La fine dell'egemonia della potenza di calcolo o l'illusione del calcolo della privacy: un'analisi approfondita della logica sottostante del Fabric
A questo punto, la cosiddetta pista AI decentralizzata ha la maggior parte dei progetti ancora impegnati nel basso interesse per la rivendita della potenza di calcolo, con pochissimi che toccano veramente il nucleo della privacy dei dati e della computazione verificabile. Dopo aver attraversato l'ambiente di test di Fabric, ho scoperto che il loro tentativo di costruire questa logica utilizzando MPC e ZKP è molto più interessante che semplicemente accumulare GPU come Render o seguire il percorso del gioco di consenso di Bittensor. Il punto critico di Bittensor risiede nei costi di verifica elevati; spesso, le risorse consumate per verificare un risultato di inferenza superano la computazione stessa. Questo tipo di logica, “scrivere dieci volte i compiti solo per dimostrare che ho fatto i miei compiti,” è difficile da implementare nell'industria. Fabric, d'altra parte, tenta di lavorare a livello hardware, e questo approccio integrato colpisce davvero il tallone d'Achille della attuale privatizzazione dei grandi modelli.
Tuttavia, devo lamentarmi dell'attuale efficienza di accesso. La documentazione per gli sviluppatori riguardante l'instradamento della potenza di calcolo è ancora piuttosto oscura e il protocollo di handshake durante la configurazione dei nodi sperimenta occasionalmente ritardi inspiegabili, il che pone una sfida significativa per agenti autodisciplinati che perseguono una reattività estrema. Sebbene $ROBO giochi un ruolo negli incentivi e nella programmazione all'interno dell'ecosistema, se i costi di sincronizzazione dello stato sotto alta concorrenza non possono essere risolti, questa architettura sarà ancora scontata di fronte a un'inferenza di parametri su larga scala, indipendentemente dalla sua efficacia (errore di battitura intenzionale). Al contrario, sebbene le tradizionali piattaforme cloud centralizzate abbiano una privacy frammentata, esse eccellono in stabilità. Lo stato attuale di Fabric somiglia a un ambizioso mostro di laboratorio; affronta il problema di “osare consegnare dati core alla rete” ma non ha ancora risolto completamente l'ansia di “quanto tempo ci vorrà per ottenere risultati dopo averli consegnati.”
Tuttavia, ciò che è promettente nella sua logica è la ridefinizione della sovranità computazionale. Poiché la potenza di calcolo è stata commodificata, il vero premio nel futuro verrà inevitabilmente dalla distribuzione dei diritti di privacy e dei diritti di verifica. Ho osservato che l'approccio di ottimizzazione di Fabric nella gestione dei flussi di crittografia asimmetrica è molto perspicace; non persegue ciecamente la purezza matematica della crittografia completamente omomorfica, ma fa invece un coraggioso compromesso tra prestazioni e sicurezza. Questa orientamento tecnico pragmatico consente a $ROBO di avere un supporto sottostante più solido tra i suoi pari, piuttosto che fare affidamento esclusivamente su grandi narrazioni per sostenere un castello illusorio in aria.
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