Los bancos no pueden pegar su libro en ningún lugar 🔒
Un banco no puede poner sus posiciones en un chatbot, un hospital no puede poner historiales de pacientes en uno, y un despacho legal no puede poner el material de discovery en uno.
Así, el trabajo que valdría más simplemente nunca se ejecuta.
Más de $130M se han destinado a $ZAMA para construir computación confidencial exactamente para esas instituciones, lo cual es mucho capital persiguiendo un problema del que casi nadie fuera de esa categoría habla.
$CC es la otra mitad de esa imagen: liquidar más de $4 billones de volumen de RWA tokenizadas al año con Goldman Sachs, BNP Paribas, Visa y Nasdaq ejecutando la red ellos mismos.
Esas son las mismas instituciones que no pueden dejar que un modelo se acerque a sus libros.
Los chips sellados parecían la respuesta durante un tiempo, y el problema es que casi nadie los tiene.
La mayor parte de la computación del mundo reside en GPU ordinarias, que es donde este trabajo va a ejecutarse tanto si la garantía está lista o no.
Ese vacío es lo que más me interesa de todo el sector de la IA en este momento.
Todos están valorando la capacidad de cómputo y casi nadie está valorando si el operador puede leer el trabajo.
Arcium reemplaza el chip sellado por criptografía, dividiendo una computación entre un clúster de nodos para que cada uno conserve un fragmento y ninguno pueda leer la entrada.
Así que se ejecuta en hardware ordinario, que es justamente el objetivo de hacerlo de esta manera.
La red subyacente ha estado en funcionamiento en Solana desde el 2 de febrero, con más de 4.000 nodos y más de 30 aplicaciones, y los equipos que están construyendo allí han recaudado más de $7.5M.
Pero Blackthorn es el protocolo de IA destinado a llevar esto a los modelos, y aún está por llegar.
Los bancos y los hospitales han tenido los datos todo el tiempo, y la primera red que los calcula sin recibirlos jamás se quedará con el lado empresarial de este mercado.
#AI #RWA
Un banco no puede poner sus posiciones en un chatbot, un hospital no puede poner historiales de pacientes en uno, y un despacho legal no puede poner el material de discovery en uno.
Así, el trabajo que valdría más simplemente nunca se ejecuta.
Más de $130M se han destinado a $ZAMA para construir computación confidencial exactamente para esas instituciones, lo cual es mucho capital persiguiendo un problema del que casi nadie fuera de esa categoría habla.
$CC es la otra mitad de esa imagen: liquidar más de $4 billones de volumen de RWA tokenizadas al año con Goldman Sachs, BNP Paribas, Visa y Nasdaq ejecutando la red ellos mismos.
Esas son las mismas instituciones que no pueden dejar que un modelo se acerque a sus libros.
Los chips sellados parecían la respuesta durante un tiempo, y el problema es que casi nadie los tiene.
La mayor parte de la computación del mundo reside en GPU ordinarias, que es donde este trabajo va a ejecutarse tanto si la garantía está lista o no.
Ese vacío es lo que más me interesa de todo el sector de la IA en este momento.
Todos están valorando la capacidad de cómputo y casi nadie está valorando si el operador puede leer el trabajo.
Arcium reemplaza el chip sellado por criptografía, dividiendo una computación entre un clúster de nodos para que cada uno conserve un fragmento y ninguno pueda leer la entrada.
Así que se ejecuta en hardware ordinario, que es justamente el objetivo de hacerlo de esta manera.
La red subyacente ha estado en funcionamiento en Solana desde el 2 de febrero, con más de 4.000 nodos y más de 30 aplicaciones, y los equipos que están construyendo allí han recaudado más de $7.5M.
Pero Blackthorn es el protocolo de IA destinado a llevar esto a los modelos, y aún está por llegar.
Los bancos y los hospitales han tenido los datos todo el tiempo, y la primera red que los calcula sin recibirlos jamás se quedará con el lado empresarial de este mercado.
#AI #RWA
