NESA, 기업을 위한 프라이버시 AI 인프라
기존 중앙화된 AI(OpenAI, Google 등)에 의존하지 않고, 탈중앙화된 환경에서 프라이버시를 보장하면서 AI 추론(Inference)을 실행할 수 있게 만드는 프라이버시 AI 전용 레이어1 인프라, NESA에 대한 소개글입니다. (원문은 블록미디어의 기사)
도입 배경
LLM 모델 사용시 핵심 데이터가 빅테크 서버로 전송되는 문제 발생. 그러나 자체 모델 구축은 높은 비용으로 인해 일부 대기업만 가능한 구조적 공백이 존재. 이에 기업·기관의 프라이버시 AI 인프라 수요가 급증
핵심 작동 원리
- 기업이 기존 오픈소스 모델을 네사 네트워크에 배포 후 추론 요청
- 입력 데이터는 자체 개발 기술인 등변 암호화(EE)로 암호화되어 분산 처리
- 연산 노드는 데이터 및 모델 파라미터를 확인할 수 없는 구조
- 추론 결과의 정확성은 암호학적 증명으로 온체인에 기록
네사의 차별점 및 성과
- MIT 박사, 하버드 웹3 연구소장, USC 교수 등으로 구성된 연구팀이 자체 개발한 등변 암호화 기술과 추론 최적화 스케줄러를 통해, 프라이버시를 확보하면서도 지연 시간은 평문 대비 9% 미만, 정확도 99.99% 이상을 달성
- 현재 P&G, 휴메헬스, 핏트랙 등 글로벌 기업의 실도입으로 프라이버시 AI 인프라의 실수요를 입증. 현재 하루 평균 500만 건 이상의 암호화 AI 추론 요청을 처리 중
https://www.blockmedia.co.kr/archives/1088052
#NESA #KOL
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1시간 전
