Scalare l'AI su Ethereum: Data & Privacy Compute panel a Deep Intelligence Ethereum ha esplorato i colli di bottiglia che impediscono un'AI di livello enterprise su Ethereum—dall'identità e storage all'inferenza che preserva la privacy e un UX senza soluzione di continuità. 🧵 Principali intuizioni: 1/ Ming Guo (Chief Scientist, @MetisL2 & @ProjectZKM ) 🚀 Il trilemma impossibile è risolto—la crittografia ZK è avanzata più negli ultimi anni che nei 40 precedenti messi insieme. I rollup ZK abilitano una scalabilità infinita con tempi di risposta in millisecondi. Gli agenti aziendali necessitano di zero agenzia, solo di seguire direttive precise per gestire gli asset. Metti l'interpretabilità meccanicistica on-chain (tracce di esecuzione), non i pesi del modello, per una fiducia auditabile. Il miglior Web3 è nessun Web3—gli utenti non dovrebbero sapere che la blockchain esiste sotto le loro app. 2/ @jaosef (Cofondatore & Presidente, @aztecnetwork) 🔐 Il più grande collo di bottiglia: identità—gli agenti devono distinguere gli esseri umani da altri agenti, richiedendo progressi nella prova di personalità. Due esigenze di privacy: pesi del modello (protezione IP) e dati degli utenti. I sistemi di prova non possono ancora gestire i LLM, solo controlli di conformità. Aztec si concentra ora sulle transazioni private; l'inferenza AI on-chain è a anni di distanza. Abbiamo bisogno di standard di identità umana come l'ERC-8004 esiste per gli agenti. Il fork Pectra di dicembre porta più blob—la giusta direzione per la disponibilità dei dati. 3/ @anthurine (CMO, @EthStorage) 💾 Oltre al TPS, lo storage on-chain è fondamentale—l'attuale "Web3 AI" fa modellazione off-chain, mettendo solo i risultati on-chain. I veri modelli on-chain necessitano di storage dinamico, a differenza dello storage a freddo di Filecoin/IPFS. EthStorage è modulare (Layer 2/3), offrendo storage 1.000 volte più economico a livello PB all'interno di Ethereum—nessun problema cross-chain. Futuro: agenti AI che fanno più che avere solo token. L'hype dell'anno scorso = agente Web2 + token. Abbiamo bisogno di processi on-chain reali. 4/ Abhi (Protocol Researcher, @hetu_protocol) 💰 Ethereum non è stato costruito per l'AI—i colli di bottiglia includono calcolo, storage, raggiungibilità delle risorse. Il DA tradizionale offre garanzie di disponibilità ma non garanzie semantiche. Flux di Hetu = prova di lavoro nativa per l'AI che premia il lavoro realmente prezioso (agenti che collaborano su compiti generando dati causali), non hashing inutile. Futuro necessario: chiudere il divario 5-10x Web3-Web2 AI e costruire launchpad agentici permissionless senza lock-in del fornitore. Consenso: L'infrastruttura si sta maturando. Ora costruisci app killer con UX senza soluzione di continuità per i normies, casi d'uso seri oltre i meme token e standard di identità per la distinzione tra umani e agenti. 🌐 Maggiori dettagli nel video. #ETHProgrammablemoney