🟢 네사(Nesa), 기업용 AI의 핵심 문제인 '데이터 유출'을 해결하려는 프라이버시 AI 인프라 #광고 ✅ Nesa의 목표 -기업은 AI를 쓰고 싶어도 내부 데이터 유출이 부담됨 -외부 API를 쓰면 데이터가 외부 서버로 넘어갈 수 있고, 자체 AI를 만들기엔 비용이 너무 큼 -Nesa는 이 사이에서 데이터를 노출하지 않고 AI 모델을 사용할 수 있는 선택지를 제시함 ✅ Nesa의 역할 -자체 AI 모델을 만드는 게 아니라, Llama, Mistral, Qwen 같은 오픈소스 모델을 안전하게 실행할 수 있는 레이어1 인프라 -추론 과정은 암호화된 상태로 처리됨 -노드도 입력 데이터나 모델 내용을 직접 볼 수 없음 ✅ 핵심기술 -등변 암호화(EE)로 데이터를 보호하면서도 AI 추론 속도 저하를 줄임 -HSS-EE로 데이터를 여러 조각으로 나눠 분산 처리 -MetaInf로 요청마다 최적 노드를 배정해 추론 효율을 높임 ✅ 주목 포인트 -P&G, Hume Health, FitTrack 등 실제 기업 도입 사례가 있음 -하루 평균 500만 건 이상의 암호화 AI 추론 요청이 온체인 정산됨 -등록 AI 모델 12.5만 개 이상, 글로벌 마이너 약 15만 명 규모 원문