Lagrange Eksklusif: Di Balik Hype — Bagaimana Infrastruktur ZK LA Memungkinkan AI yang Dapat Diverifikasi, Data Lintas Rantai, dan Bukti yang Dapat Diskalakan

Lagrange sedang membangun infinite proving layer untuk Web3 – infrastruktur zero-knowledge terdesentralisasi (ZK) yang memungkinkan verifikasi bukti di seluruh data cross-chain, DeFi, dan inferensi AI. Token LA mereka telah mendapatkan perhatian. Didukung oleh investasi besar. Adopsi yang luas juga. Lagrange ingin meningkatkan verifikasi kriptografi sebagai tulang punggung untuk AI yang dapat diverifikasi melalui Jaringan ZK Prover, Koprosesor ZK, dan sistem DeepProve zkML.

Dalam wawancara eksklusif ini, tim Lagrange membuka tentang bagaimana permintaan bukti mendorong ekonomi token, integrasi dunia nyata, dan perjalanan mereka dari rasa ingin tahu ZK menjadi kebutuhan Web3.

1. Bagaimana Anda akan menjelaskan secara singkat misi Lagrange kepada pengguna yang baru mengenal token LA?

Kami membangun fondasi kriptografi untuk verifikasi AI. Ini adalah pekerjaan yang cukup penting. Misi kami memastikan bahwa keputusan AI – prediksi, klasifikasi, tindakan otonom – dapat dibuktikan dengan verifikasi kriptografis. DeepProve memungkinkan siapa saja untuk membuktikan bahwa sistem AI menjalankan model yang benar. Memberikan jawaban yang tepat juga. Dengan token LA, Anda mendukung jaringan pembuktian terdesentralisasi. Membawa transparansi ke AI, DeFi, data cross-chain. Bukan hanya infrastruktur.

2. Apa yang hilang dalam model blockchain atau oracle yang ada sehingga mendorong Anda untuk menciptakan jaringan pembuktian ZK terdesentralisasi?

Orakel tradisional dan rollup memverifikasi apa yang terjadi. Tidak dapat membuktikan mengapa atau bagaimana. Perbedaan besar untuk AI. Kami perlu memverifikasi logika di balik output tanpa mengekspos data sensitif. Itulah dorongan kami. Membangun Jaringan Pembuktian Lagrange yang dioptimalkan untuk inferensi AI offchain, kueri SQL, dan keadaan cross-chain yang kompleks. Infrastruktur lama tidak dapat menangani ini.

3. Anda menyebut Lagrange sebagai "lapisan pembuktian tak terbatas." Apa yang diizinkan arsitektur itu yang tidak dapat dilakukan oleh rollup ZK saat ini dan oracle?

Rollups membuktikan eksekusi. Kami membuktikan apa saja. Belum sepenuhnya jelas bagi semua orang apa artinya ini. Dengan memisahkan pembuatan bukti dari lingkungan eksekusi, kami memverifikasi inferensi AI, gabungan SQL skala besar, dan status cross-chain historis. Kapasitas tanpa batas ini melayani aplikasi AI sambil mendukung dasar-dasar kripto. Jembatan. DeFi orakel.

4. Lagrange menjalankan Jaringan ZK Prover terdesentralisasi di EigenLayer. Siapa operatornya, bagaimana keaktifan bukti ditegakkan, dan peran apa yang dimainkan oleh pemegang token LA?

Operator kami? Penyedia yang tersebar secara global yang berkomitmen untuk menghasilkan bukti ZK. Ketersediaan berasal dari lapisan orkestra bukti kami. Pemegang token LA mendelegasikan kepada kinerja terbaik. Mengatur insentif dengan baik. Permintaan AI yang lebih dapat diverifikasi → lebih banyak bukti → lebih banyak imbalan untuk operator yang dapat diandalkan. Alur yang sederhana.

5. ZK Coprocessor menangani komputasi yang dapat diverifikasi di luar rantai. Jelaskan perjalanan pengguna—dari kueri hingga validasi bukti?

Bayangkan sebuah DAO yang perlu memverifikasi snapshot tata kelola dari rantai lain. Mereka mengajukan pertanyaan ke ZK Coprocessor. Kami mengambil keadaan, menjalankan perhitungan di luar rantai. Seperti penggabungan SQL. Lalu menghasilkan bukti ZK yang divalidasi di onchain. Hasilnya? Snapshot sepenuhnya dapat diverifikasi. Dapat diaudit. Kontrak pintar dapat menggunakannya.

6. DeepProve (zkML) memungkinkan kontrak pintar untuk memverifikasi inferensi AI tanpa mengungkapkan data input. Mengapa ini penting?

