Lagrange Exclusif : Au-delà du battage médiatique — Comment l'infrastructure ZK de LA permet une IA vérifiable, des données inter-chaînes et des preuves évolutives.

Lagrange construit une couche de preuve infinie pour le Web3 – une infrastructure décentralisée à zéro connaissance (ZK) permettant des preuves vérifiables à travers des données cross-chain, DeFi, et l'inférence AI. Leur jeton LA a gagné en traction. Soutenu par un investissement majeur. Adoption généralisée également. Lagrange souhaite étendre la vérification cryptographique comme colonne vertébrale pour une IA vérifiable grâce à son réseau ZK Prover, coprocesseur ZK, et système DeepProve zkML.

Dans cette interview exclusive, l'équipe de Lagrange parle de la manière dont la demande de preuve stimule l'économie des tokens, les intégrations dans le monde réel et leur parcours de la curiosité ZK à la nécessité Web3.

1. Comment expliqueriez-vous brièvement la mission de Lagrange aux utilisateurs découvrant le jeton LA ?

Nous construisons les bases cryptographiques pour une IA vérifiable. Un travail plutôt important. Notre mission garantit que les décisions de l'IA – prédictions, classifications, actions autonomes – peuvent être prouvées par une vérification cryptographique. DeepProve permet à quiconque de prouver qu'un système d'IA a exécuté le bon modèle. A également donné la bonne réponse. Avec les jetons LA, vous alimentez un réseau de preuve décentralisé. Apporte de la transparence à l'IA, au DeFi et aux données cross-chain. Pas seulement une infrastructure.

2. Qu'est-ce qui manquait dans les modèles de blockchain ou d'oracle existants qui vous a poussé à inventer un réseau de preuve ZK décentralisé ?

Les oracles traditionnels et les rollups vérifient ce qui s'est passé. Ils ne peuvent pas prouver pourquoi ou comment. Une grande différence pour l'IA. Nous devons vérifier la logique derrière les résultats sans exposer des données sensibles. C'est notre motivation. Nous avons construit le Lagrange Prover Network optimisé pour l'inférence AI hors chaîne, les requêtes SQL, l'état complexe cross-chain. L'infrastructure héritée ne pouvait pas gérer cela.

3. Vous appelez Lagrange une "couche de preuve infinie." Que permet cette architecture que les rollups ZK actuels et les oracles ne peuvent pas?

Les Rollups prouvent l'exécution. Nous prouvons n'importe quoi. Il n'est pas encore tout à fait clair pour tout le monde ce que cela signifie. En découplant la génération de preuves des environnements d'exécution, nous vérifions les inférences d'IA, les jointures SQL à grande échelle, l'état historique cross-chain. Cette capacité illimitée sert les applications d'IA tout en soutenant les primitives cryptographiques de base. Ponts. Oracles DeFi.

4. Lagrange gère un réseau décentralisé de ZK Prover sur EigenLayer. Qui sont les opérateurs, comment la vivacité de la preuve est-elle renforcée, et quel rôle jouent les détenteurs de jetons LA ?

Nos opérateurs ? Des prouveurs répartis dans le monde entier s'engagent à produire des preuves ZK. La disponibilité provient de notre couche d'orchestration des preuves. Les détenteurs de jetons LA délèguent aux meilleurs performeurs. Cela aligne joliment les incitations. Plus de demande d'IA vérifiable → plus de preuves → plus de récompenses pour les opérateurs fiables. Flux simple.

5. Le coprocesseur ZK gère le calcul vérifiable hors chaîne. Pouvez-vous nous expliquer le parcours d'un utilisateur — de la requête à la validation de la preuve ?

Imaginez une DAO ayant besoin de vérifier un instantané de gouvernance d'une autre chaîne. Ils interrogent le ZK Coprocessor. Nous récupérons l'état, exécutons le calcul hors chaîne. Comme une jointure SQL. Puis produisons une preuve ZK validée on-chain. Résultat ? Instantané entièrement vérifiable. Auditable. Les contrats intelligents peuvent l'utiliser.

6. DeepProve (zkML) permet aux contrats intelligents de vérifier les inférences d'IA sans révéler les données d'entrée. Pourquoi cela est-il important ?

