Los datos no pueden aprovecharse por completo
Las restricciones de privacidad, regulatorias y organizativas impiden que muchos conjuntos de datos valiosos se compartan o centralicen.
IA que funciona entre sistemas, no dentro de silos
La IA moderna es poderosa, pero depende de centralizar datos o de confiar en un único proveedor. Onai permite entrenar y usar modelos en sistemas distribuidos sin exponer datos ni renunciar al control.
El problema
La infraestructura de IA de hoy es fundamentalmente centralizada
Para entrenar modelos, los datos deben agregarse en un único entorno. Para usar modelos, los usuarios deben enviar datos sensibles a los proveedores del modelo.
Esto crea dos limitaciones centrales.
Como resultado, gran parte de los datos del mundo no puede utilizarse eficazmente con IA, y muchas aplicaciones quedan bloqueadas por preocupaciones de confidencialidad.
La inferencia requiere confianza
Las entradas sensibles quedan expuestas a sistemas externos, lo que bloquea la adopción en entornos donde la confidencialidad realmente importa.
Nuestro enfoque
Entrena en cualquier lugar. Ejecuta en cualquier lugar. No expongas nada
Onai permite que la IA opere entre sistemas distribuidos preservando la privacidad tanto de los datos como de los modelos.
Esto crea un sistema donde los datos, los modelos y la computación pueden interactuar sin exigir confianza en una sola parte.
Entrenamiento distribuido
Los modelos pueden entrenarse sobre múltiples conjuntos de datos sin centralizar los datos.
Inferencia privada
La inferencia puede realizarse sin revelar los datos de consulta al propietario del modelo.
Despliegue protegido del modelo
Los proveedores de modelos pueden desplegar modelos sin exponer el propio modelo.
Lo que esto permite
Nuevos flujos de trabajo de IA sin centralización
Entrenamiento
Entrenamiento distribuido que preserva la privacidad
Entrena modelos sobre conjuntos de datos que no pueden compartirse ni centralizarse, mejorando el rendimiento mientras se mantienen límites estrictos de datos.
Inferencia
Inferencia confidencial
Ejecuta consultas contra modelos sin exponer datos de entrada sensibles al proveedor del modelo.
Modelos
Privacidad y protección del modelo
Permite a los propietarios de modelos desplegar y utilizar modelos sin revelar pesos del modelo ni propiedad intelectual.
Red
IA como red
Los desarrolladores de aplicaciones pueden construir sobre una red distribuida de modelos y acceder a capacidades entre proveedores en lugar de depender de una sola API centralizada.
El sistema en la práctica
Una red para la computación privada de IA
La infraestructura de Onai conecta a titulares de datos, proveedores de modelos y desarrolladores de aplicaciones en un sistema compartido.
Con el tiempo, esto forma un nuevo tipo de ecosistema donde modelos, datos y cómputo pueden accederse y utilizarse entre participantes sin necesidad de centralización.
Datos
Los datos permanecen con su propietario
Los titulares de datos mantienen el control local mientras participan en flujos de entrenamiento e inferencia.
Modelos
Los modelos se despliegan a través de una red distribuida
Los proveedores pueden poner capacidades a disposición de contrapartes sin colapsarlo todo en un único host.
Consultas
Las consultas se ejecutan de forma segura
Las solicitudes se ejecutan sin exponer entradas sensibles ni obligar a los usuarios a confiar datos en bruto a un proveedor centralizado de modelos.
Resultados
Las garantías de privacidad se mantienen intactas
Los resultados regresan con las propiedades de confidencialidad del flujo preservadas tanto para los dueños de los datos como para los proveedores de modelos.
Para quién es
Diseñado para las partes que necesitan IA a través de fronteras
Desarrolladores de aplicaciones
Construye aplicaciones usando modelos potentes sin exigir que los usuarios envíen datos sensibles a servicios centralizados.
Proveedores de modelos
Despliega modelos de una forma que preserve la propiedad intelectual mientras amplía el acceso y el uso a través de una red más amplia.
Titulares de datos
Participa en flujos de IA, entrenamiento e inferencia sin exponer los datos subyacentes.
Una nueva base para la IA
Onai está construyendo infraestructura que permite a la IA operar a través de fronteras, desbloqueando datos, protegiendo la privacidad y habilitando un ecosistema más abierto y colaborativo.
Para más información, reunirnos.