Ini adalah inti kami. Sistem AI sekarang mengatur akses ke modal, layanan kesehatan, pertahanan. Kami memerlukan bukti keputusan. DeepProve menghasilkan bukti pengetahuan nol dari inferensi ML. Melindungi privasi. Menjamin kebenaran. Percayalah pada matematika, bukan janji. Ini tampaknya sangat penting seiring AI semakin kuat.

7. Bagaimana model ekonomi LA berfungsi terkait biaya bukti, staking, dan delegasi?

Setiap bukti melalui Lagrange membutuhkan biaya. Bayar dalam LA, USDC, atau apa pun. Jika bukan LA, itu akan tetap dikonversi ke LA. Biaya tersebut diberikan kepada operator node dan delegator. Mekanisme lelang DARA kami – cukup inovatif – menyelaraskan insentif klien dan prover. Menciptakan roda flywheel yang bagus.

8. Anda menggunakan delegasi melalui DARA. Bagaimana cara sistem mencocokkan tugas dengan operator sambil mempertahankan desentralisasi?

DARA menggunakan sistem lelang ganda. Klien menawar, penyedia meminta. Pencocokan terjadi. Harga pembersihan yang adil muncul. Kedua belah pihak tetap jujur. Kunci untuk meningkatkan zkML dan AI yang dapat diverifikasi. Memberikan imbalan kepada operator dengan perangkat keras yang baik. Pemegang LA mendelegasikan kepada pelaku kinerja tinggi. Semua pihak menang.

9. Bagaimana pemegang dapat memonetisasi token LA?

Staking berfungsi. Delegasi juga. Tingkat APY yang kompetitif. Kami sedang menjelajahi lebih banyak opsi. Belum semuanya jelas. Tetapi utilitas intinya solid. Token ini menggerakkan jaringan. Lebih banyak bukti, lebih banyak nilai.

10. Selain AI, apa saja kasus penggunaan dunia nyata yang menghubungkan infrastruktur ZK Lagrange?

Feed harga cross-chain yang dapat diverifikasi untuk protokol opsi. Aplikasi yang cukup keren. Mereka membutuhkan data historis dari beberapa rantai. Disatukan. Terbukti tanpa kepercayaan. Tidak perlu oracle pusat. Memberikan auditabilitas tingkat institusi kepada DeFi.

11. Bagaimana kemitraan memperluas jejak Lagrange di seluruh ekosistem?

Kami sekarang ada di mana-mana. Mengintegrasikan zkML dan ZK Coprocessor ke dalam beberapa tumpukan rollup. Bekerja dengan 0G pada infrastruktur native AI. Matter Labs dan lainnya untuk verifikasi cross-chain. Setiap kemitraan memperluas komputasi yang dapat diverifikasi. Web3 dan seterusnya.

12. Bagaimana Anda mengatasi skeptisisme tentang hype ZK?

Kami tidak melakukan hype. Bukti itu penting. Proyek perusahaan kini menggunakan DeepProve. Penelitian bersama di konferensi akademik terkemuka. Kemitraan dengan NVIDIA dan Intel. DeepProve telah memverifikasi jutaan perhitungan. zkML kami mendukung sebagian besar model LLM yang populer. Hasilnya berbicara.

13. Apa tonggak sejarah yang harus dilacak pengguna di ruang crossover AI?

Saksikan ekspansi DeepProve kami pada tahun 2025. Inferensi yang dapat diverifikasi untuk LLM terkemuka akan datang. Adopsi AI tumbuh 20% setiap tahun. Penggunaan AI generatif melonjak dari 55% menjadi 75% hanya dalam setahun terakhir. Investasi AI swasta mencapai $33,9 miliar – naik 18,7% dari 2023. Kami berada tepat di persimpangan ini. Kemitraan percepatan perangkat keras. Rilis SDK. Alat SQL. Pembuktian paralel. Mendukung konvergensi AI dengan robotika, IoT, biotech.

14. Jika Lagrange berhasil, bagaimana Anda membayangkan kepercayaan, verifikasi data, dan AI dalam aplikasi terdesentralisasi pada tahun 2030?

Pada tahun 2030, AI akan ada di mana-mana. Risiko juga. Kami membuat AI bertanggung jawab. Saya melihat dunia di mana sistem AI – persetujuan pinjaman, pilot drone – menghasilkan tanda terima kriptografi. Bukti ZK dari tindakan dan metode. Begitulah cara kami membangun kecerdasan yang aman, dapat disusun, dan terverifikasi. Web terdesentralisasi membutuhkan ini.