C'est notre cœur. Les systèmes d'IA gouvernent désormais l'accès au capital, aux soins de santé, à la défense. Nous avons besoin de preuves des décisions. DeepProve génère des preuves à divulgation nulle de l'inférence ML. Préserve la vie privée. Garantit l'exactitude. Ayez confiance dans les mathématiques, pas dans les promesses. Cela semble critique à mesure que l'IA devient plus puissante.

7. Comment fonctionne le modèle économique de LA autour des frais de preuve, du staking et de la délégation ?

Chaque vérification via Lagrange nécessite des frais. Payez en LA, USDC, peu importe. Si ce n'est pas en LA, cela se convertit de toute façon en LA. Les frais vont aux opérateurs de nœuds et aux délégataires. Notre mécanisme d'enchères DARA – assez innovant – aligne les incitations des clients et des vérificateurs. Crée un joli flywheel.

8. Vous utilisez la délégation via DARA. Comment cela associe-t-il des tâches à des opérateurs tout en préservant la décentralisation ?

DARA utilise un système de double enchère. Les clients enchérissent, les fournisseurs demandent. Des correspondances se produisent. Un prix de règlement équitable émerge. Les deux parties restent honnêtes. Clé pour l'évolutivité de zkML et de l'IA vérifiable. Récompense les opérateurs avec un bon matériel. Les détenteurs de LA délèguent à des performeurs de haut niveau. Tout le monde gagne.

9. Comment les détenteurs peuvent-ils monétiser les jetons LA ?

Le staking fonctionne. La délégation aussi. Taux APY compétitifs. Nous explorons d'autres options. Tout n'est pas encore clair. Mais l'utilité de base est solide. Le token alimente le réseau. Plus de preuves, plus de valeur.

10. Au-delà de l'IA, quels cas d'utilisation réels relient l'infrastructure ZK de Lagrange ?

Flux de prix vérifiables cross-chain pour les protocoles d'options. Application plutôt cool. Ils ont besoin de données historiques provenant de plusieurs chaînes. Assemblé ensemble. Prouvé sans confiance. Pas d'oracle central nécessaire. Apporte une auditabilité de niveau institutionnel au DeFi.

11. Comment les partenariats étendent-ils l'empreinte de Lagrange à travers les écosystèmes ?

Nous sommes partout maintenant. Intégration de zkML et du coprocesseur ZK dans plusieurs piles de rollup. Collaboration avec 0G sur une infrastructure native à l'IA. Matter Labs et d'autres pour la vérification cross-chain. Chaque partenariat élargit la computation vérifiable. Web3 et au-delà.

12. Comment répondez-vous au scepticisme concernant le battage autour des ZK ?

Nous ne faisons pas de battage. Les preuves comptent. Les projets d'entreprise utilisent désormais DeepProve. Recherche partagée lors des principales conférences académiques. Partenariats avec NVIDIA et Intel. DeepProve a déjà vérifié des millions de calculs. Notre zkML prend en charge la plupart des modèles LLM populaires. Les résultats parlent.

13. Quels jalons les utilisateurs devraient-ils suivre dans l'espace crossover de l'IA ?

Regardez notre expansion DeepProve en 2025. Inférence vérifiable pour les LLMs leaders à venir. L'adoption de l'IA augmente de 20 % par an. L'utilisation de l'IA générative a bondi de 55 % à 75 % rien que l'année dernière. L'investissement privé dans l'IA a atteint 33,9 milliards de dollars – en hausse de 18,7 % par rapport à 2023. Nous sommes juste à cette intersection. Partenariats d'accélération matérielle. Lancements de SDK. Outils SQL. Preuve parallèle. Soutien à la convergence de l'IA avec la robotique, l'IoT, la biotechnologie.

14. Si Lagrange réussit, comment envisagez-vous la confiance, la vérification des données et l'IA dans les applications décentralisées d'ici 2030 ?

D'ici 2030, l'IA sera partout. Les risques aussi. Nous rendons l'IA responsable. Je vois un monde où les systèmes d'IA – approbations de prêts, pilotes de drones – génèrent des reçus cryptographiques. Preuves ZK d'actions et de méthodes. C'est ainsi que nous construisons une intelligence sûre, composable et vérifiable. Le web décentralisé a besoin de cela.