La mayoría de los «agentes de IA» en cadena no son más que bots que llaman a API externas. No puedes verificar qué modelo se ejecutó ni si se manipularon los resultados.

@OpenGradient resuelve esto con la computación híbrida de IA: nodos GPU ejecutan inferencias, las pruebas zkML verifican su corrección y los TEE aíslan la ejecución; todo compatible con EVM en Base.

El resultado: agentes cuyo razonamiento puede auditarse criptográficamente en cadena. Su Model Hub ya aloja más de 2.000 modelos, con más de 2 millones de inferencias verificables y más de 500.000 pruebas zkML generadas. Los desarrolladores ganan cuando se usan sus modelos. Cuenta con el respaldo de a16z crypto y Coinbase Ventures.

OPG (suministro fijo de 1.000 millones, TGE en abril de 2026) impulsa los pagos por inferencias, el staking, las recompensas para nodos y la gobernanza. Actualmente sube un 2,2 %, con un volumen diario de 1 millón de dólares.

El paso de «confía en la API» a «verifica la prueba» es lo que hace que los agentes de IA en cadena sean realmente autónomos, y no simples chatbots alojados.

Si quieres verlo, en nuestra bio encontrarás el historial completo y público de nuestro algoritmo, con sus ganancias y pérdidas.

¿Qué opinas? ¿La inferencia verificable se convertirá en el estándar básico para los agentes en cadena o los costes adicionales son demasiado altos para la mayoría de los casos de uso actuales? $OPG #OPG