Modelos de confianza de EigenCloud. La visión de EigenCloud es permitir a los desarrolladores elegir el modelo de confianza que desean para la computación fuera de la cadena. Entre la nube y los extremos de la cadena hay una variedad de opciones, cada una con un diferente compromiso en la programabilidad.

Liveness. En cualquiera de estos escenarios, necesitamos garantías de liveness. Para obtener eso, el nodo que ejecuta EigenCompute o EigenAI debe estar apostado en EigenLayer y escribir datos en EigenDA. Si el nodo se desconecta, se le penaliza, un nuevo nodo puede apostar, descargar los datos de EigenDA y reiniciar el cálculo. Así, el cálculo permanece imparable.

ZK para la seguridad. ZK es el mecanismo más fuerte para la seguridad, pero requiere escribir un probador así como pagar el costo del probador. El costo del probador puede ser hasta 100,000 veces el costo de la computación directa. Por lo tanto, sigue siendo inviable para ejecutar un juego MMORPG, un algoritmo de recomendación de Twitter o para ejecutar el mejor agente de IA.

Seguridad criptoeconómica. Para obtener una seguridad criptoeconómica objetiva, necesitamos a) reejecución determinista, b) DA en cadena y c) pruebas de fraude en cadena. Si alguna de estas condiciones no se cumple, no obtenemos una criptoeconomía objetiva completa. Para obtener seguridad intersubjetiva de EIGEN apostado, necesitamos a) reejecución determinista y b) EigenDA para DA.

Seguridad de TEE. TEE, bajo su modelo de confianza, puede garantizar la ejecución correcta del programa, incluyendo importaciones de datos correctas y almacenamiento de claves privadas. Ningún otro modo puede garantizar la corrección para a) computación no determinista, b) importaciones de datos variables en el tiempo y c) computación privada.

Principios de lanzamiento de Mainnet Alpha. Lanzamos EigenCompute y EigenAI en Mainnet Alpha. El objetivo del lanzamiento alfa es proporcionar a los desarrolladores acceso anticipado y con permisos a estas potentes características para que podamos priorizar las funciones en función de la retroalimentación de los desarrolladores. En el compromiso entre programabilidad y verificabilidad, comenzamos con la versión más programable y luego aumentamos gradualmente el nivel de confianza y verificabilidad. Ambos productos necesitarán pasar por auditorías exhaustivas antes de abrirse al acceso sin permisos.

EigenCompute Porque uno de los principales casos de uso es lanzar agentes de IA verificables, y tales agentes necesitan características como búsqueda profunda, que son variables en el tiempo y no pueden ser manejadas en ningún modo que no sea TEE, estamos lanzando con el modo TEE para EigenCompute. El ecosistema de EigenLayer tiene coprocesadores muy potentes con verificabilidad determinista, incluyendo ya Layer WAVS y Brevis (que incluye tanto pruebas criptoeconómicas como pruebas ZK). Pronto estaremos expandiendo EigenCompute a otros modos.

EigenAI Para que la inferencia se ejecute en los modelos de código abierto más potentes, necesitamos la capacidad de ejecutar inferencias de IA en múltiples GPUs. El primer resultado importante para EigenAI es un nuevo stack que puede lograr una re-ejecución determinista en la ejecución multi-GPU sin ninguna reducción en la velocidad de inferencia. Este determinismo requiere un tipo de GPU fijo (como H100) para re-ejecutar. Notamos que ejecutar inferencias en CPU deterministas (como Cartesi VM o RiscV) es posible, pero requerirá una desaceleración masiva, lo que hace imposible ejecutar modelos de última generación. Por lo tanto, en el espíritu de maximizar la programabilidad, utilizamos seguridad criptoeconómica. Si bien el modelo inicial requerirá verificación intersubjetiva, es posible escribir pruebas de fraude en cadena para crear modelos completamente deterministas para la re-ejecución. Para obtener una seguridad completa en cadena, notamos que los resultados de la inferencia pueden necesitar ser escritos también en un DA en cadena.

Hoja de ruta Con el tiempo, completaremos todo el gráfico entre programabilidad y verificabilidad tanto para EigenCompute como para EigenAI, de modo que los desarrolladores puedan tener plena elección para cualquier computación fuera de la cadena. EigenLayer tiene un ecosistema próspero de socios que están construyendo estas diferentes modalidades y dependeremos del ecosistema para ofrecer estas múltiples opciones en un corto período de tiempo.