我这阵子天天刷 @OpenGradient 那个“高性能加可验证”的牛皮 。老韭菜看到这俩词总觉得在画大饼，但我去扒了底层逻辑，发现真不是搞纯概念包装，今天给兄弟们盘一下它凭啥敢这么吹 。
Antes, las public chains eran demasiado rígidas, no podían con modelos grandes. Imagina que hay 100 nodos; si quieres ejecutar una red gigantesca de 70B parámetros, esas 100 máquinas tendrían que volver a calcularlo todo por separado para llegar a consenso. Los costes de cómputo se queman sin freno y, además, el resultado que sale en gran parte tampoco coincide. Chocar de frente contra eso para ejecutarlo directamente en la cadena es un callejón sin salida.
#OPG ellos montaron la arquitectura HACA, que separa la ejecución de la verificación. Los nodos de inferencia funcionan como los chefs de la cocina: a tope, sacan la comida para el usuario en segundos. El sistema empaqueta con TEE o ZKML informes de control con nivel matemático y los envía de forma asíncrona al resto de nodos.
Los nodos que verifican solo tienen que mirar el informe en cuestión de milisegundos; les da igual si la “cocina” tardó 10 segundos o 1 minuto. Ahí está la verdad que evita que la cadena tenga que volver a correr todo. Los “hermanos” con GPU pueden convertirse en nodos de inferencia y ganarse el pan con su trabajo; los nodos completos solo necesitan estar en un umbral muy bajo para sellar y verificar, y los nodos de datos, protegidos por TEE, pueden descargar datos de forma segura.
Los enormes archivos del modelo y las pruebas ZKML se tiran en Walrus; en la cadena solo se deja una referencia mínima con un ID. El “sustrato” de esta cadena es Cosmos SDK + CometBFT, completamente abierto para EVM: MetaMask y Hardhat, con los que usamos a diario “a ciegas”, se integran directamente. Dicen que en el futuro se podrá llamar de forma nativa a la inferencia desde contratos en Solidity… el espacio de imaginación es demasiado top. $OPG
Separar la ejecución pesada y lenta y dejar en la cadena la verificación ligera para ir registrando la evidencia paso a paso: el bucle lógico cierra bien y realmente no encuentra fallos. Pero incluso con una teoría impecable, habrá que esperar a que salga en la mainnet y le llegue el “castigo” de datos reales para que cuente de verdad. Si estás mirando la infraestructura del sector Web3, esto merece que le dejes un hueco en tu lista de observación.
Antes, las public chains eran demasiado rígidas, no podían con modelos grandes. Imagina que hay 100 nodos; si quieres ejecutar una red gigantesca de 70B parámetros, esas 100 máquinas tendrían que volver a calcularlo todo por separado para llegar a consenso. Los costes de cómputo se queman sin freno y, además, el resultado que sale en gran parte tampoco coincide. Chocar de frente contra eso para ejecutarlo directamente en la cadena es un callejón sin salida.
#OPG ellos montaron la arquitectura HACA, que separa la ejecución de la verificación. Los nodos de inferencia funcionan como los chefs de la cocina: a tope, sacan la comida para el usuario en segundos. El sistema empaqueta con TEE o ZKML informes de control con nivel matemático y los envía de forma asíncrona al resto de nodos.
Los nodos que verifican solo tienen que mirar el informe en cuestión de milisegundos; les da igual si la “cocina” tardó 10 segundos o 1 minuto. Ahí está la verdad que evita que la cadena tenga que volver a correr todo. Los “hermanos” con GPU pueden convertirse en nodos de inferencia y ganarse el pan con su trabajo; los nodos completos solo necesitan estar en un umbral muy bajo para sellar y verificar, y los nodos de datos, protegidos por TEE, pueden descargar datos de forma segura.
Los enormes archivos del modelo y las pruebas ZKML se tiran en Walrus; en la cadena solo se deja una referencia mínima con un ID. El “sustrato” de esta cadena es Cosmos SDK + CometBFT, completamente abierto para EVM: MetaMask y Hardhat, con los que usamos a diario “a ciegas”, se integran directamente. Dicen que en el futuro se podrá llamar de forma nativa a la inferencia desde contratos en Solidity… el espacio de imaginación es demasiado top. $OPG
Separar la ejecución pesada y lenta y dejar en la cadena la verificación ligera para ir registrando la evidencia paso a paso: el bucle lógico cierra bien y realmente no encuentra fallos. Pero incluso con una teoría impecable, habrá que esperar a que salga en la mainnet y le llegue el “castigo” de datos reales para que cuente de verdad. Si estás mirando la infraestructura del sector Web3, esto merece que le dejes un hueco en tu lista de observación.