La sustitución de modelos en APIs LLM es un problema documentado. Investigación: "¿Estás recibiendo lo que pagas? Auditoría de la sustitución de modelos en APIs LLM" Hallazgo: Los proveedores tienen incentivos económicos para cambiar silenciosamente modelos caros por otros más baratos. Los usuarios no tienen forma de verificar qué está realmente ejecutándose. Brave acaba de resolver esto con IA criptográficamente verificable. La implementación: @brave Leo ahora utiliza @near_ai @nvidia Entornos de Ejecución Confiables para la privacidad demostrable y la transparencia del modelo. Esto es garantías criptográficas forzadas por hardware. LA ARQUITECTURA: Las GPUs Nvidia habilitadas con TEE crean enclaves seguros aislados por hardware con cifrado completo de datos y código durante la inferencia. Los informes de atestación criptográfica contienen hashes de modelos y hashes de código de ejecución. La verificación remota verifica que el TEE genuino de Nvidia ejecuta código abierto sin modificar. LAS GARANTÍAS: - Confidencialidad: Incluso un sistema operativo totalmente comprometido no puede acceder a la memoria TEE (aislamiento por hardware) - Integridad: Demostración criptográfica del modelo exacto y la ejecución del código - Verificabilidad: Cadena de código abierto desde el código hasta la verificación de hardware LA CADENA DE VERIFICACIÓN: El usuario selecciona el modelo → @brave valida @near_ai atestación criptográfica → confirma @nvidia hardware TEE → demuestra que DeepSeek V3.1 funciona sin modificar → muestra la insignia verde ✅ Esto elimina tres problemas críticos: (1) Privacidad-washing: matemáticas sobre marketing. Las pruebas criptográficas sustituyen a las políticas de privacidad. (2) Sustitución de modelo: Prueba forzada por hardware de que estás obteniendo el modelo que seleccionaste/pagaste. (3) Requisitos de fideicomiso: Las garantías de hardware sustituyen a los acuerdos legales. COMPARACIÓN CON APPLE PRIVATE CLOUD COMPUTE: Enfoque TEE similar, filosofía diferente:...