Fhenix сотрудничает с Celestia

cryptonews.ruPublished on 2024-03-13Last updated on 2024-09-13

Компания Fhenix, первопроходец в области решений уровня 2 для полностью гомоморфного шифрования (FHE), объявила о значительном партнерстве с Celestia, интегрируя свою модульную сеть доступности данных в экосистему Fhenix. Этот шаг ставит Fhenix на передний план в области технологий, сохраняющих конфиденциальность, благодаря использованию надежной инфраструктуры данных Celestia.

Модульная конструкция Celestia обеспечивает высокую пропускную способность сети, которая делает данные транзакций доступными для загрузки любым пользователем. Эта функция позволяет Fhenix поддерживать масштабируемые приложения, ориентированные на конфиденциальность, с повышенной эффективностью. Предоставляя надежные потоки данных, Celestia гарантирует, что разработчики Fhenix смогут создавать приложения, использующие широкий спектр внутренних и автономных источников данных, сохраняя при этом высочайшие стандарты конфиденциальности.

Гай Ицхаки, генеральный директор и соучредитель Fhenix, заявил:
“Наше видение в Fhenix заключается в том, чтобы сделать технологию FHE широко доступной, и интеграция решения Celestia для обеспечения доступности данных является важным шагом в достижении этой цели. Их сеть не только снижает стоимость вычислений, но и повышает масштабируемость и гибкость нашей платформы, позволяя разработчикам создавать передовые приложения, ориентированные на конфиденциальность ”.

Гай Ицхаки, генеральный директор и соучредитель Fhenix.
Модульная облегченная архитектура Celestia дополняет EVM-совместимую сеть Fhenix, разработанную для эффективных конфиденциальных вычислений. Эта интеграция способствует быстрой обработке зашифрованных данных в сети с меньшими затратами, позволяя разрабатывать динамические приложения dapps, которые предлагают комплексное сквозное шифрование.

Разработчики Fhenix теперь могут использовать fhEVM для создания децентрализованных приложений Solidity, извлекая выгоду из полностью зашифрованных смарт-контрактов. Эта интеграция поддерживает широкий спектр вариантов использования, от децентрализованных финансов (DeFi) и игр до конфиденциального голосования. Партнерство с Celestia ускоряет разработку инновационных приложений на Fhenix, позволяя проектам сосредоточиться на своих основных функциях, в то время как Celestia обеспечивает доступность данных.

Related Reads

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

marsbit7m ago

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbit7m ago

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

BIS Report Compliance Observations: The real risks of stablecoins go beyond "depegging" The BIS report "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins" argues that while stablecoins and tokenization offer efficiency gains, their primary risk lies in fitting into an identifiable, monitorable, accountable, and regulatable financial system. Money's trust stems not just from technology but from institutional arrangements: a common unit of account, guaranteed redemption at par, liquidity support, regulatory frameworks, and financial integrity requirements. Stablecoins, operating on permissionless blockchains with pseudo-anonymity and non-custodial wallets, create systemic compliance gaps: unclear customer identity, incomplete fund origins, unexplained transaction purposes, fragmented cross-chain paths, and ambiguous liability. On-chain transparency does not equal compliance transparency. Public addresses don't reveal identity or intent. While blockchain analytics aid law enforcement, they cannot replace routine, large-scale AML/CFT controls. Effective compliance requires a closed-loop process encompassing customer onboarding, transaction monitoring, investigation, reporting, and audit. Stablecoin risks are not confined to the blockchain; they re-enter the traditional financial system via on/off-ramps, exchanges, and payment institutions. This forces banks to monitor client accounts for activity linked to virtual assets. The future direction is not to prohibit innovation but to embed rules into the technology. Tokenized finance should integrate with the existing two-tier monetary system, embedding compliance—like customer identification, pre-transaction screening, and auditable data trails—directly into the transaction flow. For compliance professionals, the key takeaway is that any new financial instrument must answer core questions: Who identifies the customer? Who monitors transactions? Who handles exceptions? Who is liable? Compliance is not the antithesis of innovation but the essential infrastructure for its sustainable growth.

链捕手8m ago

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

链捕手8m ago

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

Summary: The trend of major U.S. technology firms adopting more cost-effective Chinese AI models is gaining momentum. A prime example is Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, which reportedly halved its AI expenditure by switching to Chinese models GLM-5.2 and Kimi 2.7, while its usage volume increased. This was achieved through a sophisticated cost-saving system featuring intelligent model routing (selecting the most suitable model per task), dramatically improving cache hit rates from 5% to 60%, and implementing "Context Engineering" to streamline prompts. This shift is not isolated. Other companies like the AI startup Lindy and data cloud firm Snowflake are making similar moves, drawn by the significant price disparity. For instance, GLM-5.2 costs $1.40/$4.40 per million tokens (input/output), compared to $5/$25 for Claude Opus 4.7. While top Western models may offer slightly higher stability or speed in complex tasks, the performance gap is narrowing, making the price difference harder to justify for many enterprise use cases. The implications are significant for both businesses and individual users. It highlights the importance of a multi-model strategy based on task requirements, the value of caching and reusing outputs, and the effectiveness of providing concise context. Ultimately, this migration signals a potential reshaping of the AI industry's pricing model, moving competition from pure performance benchmarks to practical cost-effectiveness, with increased choice and downward price pressure benefiting end-users.

链捕手15m ago

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

链捕手15m ago

Trading

Spot
活动图片