La mayoría de la gente supone que la IA on-chain es simplemente «llamar a un modelo off-chain y pegar el resultado». @OpenGradient está resolviendo el problema más difícil: demostrar que la IA realmente se ejecutó correctamente.
Su stack HACA combina pruebas zkML con TEEs, y la diferencia importa. Los TEEs mantienen los pesos del modelo privados dentro de hardware seguro. zkML te ofrece una prueba criptográfica de que la inferencia se calculó correctamente sin revelar el modelo. Una tecnología protege la confidencialidad; la otra garantiza la integridad. Necesitas ambas, porque confiar en el resultado de una IA sin ninguna de ellas es tener fe ciega.
Las cifras sugieren que la gente está empezando a entenderlo: $OPG sube un 22,3 % en 24 h, con un volumen de 6 M$; ya se han generado más de 2 M de inferencias verificables y más de 500 mil pruebas zkML en más de 2.000 modelos alojados. Cuenta con el respaldo de a16z crypto y Coinbase Ventures, y está construido sobre Base.
El historial completo y público de nuestro propio algoritmo —tanto las victorias como las derrotas— está en nuestra biografía, por si quieres verlo.
¿Qué te preocupa más de la IA on-chain: la privacidad del modelo o la verificabilidad de los resultados?
$OPG #OPG
Su stack HACA combina pruebas zkML con TEEs, y la diferencia importa. Los TEEs mantienen los pesos del modelo privados dentro de hardware seguro. zkML te ofrece una prueba criptográfica de que la inferencia se calculó correctamente sin revelar el modelo. Una tecnología protege la confidencialidad; la otra garantiza la integridad. Necesitas ambas, porque confiar en el resultado de una IA sin ninguna de ellas es tener fe ciega.
Las cifras sugieren que la gente está empezando a entenderlo: $OPG sube un 22,3 % en 24 h, con un volumen de 6 M$; ya se han generado más de 2 M de inferencias verificables y más de 500 mil pruebas zkML en más de 2.000 modelos alojados. Cuenta con el respaldo de a16z crypto y Coinbase Ventures, y está construido sobre Base.
El historial completo y público de nuestro propio algoritmo —tanto las victorias como las derrotas— está en nuestra biografía, por si quieres verlo.
¿Qué te preocupa más de la IA on-chain: la privacidad del modelo o la verificabilidad de los resultados?
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