Los bancos no pueden pegar su libro contable en cualquier lugar 🔒
Un banco no puede poner sus posiciones en un chatbot, un hospital no puede poner registros de pacientes y un despacho de abogados no puede poner el material de descubrimiento.
Así que el trabajo que más valdría la pena simplemente nunca se ejecuta.
Más de $130M se han destinado a $ZAMA para construir computación confidencial para exactamente esas instituciones: una cantidad enorme de capital persiguiendo un problema del que nadie fuera de esa categoría habla.
$CC es la otra mitad de esa imagen: resuelve más de $4 billones de volumen de RWA tokenizadas al año con Goldman Sachs, BNP Paribas, Visa y Nasdaq ejecutando la red por sí mismos.
Esas son las mismas instituciones que no pueden permitir 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 está en GPUs ordinarias, que es donde este trabajo va a ejecutarse tanto si la garantía está lista como si no.
Ese vacío es lo que más interesante me parece ahora mismo en todo el mercado de la IA.
Todo el mundo está poniendo precio a la capacidad de cómputo y casi nadie está poniendo precio a si el operador puede leer el trabajo.
Arcium reemplaza el chip sellado con criptografía, dividiendo una computación entre un clúster de nodos para que cada uno mantenga un fragmento y ninguno pueda leer la entrada.
Así que se ejecuta en hardware ordinario, que es precisamente el propósito 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 construyen allí han recaudado más de $7.5M.
Pero Blackthorn es el protocolo de IA destinado a llevar esto a los modelos, y todavía 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.
#IA #RWA
Un banco no puede poner sus posiciones en un chatbot, un hospital no puede poner registros de pacientes y un despacho de abogados no puede poner el material de descubrimiento.
Así que el trabajo que más valdría la pena simplemente nunca se ejecuta.
Más de $130M se han destinado a $ZAMA para construir computación confidencial para exactamente esas instituciones: una cantidad enorme de capital persiguiendo un problema del que nadie fuera de esa categoría habla.
$CC es la otra mitad de esa imagen: resuelve más de $4 billones de volumen de RWA tokenizadas al año con Goldman Sachs, BNP Paribas, Visa y Nasdaq ejecutando la red por sí mismos.
Esas son las mismas instituciones que no pueden permitir 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 está en GPUs ordinarias, que es donde este trabajo va a ejecutarse tanto si la garantía está lista como si no.
Ese vacío es lo que más interesante me parece ahora mismo en todo el mercado de la IA.
Todo el mundo está poniendo precio a la capacidad de cómputo y casi nadie está poniendo precio a si el operador puede leer el trabajo.
Arcium reemplaza el chip sellado con criptografía, dividiendo una computación entre un clúster de nodos para que cada uno mantenga un fragmento y ninguno pueda leer la entrada.
Así que se ejecuta en hardware ordinario, que es precisamente el propósito 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 construyen allí han recaudado más de $7.5M.
Pero Blackthorn es el protocolo de IA destinado a llevar esto a los modelos, y todavía 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.
#IA #RWA
