмежуючи зміни параметрів під час виконання, але це знижує гнучкість моделі. Magicblock забезпечує пропускну здатність, використовуючи вибіркову перевірку, яка вимагає доведення лише в разі виникнення суперечок, замість повної перевірки всіх виконань. Крім того, кешування часто використовуваних шарів моделі в довірчому середовищі виконання підвищує ефективність повторних виконань, але вводить стан у дизайн, який спочатку прагнув бути безстановим. Одним із найбільших проблем, які викликають ефемерні ролапи, є послаблення можливості аудиту. Залишаються лише кінцеві результати та записи про оплату, а проміжні значення активації чи внутрішній потік обчислень втрачаються. Через це фактично стає неможливим повторити результати виведення або проаналізувати тонкі помилки чи атаки пізніше. У ситуації обмеженої доступності даних зменшується кількість засобів для незалежної перевірки обґрунтованості складних моделей, що впливає на загальну структуру довіри до системи. У середовищі з низькими затримками сама концепція перевірки переглядається.В Magicblock короткий період викликів має намір швидко контролювати зловмисні дії, але після того, як стан вже буде вирішено, здобуття доказів стає складним. Статистична перевірка забезпечує статистичну надійність, перевіряючи лише частину всієї виконання, і це передбачає деякі невідомі виконання. Виконання в надійному середовищі забезпечує негайну аутентифікацію, але воно має інший характер, оскільки підстава довіри переходить з криптографії на апаратне забезпечення. Така структура створює нові моделі атак. Вони можуть ухилятися від перевірки, використовуючи короткі вікна виконання, замінювати моделі під час швидкого оброблення або виводити структуру аналізом часу виконання. Після обрізання стану неможливо отримати проміжну інформацію, тому атаки з приховання даних важко виявити пізніше. У всіх цих ситуаціях не існує системи, яка б могла виключити всі загрози за допомогою одного технологічного рішення. Різниця також помітна з економічної точки зору. Виведення доводів з нульовим знанням має високі витрати на створення доказів і великі затримки, а виконання в надійному середовищі має переваги з точки зору витрат і затримок, але має залежність від апаратних засобів. Оптимістична перевірка має середні витрати, але якщо економічні гарантії і дизайн штрафів не чіткі, стабільність падає. Magicblock, OpenGradient і Nesa мають обмежену інформацію про структуру стимулів і розподіл витрат, що ускладнює оцінку довгострокової стійкості. При інтегрованому розгляді цих трьох систем, Magicblock забезпечує ефемерне середовище як шар виконання, відповідальний за швидке виконання і керування станом, OpenGradient виконує роль шару перевірки через реєстрацію моделей і систему доказів, а Nesa формує шар конфіденційності за допомогою криптографічних методів. Ця комбінація чітко демонструє напруженість між швидкістю виконання, затримкою перевірки і захистом конфіденційності. Ефемерна структура забезпечує швидкість, жертвує аудиторською можливістю, а сильна конфіденційність накладає обмеження на складність і продуктивність. У кінцевому підсумку, захист конфіденційності в AI-інференсі в ланцюгу блоків в ефемерному швидкодіючому середовищі демонструє структурні обмеження, які утруднюють одночасне повне задоволення трьох елементів: мінімізація довіри, швидкість виконання і захист конфіденційності. Magicblock підкреслює швидкість і виконання, OpenGradient — перевірку і точність, а Nesa — конфіденційність, роблячи відповідні вибори. Поточні реалізації мають чіткі переваги і обмеження, і оптимізація в цьому середовищі може бути зрозуміла як послідовність технічних компромісів. Ці факти показують, що швидкий AI-інференс в ланцюгу блоків — це не просто питання продуктивності, а завдання, яке безпосередньо пов'язане з загальною структурою довіри в системному проектуванні. $BLOCK $NESA