Infernet은 체인에 종속되지 않는 범용 AI 코프로세서를 목표로 합니다.
즉, EVM, SVM, MoveVM 등 어떤 체인이든 Ritual의 AI 기능을 독립적으로 활용할 수 있어요.
다만, 원자성, 비동기 실행, 내장 스케줄링 등이 중요한 경우엔 Ritual Chain 위에서 네이티브하게 작동하는 것이 더 적합합니다.

추론 관련 작업은 precompile 트랜잭션으로 처리되며,
TFM + Resonance와 미공개 기술을 통해 인센티브가 지급됩니다.

정확성과 정직성 검증은 Symphony를 통해 이뤄지며,
이는 TEE-EOVMT 또는 ZK-EOVMT 같은 구조를 기반으로 합니다.

네, 현재로서는 Ritual 체인 스택에 강하게 결합된 구성은 없습니다.
완전히 모듈형으로 설계되어 있어 외부에서 활용이 가능합니다.

Resonance는 사용자와 노드 간의 AI 요청 과정을 단순화하는 브로커 역할을 하며,
향후엔 우버(Uber) 스타일의 가격 책정 시스템(posted price mechanism)으로 발전할 예정입니다.

Symphony는 모든 검증자가 재실행을 하지 않아도 되도록 컨센서스를 수정하며,
이를 위해 TEE와 ZK 기술을 함께 사용합니다.

이는 Ethereum L1에서 Justin Drake 등이 언급한 enshrined ZKPs와 비슷한 방향이지만,
Ritual은 이기종 트랜잭션을 위한 succinct non-interactive proofs에 초점을 맞추고 있습니다.

네, “Guardians”라는 개념이 체인 아키텍처 내에 있으며,
모든 검증자들이 설정 가능한 안전성 수준을 갖출 수 있도록 돕습니다.

최근 개발한 Cascade라는 sMPC 기반 기술이 ICML 본 학회에 채택되었으며, 곧 공개 예정입니다.

또한 Funion이라는 프로젝트도 진행 중인데, 이는 Tor 스타일의 네트워크 수준 익명성을 제공합니다.
반면 Cascade는 추론 단계에서의 프라이버시를 보장합니다.

대부분의 zkML 프로젝트가 범용 ZK 시스템을 만드는 데 집중하는 반면,
Ritual은 특정 모델에 최적화된 하이퍼 스페셜라이즈드 ZK 기술을 지향합니다.

Cascade와 Funion은 바로 이런 목적을 위해 설계되고 있습니다.
사용자가 GDPR 등 자국의 개인정보 보호 규정을 준수할 수 있도록 하고,
프라이버시를 중시하는 사용자들에게도 대응 가능한 시스템을 구축 중입니다.

물론입니다.
Web2 엔지니어링의 복잡성을 줄이는 것은 Ritual 체인의 아주 훌륭한 활용 사례 중 하나입니다.

Naveen, Andrew 등 팀원이 보상 구조 설계를 진행 중이며, 곧 더 자세한 내용을 공개할 예정입니다.

등록 과정은 신뢰 최소화(trust minimized) 방식으로 설계됩니다.
즉, 누구나 AI 모델을 업로드할 수 있지만, 어떤 모델을 실행하고 서빙할지는 검증자들(validator)이 결정합니다.

컨센서스의 핵심 경로(critical path)에서 실시간 ZKP 생성을 처리하는 것이 궁극적인 목표입니다.
현재 zkVM 기업들이 Ethereum L1에서 동질적(homogeneous) ZKP를 거의 실시간으로 생성하는 수준에 다다르고 있는 상황입니다.
Ritual은 이기종(heterogeneous) 환경에서의 실시간 ZKP를 추구하고 있습니다.

네, 전처리(preprocessing)와 ETL 단계도 precompile로 온체인에 포함시킬 수 있으며, 사용자 선택에 따라 오프체인 처리도 가능합니다.
유연하게 설계되어 있어 최종 사용자 요구에 맞게 선택할 수 있습니다.