Privasea AI utiliza FHE para permitir que la IA realice inferencias en un estado cifrado, con datos completamente cifrados durante todo el proceso, asegurando que la información del usuario no se filtren a través de los nodos de computación. Este proceso de computación confidencial redefine los límites de seguridad de datos de la computación de IA, haciéndolo adecuado para escenarios altamente sensibles a la privacidad, como la atención médica, las finanzas y otras industrias sensibles.
La red de la plataforma está compuesta por propietarios de datos, nodos de computación descentralizados y decodificadores, asegurando una interacción de datos y ejecución de tareas transparente y segura a través de la coordinación de blockchain, al mismo tiempo que fomenta la participación de todas las partes con un mecanismo de recompensas para mejorar la vitalidad de la red.
PRAI es el token principal en el ecosistema de Privasea AI, con un suministro total de mil millones. Cumple múltiples funciones, incluyendo el pago de tarifas computacionales, staking de nodos, incentivos de red y gobernanza comunitaria. Una clara proporción de distribución apoya la seguridad de la red, promociones de marketing, equipos de desarrollo, contribuciones tempranas y la expansión futura del ecosistema, asegurando la estabilidad a largo plazo de todo el ecosistema.
Privasea AI se utiliza ampliamente en campos como DeFi, atención médica y compartición empresarial, abordando los riesgos de filtración de datos presentes en las aplicaciones de IA tradicionales. Con la maduración del ecosistema Web3, la demanda de privacidad de datos ha aumentado rápidamente, y se espera que Privasea AI lidere el mercado de computación privada descentralizada, convirtiéndose en un nuevo referente para la industria.
Privasea AI está remodelando el futuro de la computación de privacidad descentralizada mediante la combinación de la tecnología FHE y blockchain, no solo protegiendo la privacidad de los datos, sino también proporcionando servicios de computación AI eficientes.