Tôi đã nhận một dự án phân tích dữ liệu chuỗi trên #OPG tháng trước. Đối tác yêu cầu tôi chạy một mô hình phân cụm về hành vi tương tác lịch sử của ví cá voi. Nhưng nguồn dữ liệu liên quan đến mười mấy giao thức khác nhau với tổng cộng khoảng hai vạn giao dịch. Điều quan trọng nhất là đối tác đã rõ ràng nói rằng các địa chỉ ví và chi tiết giao dịch không được tiết lộ ra ngoài. Lúc đó, phản ứng đầu tiên của tôi là sử dụng nút suy diễn TEE của OpenGradient để xử lý, vì môi trường thực thi tin cậy của nó đảm bảo dữ liệu được mã hóa toàn bộ trong suốt quá trình tính toán, ngay cả nhà điều hành nút cũng không nhìn thấy đầu vào gốc. Tôi chỉ cần mã hóa dữ liệu qua SDK rồi gửi lên. Sau khi mô hình chạy xong, nó sẽ trả về kết quả và một báo cáo chứng nhận phần cứng, chứng minh rằng toàn bộ quá trình tính toán không bị sửa đổi. Toàn bộ quá trình tốn chưa đến hai mươi phút, nhanh gấp gần một lần so với việc tôi tự thiết lập môi trường tại chỗ. Hơn nữa, báo cáo chứng nhận đó có thể gửi trực tiếp cho đối tác như bằng chứng an toàn dữ liệu, tiết kiệm thời gian giải thích qua lại. Trước đây, khi tôi xử lý những dữ liệu nhạy cảm như vậy, tôi luôn cảm thấy lo lắng, sợ rằng một khâu nào đó sẽ rò rỉ thông tin. Hoặc là tôi phải tốn rất nhiều thời gian để làm xử lý rò rỉ, nhưng dữ liệu sau khi xử lý lại cho ra kết quả không chính xác. Bây giờ, với giải pháp OpenGradient này, tôi đã chuyển vấn đề niềm tin sang chứng minh phần cứng thay vì cam kết bằng lời nói. Điều này thực sự hữu ích với tôi. Hơn nữa, khi số lần sử dụng tăng lên, tôi dần nhận ra rằng nó không chỉ giải quyết vấn đề riêng tư dữ liệu, mà còn quan trọng hơn, nó làm cho toàn bộ quy trình làm việc trở nên có thể truy xuất và xác minh. Những công cụ AI trước đây, bạn nhập vào là xong. Nó trải qua những quá trình gì, bạn hoàn toàn không biết. Nhưng mỗi lần suy diễn của OpenGradient đều có chữ ký mã hóa, bạn có thể quay lại xác minh bất kỳ kết quả nào có phải thực sự được sinh ra từ phiên bản mô hình đó không. Sự minh bạch này có giá trị rất lớn trong cảnh giao hàng thương mại, ít nhất khi người khác nghi ngờ kết quả của bạn, bạn có thể đưa ra một bằng chứng chuỗi để chứng minh quá khứ. Hiện tại, tôi đã chuyển tất cả các nhiệm vụ phân tích nhạy cảm này sang @OpenGradient . Tính toán chi phí thì thấp hơn so với việc thuê các phiên bản GPU truyền thống, vì hiệu suất phân bổ sức mạnh tính toán cao hơn, ít lãng phí. Nếu có nhu cầu làm sạch dữ liệu và tinh chỉnh mô hình nhiều hơn, tôi cũng dự định tiếp tục sử dụng bộ giải pháp này. Những $OPG mà tôi tích lũy sẽ được giữ lại như nhiên liệu cho việc sử dụng mạng trong tương lai. $ETH $BTC