Ich habe mir heute die PIPE-Dokumentation angesehen und bei einer Zeile angehalten, die neu eingerahmt hat, was @OpenGradient auf Blockebene eigentlich erreichen will.
Die meisten KI-Blockchain-Integrationen funktionieren auf die gleiche Weise. Ein Smart Contract sendet eine Anfrage aus. Ein Orakel oder ein Off-Chain-Dienst nimmt sie auf. Das Ergebnis kommt dann in einer späteren Transaktion zurück. Die KI und die Blockchain liegen in zwei getrennten Fahrspuren, die sich gelegentlich Daten zuspielen.
PIPE, die Parallelized Inference Pre-Execution Engine, überbrückt diese Lücke. KI-Inferenz läuft während der Blockproduktion selbst, nicht erst danach. Wenn ein Block finalisiert wird, hat das Modell bereits ausgeführt, und das Ergebnis ist im selben Block eingebettet, der die Anfrage gestellt hat. Kein Warten auf eine zweite Transaktion. Keine Brücke zwischen der KI-Ebene und der Execution-Ebene.
Was mich länger zum Nachdenken gebracht hat, ist die SolidML-Schnittstelle. Jeder Smart Contract kann OGInference direkt in Solidity aufrufen, ZKML, TEE oder Vanilla-Verification auswählen, eine Modell-CID aus dem Hub übergeben und synchron in derselben Transaktion ein Ergebnis erhalten. Das Modell ist kein separater Dienst, mit dem der Contract spricht. Es ist ein Precompile, das der Contract nativ aufruft.
Der Parallelisierungs-Detailgrad ist es, der das auf Skalierungsebene möglich macht. Inferenzanfragen über verschiedene Contracts laufen parallel während der Blockkonstruktion, sodass ein langsames Modell in einem Contract die Blockproduktion für alles andere im Netzwerk nicht verzögert.
Was ich mir immer wieder durch den Kopf gehen ließ, ist, was das speziell für DeFi bedeutet. Ein Lending-Protokoll, das Risikoparameter anhand eines Live-ML-Modells anpasst – innerhalb derselben Transaktion, die die Anpassung auslöst – ist ein grundsätzlich anderes Design als eines, das alle paar Minuten ein Orakel abfragt.
Wenn KI-Inferenz zu einem nativen Aufruf in einem Smart Contract wird: Was bedeutet das für die Grenze zwischen Protokoll-Logik und Vorhersage?
#opg $OPG
Die meisten KI-Blockchain-Integrationen funktionieren auf die gleiche Weise. Ein Smart Contract sendet eine Anfrage aus. Ein Orakel oder ein Off-Chain-Dienst nimmt sie auf. Das Ergebnis kommt dann in einer späteren Transaktion zurück. Die KI und die Blockchain liegen in zwei getrennten Fahrspuren, die sich gelegentlich Daten zuspielen.
PIPE, die Parallelized Inference Pre-Execution Engine, überbrückt diese Lücke. KI-Inferenz läuft während der Blockproduktion selbst, nicht erst danach. Wenn ein Block finalisiert wird, hat das Modell bereits ausgeführt, und das Ergebnis ist im selben Block eingebettet, der die Anfrage gestellt hat. Kein Warten auf eine zweite Transaktion. Keine Brücke zwischen der KI-Ebene und der Execution-Ebene.
Was mich länger zum Nachdenken gebracht hat, ist die SolidML-Schnittstelle. Jeder Smart Contract kann OGInference direkt in Solidity aufrufen, ZKML, TEE oder Vanilla-Verification auswählen, eine Modell-CID aus dem Hub übergeben und synchron in derselben Transaktion ein Ergebnis erhalten. Das Modell ist kein separater Dienst, mit dem der Contract spricht. Es ist ein Precompile, das der Contract nativ aufruft.
Der Parallelisierungs-Detailgrad ist es, der das auf Skalierungsebene möglich macht. Inferenzanfragen über verschiedene Contracts laufen parallel während der Blockkonstruktion, sodass ein langsames Modell in einem Contract die Blockproduktion für alles andere im Netzwerk nicht verzögert.
Was ich mir immer wieder durch den Kopf gehen ließ, ist, was das speziell für DeFi bedeutet. Ein Lending-Protokoll, das Risikoparameter anhand eines Live-ML-Modells anpasst – innerhalb derselben Transaktion, die die Anpassung auslöst – ist ein grundsätzlich anderes Design als eines, das alle paar Minuten ein Orakel abfragt.
Wenn KI-Inferenz zu einem nativen Aufruf in einem Smart Contract wird: Was bedeutet das für die Grenze zwischen Protokoll-Logik und Vorhersage?
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