なぜラティカが完全にホモモルフな暗号化に32500万ドルの賭けをするのか、AIのプライバシーを永遠に変えるかもしれない

AIはどのようにプライベートになれるのか?ラティカの3.25Mドルの資金調達は完全にホモモルフな暗号化をスポットライトに押し込む

AIは、それを暴露することなく機密データを処理できますか?これがテルアビブに拠点を置くスタートアップの質問ですラテン同社のミッションは、完全なホモモルフィック暗号化(FHE)を使用して、人工知能の最も持続的なプライバシー課題の1つを解決することです。

ラティカの資金調達と投資家の関心を下げる

コンスタンティン・ロマシュクのサイバーファンドが率いるラティカの前種資金には、ポリゴン・ネットワークの共同創設者であるサンデープ・ナイルワール(Sandeep Nailwal)やSentient: The Open AGI Foundation(Sentient: The Open AGI Foundation)などの著名な投資家の参加が含まれています。

投資家の関心は、特に、データ保護規制の遵守が交渉できない産業において、AIにおけるプライバシーを強化する技術に対する需要が高まっていることを示しています。によるとシスコの「2025 AI Briefing」では、セキュリティは依然として最大の懸念事項であり、CEOの34%が、AIの広範な採用を妨げていると指摘している。

Latticaのアプローチが異なるのは何ですか?

FHEは長い間、暗号学の「神聖なグラル」として称賛されており、暗号化されたデータに基づいて計算する方法を提供しています。しかし、パフォーマンスの欠如のために、それはほとんど理論的な解決策として残っています。Latticaは、GPU、TPU、ASICを含むさまざまなハードウェア環境におけるFHEの操作を標準化し、加速するHomomorphic Encryption Abstraction Layer(HEAL)を通じて、この課題に対処しています。

創設者兼CEOのRotem Tsabary博士は、

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「私たちは、ニューラルネットワーク向けにカスタマイズされたソリューションを開発することで、実用的なFHEを可能にしています。

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「私たちは、ニューラルネットワーク向けにカスタマイズされたソリューションを開発することで、実用的なFHEを可能にしています。

Weizmann Instituteのグリッドベースの暗号化の背景で、Tsabaryのビジョンは、ハードウェアとソフトウェアの両方の最適化を活用して、セキュアなコンピューティングとスケーラブルなAIの展開の間のギャップを縮小します。

産業の焦点:クロスハイアーズにおける医療と金融

Latticaのプラットフォームは、機密データの処理が規制および運用上の懸念の両方である医療や金融などの分野に特に関連しています。

サンデープ・ナイルワールはコメントし、

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「ラティカの製品ファーストアプローチは、AIエコシステムにおける繊細なデータ処理を根本的に変革します。

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「ラティカの製品ファーストアプローチは、AIエコシステムにおける繊細なデータ処理を根本的に変革します。

スタートアップのFHEコミュニティ内での独自の調査71%が、FHEの採用はハードウェアとソフトウェアを組み合わせることに依存すると信じ、Latticaのハイブリッドアプローチを検証している。

市場の影響と最終的な考え方

Latticaの出現は、すべてのコストでデータのプライバシーを確保するためのAIプロバイダーへの圧力が増加するというより広い傾向を反映しています。規制環境が世界的に緊縮し、AIが重要なインフラにさらに組み込まれるにつれて、FHEのようなソリューションはニッチ研究から主流の必要性に移行する可能性があります。

ラティカの成功は、テクノロジーだけでなく、他人が停滞しているところでパフォーマンスの約束を果たす能力に依存するだろう。

FHEは常に実用的なものにはあまりにも良いように聞こえています。Latticaのハイブリッドモデルは野心的ですが、タイムリーです。資金調達は、AIスタートアップの基準によって謙虚であるにもかかわらず、実行可能性を証明するのに十分な走路を提供することができます。

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