BasedAIVernetztes dezentrales KI-Netzwerk, das homomorphe Verschlüsselung mit großen Sprachmodellen für private Inference kombiniert.

4.3 (4)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

BasedAI ist ein dezentrales Netzwerk, das entwickelt wurde, um große Sprachmodelle mit eingebauten Datenschutzgarantien auszuführen. Durch die Integration vollhomomorpher Verschlüsselung (FHE) mit LLM-Inferenz ermöglicht es den Nutzern, KI-Modelle abzufragen, ohne dass Prompt oder Ausgaben den Knoten, die die Berechnung ausführen, preisgegeben werden. Das Netzwerk verteilt Arbeitslasten über unabhängige Betreiber, wobei Anreize on-chain koordiniert werden. Entwickler können datenschutzfreundliche Model‑Endpunkte bereitstellen oder darauf zugreifen, während Knotenbetreiber Rechenleistung bereitstellen und dafür Belohnungen erhalten. Dieses Setup richtet sich an Anwendungsfälle, bei denen Vertraulichkeit, Zensur‑resistenz oder Datensouveränität wichtig sind, wie z. B. Unternehmens‑Dokumentenanalyse, sensible Chat‑Anwendungen und regulierte Branchen.

Hauptfunktionen

Homomorphe Verschlüsselung für Eingaben und Outputs
Dezentrales LLM-Netzwerk für Inference
On-Chain-Incentive-System für Knoten-Operator
Verschlüsselte API-Zugriff auf Anwendungen
Verteiltes Rechenauftrag über unabhängige Knoten
Unterstützung für vertrauliche AI-Anwendungen
]
pros
:
End-to-End-sichere Inference über homomorphe Verschlüsselung,Dezentrale Infrastruktur verringert Single-Points-of-Failure,Öffentliche Teilnahme für Knoten-Operator,Optimiert für sensible oder regulierte Datenflüsse,Kons
cons
:
FHE fügt erhebliche Verzögerungen gegenüber Standardinferenz,Kleiner Ökosystem als zentrale Anbieter,Token-basierte Ökonomie kann die Einbringung erschweren,Begrenzte Auswahl möglicher Modelle im Vergleich zu Mainstream-APIs
useCases
:
[object Object],[object Object]

Preise

Modell: Free
Kategorie: Web 3
Bewertung: 4.3 / 5 (4)

Anwendungsfälle

Private Datenanalysen

Forscherinstitutionen und Organisationen können BasedAI für vertrauliche Datenanalysen und Modellierung nutzen, ohne sensible Informationen preiszugeben.

Decentralisierte Inhaltsgenerierung

Inhaltsanbieter können sich auf BasedAI's decentralisierte Infrastruktur zugreifen, um Inhalte zu generieren, während intellektuelle Eigentumsrechte und Benutzeranonymität geschützt sind.

Pro & Contra

Pro

End-to-end-private Inferences über homomorphe Verschlüsselung
Decentralisierte Infrastruktur verringert Einpunktschwachstellen
Offene Teilnahme für Node-Operator
Eignet sich für sensible oder regulierte Datenflüsse

Contra

FHE fügt erhebliche Latenz gegenüber Standardinference hinzu
Kleinere Ökosystem als zentrale AI-Anbieter
Token-basierte Ökonomie kann die Zugänglichkeit erschweren
Modellelection ist begrenzter als bei Mainstream-APIs

Schlacht-Bilanz

Aus 1 Schlacht im Pantheon.

Last battle

#1
WEB 3 Showdown — January 29, 2024
Jan 29, 2024 · #1 of 2

Bewertungen

4.3

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Ahmed Saleh

Sep 25, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and suited for sensitive or regulated data workflows. Homomorphic encryption for prompts and outputs fits neatly into how we already work, and decentralized LLM inference network removed a step we used to do by hand. FHE adds significant latency versus standard inference, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Tomáš Novák

Sep 1, 2025

Does the job

Pretty happy overall. On-chain incentives for node operators just works and open participation for node operators. Smaller ecosystem than centralized AI providers can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Fatima Zahra

Jul 24, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is support for confidential AI applications — handled better than most — and end-to-end private inference via homomorphic encryption. Worth the time if this is your use case.

Joanna Kowalski

Jun 8, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on on-chain incentives for node operators, and end-to-end private inference via homomorphic encryption caught me off guard. FHE adds significant latency versus standard inference is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Fragen & Antworten

Are there any barriers to getting started as a node operator or user?

Participation relies on on‑chain token incentives, which can add complexity to onboarding for users unfamiliar with blockchain economics, and the smaller ecosystem may require additional effort to select and configure suitable models.

Asked by George Papadakis · Aug 30, 2025

What integration options does BasedAI provide for developers?

BasedAI offers a privacy‑preserving API that lets developers deploy or access encrypted model endpoints, enabling straightforward integration into existing applications while keeping prompts and outputs hidden from compute nodes.

Asked by Jana Krejčí · Aug 27, 2025

How does the homomorphic encryption affect inference speed compared to traditional APIs?

Because fully homomorphic encryption (FHE) must encrypt and decrypt data before and after computation, latency is significantly higher than standard, non‑encrypted inference, making real‑time responsiveness a limitation for some use cases.

Asked by Wolfgang Krause · Aug 21, 2025

What types of applications are best suited for BasedAI's privacy-preserving inference?

BasedAI excels in scenarios that require confidentiality, censorship resistance, or data sovereignty, such as enterprise document analysis, sensitive chat applications, and workflows in regulated industries where prompt and output privacy is critical.

Asked by Julia Steiner · Aug 15, 2025