Gate 广场创作者新春激励正式开启,发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与:
报名活动表单:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具,搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览:
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户:获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励:发帖与互动越多,排名越高,赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利:首帖即得 $50 奖励,继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
AI行业现在卡脖子的问题其实不在算力,真正让人头疼的是数据合规。欧盟的AI Act规定模型训练数据必须可追溯,美国那边版权诉讼层出不穷,国内对数据使用规范的要求也越来越严。但现有的存储方案都有致命的缺陷。中心化存储说得天花乱坠保证数据合规,别人怎么信你呢?去中心化存储虽然透明公开,隐私保护却做不好。
看Walrus的Seal功能,这才是个思路。它不是什么文件加密那么简单,而是搭建了一套完整的可编程访问控制系统,配合Sui的智能合约,能实现既守住隐私又能追溯的数据管理。对AI训练数据的需求来说,这正好是痛点解决。
Seal的玩法在于门限密钥管理。传统加密方案两种死路:要么密钥自己管容易遗失,要么交给第三方又不放心。Seal这套则是把密钥分散到多个节点,每个节点只掌握一部分,需要达到设定阈值才能解密。比如10个节点要6个点头同意才行,既安全又避免了单点风险。
更妙的是解密权限是可编程的。你可以在Sui写个智能合约,定义解密的条件:只有持有特定NFT的用户才看得到,或者只在特定时间段开放,甚至需要多方签名确认才能解密。这些逻辑全在链上执行,透明能审计。这对需要满足各种合规要求的AI数据应该是个不错的选择。