Binance将上线PrivaseaAI:隐私计算与区块链融合再获主流交易所背书

来源:网络时间:2025-05-14 16:04:13

近期,全球头部加密货币交易所Binance被曝计划上线隐私计算项目PrivaSeaAI(PSEA),这一消息在区块链开发者社区和隐私技术圈引发热议。尽管官方尚未发布正式公告,但多方信源显示,该代币已进入Binance资产评估的最终审核阶段。

Binance将上线PrivaseaAI:隐私计算与区块链融合再获主流交易所背书

技术定位:隐私计算与AI的跨界实验

PrivaseaAI团队官网披露的信息显示,该项目致力于构建基于零知识证明(ZKP)的AI模型训练框架。其核心产品Privasea Protocol允许开发者在加密数据环境中训练AI模型,据称可实现数据所有权与使用权的分离。这种技术路径与传统联邦学习存在本质差异——数据既不离开本地存储,也不需要明文共享

技术亮点包括:

- 动态可信执行环境(TEE)验证机制

- 支持TensorFlow/PyTorch框架的隐私适配层

- 专为图像识别场景优化的ZK-SNARKs算法

Binance将上线PrivaseaAI:隐私计算与区块链融合再获主流交易所背书

行业观察:隐私赛道的破局尝试

区块链分析师@LilyWang在社交平台撰文指出:"当前隐私计算赛道存在两大痛点——算力成本居高不下与商业场景落地缓慢。PrivaseaAI若能成功上线Binance,或将推动行业进入新阶段。数据显示,该领域项目平均融资规模较2022年下降63%,而Binance Labs去年投资的5个隐私项目中,已有3个终止开发。"

值得关注的是,PrivaseaAI的白皮书3.0版本新增了去中心化GPU算力租赁市场设计。这种将隐私计算需求方与闲置算力供应方直连的模式,若能获得实际应用,可能重构AI训练市场的现有格局。

Binance将上线PrivaseaAI:隐私计算与区块链融合再获主流交易所背书

生态布局:多方势力暗战隐私赛道

除PrivaseaAI外,Binance近年持续加码隐私计算领域:

- 2024年收购零知识证明初创公司ZKFlow

- 在Polygon生态上线首个隐私交易协议Zecrey

- 与新加坡国立大学成立联合实验室研究加密机器学习

与此同时,Coinbase近期上线了专注医疗数据隐私的Phala Network,而OKX则投资了专注金融场景的Secret Network。这种头部交易所的集体转向,反映出隐私技术正从"合规刚需"向"价值创造"定位转变。

投资者警示:机遇与风险并存

加密货币风控机构ChainScreen的报告提醒,PrivaseaAI当前存在两大风险点:

1. 技术验证缺失:主网尚未上线,测试网运行数据未公开

2. 竞争壁垒薄弱:与同赛道项目Aztec、Penumbra相比,代币经济模型创新性不足

建议投资者重点关注其即将公布的合作伙伴名单。知情人士透露,项目方正在与多家跨国药企洽谈基因数据分析合作,若能获得此类标杆客户,可能对代币价值形成实质性支撑。

截止发稿,Binance官方对此消息保持缄默,PrivaseaAI团队也未回应置评请求。我们将持续关注事件进展,第一时间更新相关动态。

< strong > 1. Binance 上线 PrivaseaAI 的具体时间和交易对安排是怎样的?< /strong >

根据 Binance 历史公告模式(如 2025 年 2 月 27 日上线 SHELL 时的安排),新代币通常会在公告中明确开放交易对(如 SHELL/BTC、SHELL/USDT 等)及上线时间。PrivaseaAI 的具体信息需以官方公告为准,但推测可能包含主流币种交易对(如 USDT、BTC)并标注种子标签(类似 SHELL 的 Seed Tag)。

< strong > 2. PrivaseaAI 是否会推出永续合约?杠杆比例如何?< /strong >

Binance 常对热门代币推出永续合约(如 2024 年 12 月上线 AVAUSDT 和 RAY 合约,最高杠杆 75 倍)。若 PrivaseaAI 流通量符合要求,可能开放类似合约,但具体杠杆需等待公告。此前 KOMA 和 VIRTUAL 的 U 本位合约杠杆达 75 倍,而部分代币(如 BANK)杠杆为 50 倍,最终以官方披露为准。

< strong > 3. PrivaseaAI 与 Binance 近期其他新代币(如 ACT、PNUT)有何差异?< /strong >

ACT(AI Prophecy)和 PNUT(Peanut the Squirrel)于 2024 年 11 月上线,定位分别为 AI 生态和社区驱动的 DeFi 项目。PrivaseaAI 名称暗示隐私计算或 AI 应用方向,需结合其白皮书功能分析。差异可能体现在技术路径(如零知识证明 vs. AI 模型)或应用场景(如数据安全 vs. 游戏化激励),具体需参考项目官方说明。

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