EigenAI: 결정론적 추론, 검증 가능한 결과

EigenAI: Deterministic Inference, Verifiable Results

EigenAI는 EigenLayer의 리스테이킹 생태계를 기반으로 구축된 검증 가능한 AI 플랫폼입니다. 핵심적으로, EigenAI는 결정론적인 대규모 언어 모델(LLM) 추론 엔진과 암호 경제적으로 보호되는 낙관적 재실행 프로토콜을 결합하여, 모든 추론 결과를 공개적으로 감사하고 재현할 수 있도록 하며, 필요한 경우 경제적인 제재를 가할 수 있도록 합니다. 신뢰할 수 없는 운영자는 고정된 GPU 아키텍처에서 추론을 수행하고, 요청 및 응답을 서명하고 암호화한 후, 암호화된 로그를 EigenDA에 게시합니다. 챌린지 기간 동안, 모든 감시자는 EigenVerify를 통해 재실행을 요청할 수 있습니다. 그 결과는 임계값으로 공개된 복호화 키를 사용하여 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 내에서 결정적으로 재계산되며, 이를 통해 공개적인 챌린지와 함께 개인 데이터를 사용할 수 있습니다. 추론 자체가 비트 단위로 정확하기 때문에, 검증은 바이트 일치 여부 확인으로 줄어들며, 단일 정직한 복제본만으로도 사기를 감지할 수 있습니다. 우리는 이러한 아키텍처가 예측 시장 심판, 거래 봇 및 과학 보조 시스템과 같은 독립적인 에이전트를 생성하는 방법을 보여줍니다. 이러한 에이전트는 최첨단 성능을 제공하는 동시에 이더리움의 검증자 기반으로부터 보안을 상속받습니다.

EigenAI is a verifiable AI platform built on top of the EigenLayer restaking ecosystem. At a high level, it combines a deterministic large-language model (LLM) inference engine with a cryptoeconomically secured optimistic re-execution protocol so that every inference result can be publicly audited, reproduced, and, if necessary, economically enforced. An untrusted operator runs inference on a fixed GPU architecture, signs and encrypts the request and response, and publishes the encrypted log to EigenDA. During a challenge window, any watcher may request re-execution through EigenVerify; the result is then deterministically recomputed inside a trusted execution environment (TEE) with a threshold-released decryption key, allowing a public challenge with private data. Because inference itself is bit-exact, verification reduces to a byte-equality check, and a single honest replica suffices to detect fraud. We show how this architecture yields sovereign agents -- prediction-market judges, trading bots, and scientific assistants -- that enjoy state-of-the-art performance while inheriting security from Ethereum's validator base.