Les données ne peuvent pas être pleinement utilisées
Les contraintes de confidentialité, de réglementation et d'organisation empêchent de nombreux jeux de données précieux d'être partagés ou centralisés.
Une IA qui fonctionne à travers les systèmes
L'IA moderne est puissante, mais elle dépend généralement de la centralisation des données ou de la confiance accordée à un fournisseur unique. Onai permet d'entraîner et d'utiliser des modèles à travers des systèmes distribués sans exposer les données ni abandonner le contrôle.
Le problème
L'infrastructure IA actuelle est fondamentalement centralisée
Pour entraîner des modèles, les données doivent être agrégées dans un environnement unique. Pour utiliser des modèles, les utilisateurs doivent envoyer des données sensibles aux fournisseurs de modèles.
En conséquence, une grande partie des données du monde ne peut pas être utilisée efficacement avec l'IA, et de nombreuses applications sont bloquées par des exigences de confidentialité.
L'inférence exige de la confiance
Les entrées sensibles sont exposées à des systèmes externes, ce qui bloque l'adoption dans les contextes où la confidentialité compte réellement.
Notre approche
Entraîner partout. Exécuter partout. N'exposer rien
Onai permet à l'IA d'opérer à travers des systèmes distribués tout en préservant la confidentialité des données et des modèles.
Cela crée un système dans lequel données, modèles et calcul peuvent interagir sans exiger la confiance envers une partie unique.
Entraînement distribué
Les modèles peuvent être entraînés sur plusieurs jeux de données sans centraliser les données.
Inférence privée
L'inférence peut être exécutée sans révéler les données de requête au propriétaire du modèle.
Déploiement protégé des modèles
Les fournisseurs de modèles peuvent déployer des modèles sans exposer le modèle lui-même.
Ce que cela permet
De nouveaux workflows IA sans centralisation
Entraînement
Entraînement distribué respectueux de la confidentialité
Entraînez des modèles sur des jeux de données qui ne peuvent pas être partagés ou centralisés, tout en améliorant les performances et en maintenant des frontières strictes autour des données.
Inférence
Inférence confidentielle
Exécutez des requêtes sur des modèles sans exposer les données d'entrée sensibles au fournisseur du modèle.
Modèles
Protection et confidentialité des modèles
Permettez aux propriétaires de modèles de déployer et d'utiliser des modèles sans révéler les poids du modèle ni la propriété intellectuelle.
Réseau
L'IA comme réseau
Les développeurs d'applications peuvent construire sur un réseau distribué de modèles et accéder à des capacités provenant de plusieurs fournisseurs, plutôt que de dépendre d'une API centralisée unique.
Le système en pratique
Un réseau pour le calcul IA privé
L'infrastructure d'Onai connecte détenteurs de données, fournisseurs de modèles et développeurs d'applications dans un système partagé.
Avec le temps, cela forme un nouveau type d'écosystème dans lequel modèles, données et calcul peuvent être accessibles et utilisés entre participants, sans nécessiter de centralisation.
Données
Les données restent chez leur propriétaire
Les détenteurs de données conservent un contrôle local tout en participant aux workflows d'entraînement et d'inférence.
Modèles
Les modèles sont déployés sur un réseau distribué
Les fournisseurs peuvent rendre leurs capacités disponibles auprès de multiples contreparties sans tout faire converger vers un seul hôte.
Requêtes
Les requêtes s'exécutent de manière sécurisée
Les requêtes s'exécutent sans exposer les entrées sensibles ni obliger les utilisateurs à confier leurs données brutes à un fournisseur de modèles centralisé.
Résultats
Les garanties de confidentialité demeurent
Les sorties sont renvoyées avec les propriétés de confidentialité du workflow préservées, pour les détenteurs de données comme pour les fournisseurs de modèles.
Pour qui
Conçu pour les acteurs qui ont besoin d'IA au-delà des frontières
Développeurs d'applications
Construisez des applications utilisant des modèles puissants sans exiger des utilisateurs qu'ils envoient leurs données sensibles à des services centralisés.
Fournisseurs de modèles
Déployez des modèles d'une manière qui préserve la propriété intellectuelle tout en élargissant l'accès et l'usage à un réseau plus large.
Détenteurs de données
Participez à des workflows IA, d'entraînement et d'inférence, sans exposer les données sous-jacentes.
Une nouvelle base pour l'IA
Onai construit une infrastructure qui permet à l'IA d'opérer à travers les frontières, de débloquer les données, de protéger la confidentialité et de rendre possible un écosystème plus ouvert et plus collaboratif.
Pour plus d'informations, nous rencontrer.