Saya menghabiskan sore dengan mendalami @Nillion dan $NIL , berpindah-pindah antara dokumentasi dan gagasan komputasi buta. Bagian yang terus terpikir oleh saya sebenarnya sederhana: menyimpan data sensitif adalah satu masalah, tetapi mengolahnya agar bermanfaat tanpa mengungkapkannya adalah masalah lain. Nillion dibangun dengan berlandaskan perbedaan itu, dan saya bisa memahami mengapa hal ini penting bagi agen AI dan sistem perdagangan.
Namun, yang benar-benar mengganjal bagi saya adalah jarak antara janji teknis tersebut dan bukti bahwa orang-orang benar-benar menggunakannya. Tunggu dulu — komputasi terenkripsi bisa mengatasi masalah nyata, tetapi keberadaan infrastrukturnya tidak otomatis berarti aplikasi mengandalkannya dalam skala besar. Hmm. Saya ingin melihat hubungan itu lebih jelas dalam angka-angka terkini, bukan hanya memahami arsitekturnya.
Saya mengambil camilan, kembali, lalu mendapati diri lebih memikirkan bukti yang dibutuhkan untuk mengukur adopsi daripada konsepnya. Kesenjangan yang terus terngiang bagi saya adalah betapa sulitnya menilai infrastruktur yang diam-diam bermanfaat sebelum penggunaannya terlihat. Saya masih memikirkan hal ini. Apakah permintaan yang berkelanjutan untuk komputasi buta pada akhirnya akan menutup kesenjangan itu, atau justru pemisahan antara manfaat teknis dan nilai token memang bagian dari desainnya?
#nil $NIL @Nillion