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#BianceTruns9 ¡Feliz aniversario de 9 años de Binance! ¡A por ello, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos, vamos!
¿Qué es OPG? 3 datos clave para entender el líder del AI verificable
OPG es el único token nativo de la red OpenGradient, enfocado en la infraestructura de potencia de IA verificable en la cadena.
Datos clave: más de 4500 modelos de IA disponibles en toda la red, se han completado 3.2 millones de inferencias de IA confiables, generando más de 500,000 pruebas criptográficas ZKML; las direcciones de monederos independientes del ecosistema superan las 263,500, y el número total de usuarios en el ecosistema ya supera los 2 millones.
Potencial de la industria: se espera que el mercado global de IA alcance los 1.8 billones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento compuesta anual del 35.9% en la carrera de IA descentralizada. La IA verificable es una necesidad en DeFi y en agentes inteligentes en la cadena. Actualmente, hay escasez de proyectos de infraestructura similares, y OPG ha logrado una implementación a gran escala de manera anticipada, dejando un espacio de demanda a largo plazo amplio. @OpenGradient
$OPG #OPG
OPG es el único token nativo de la red OpenGradient, enfocado en la infraestructura de potencia de IA verificable en la cadena.
Datos clave: más de 4500 modelos de IA disponibles en toda la red, se han completado 3.2 millones de inferencias de IA confiables, generando más de 500,000 pruebas criptográficas ZKML; las direcciones de monederos independientes del ecosistema superan las 263,500, y el número total de usuarios en el ecosistema ya supera los 2 millones.
Potencial de la industria: se espera que el mercado global de IA alcance los 1.8 billones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento compuesta anual del 35.9% en la carrera de IA descentralizada. La IA verificable es una necesidad en DeFi y en agentes inteligentes en la cadena. Actualmente, hay escasez de proyectos de infraestructura similares, y OPG ha logrado una implementación a gran escala de manera anticipada, dejando un espacio de demanda a largo plazo amplio. @OpenGradient
$OPG #OPG
@OpenGradient $OPG #OPG ¿Qué es OPG? Entiende la red subyacente de IA verificable
Actualmente, toda la IA centralizada es una caja negra, no se puede verificar si el modelo ha sido alterado. OpenGradient está construyendo una red de poder computacional de IA descentralizada, apoyándose en ZKML y TEE como doble prueba criptográfica, donde cada cálculo de IA puede ser verificado en la cadena. OPG es el único token nativo de esta red, que soporta pagos, staking y gobernanza en todo el ecosistema, enfocándose en la vía diferenciada de "computación de IA confiable", a diferencia de los proyectos criptográficos de aplicaciones de IA comunes.
Actualmente, toda la IA centralizada es una caja negra, no se puede verificar si el modelo ha sido alterado. OpenGradient está construyendo una red de poder computacional de IA descentralizada, apoyándose en ZKML y TEE como doble prueba criptográfica, donde cada cálculo de IA puede ser verificado en la cadena. OPG es el único token nativo de esta red, que soporta pagos, staking y gobernanza en todo el ecosistema, enfocándose en la vía diferenciada de "computación de IA confiable", a diferencia de los proyectos criptográficos de aplicaciones de IA comunes.
#opg $OPG En la actualidad, la industria de la IA está altamente concentrada en unas pocas grandes empresas, con un proceso de ejecución de modelos completamente cerrado. Escenarios como la cuantificación financiera, contratos inteligentes en la cadena y decisiones médicas no pueden verificar si la salida de la IA ha sido manipulada. OpenGradient se centra en la computación descentralizada de IA verificable, conectando la potencia de la IA con la capa de confianza de la blockchain. OPG, como el único token de la red, sostiene toda la economía del ecosistema y es un proyecto de infraestructura básica que recibirá mucha atención en la carrera de AI+crypto en 2026. Este artículo solo ofrece un análisis objetivo sobre la tecnología de la industria y la información del proyecto, y no constituye ningún consejo de inversión.
1. Dolor de la industria: Defectos inherentes de la IA centralizada
1. Caja negra no auditable
Los modelos grandes y cerrados de uso general solo permiten obtener el resultado final, sin poder verificar la versión del modelo utilizada, los parámetros de entrada o el proceso de cálculo intermedio. Una vez que se utilizan en transacciones de activos o cálculos de riesgo, cualquier desviación no se puede rastrear ni probar.
2. Riesgo de operación en un solo punto
Limitaciones de API, cierre de proveedores de servicios, cambios de precios y manipulación de la salida del modelo, todas las aplicaciones que dependen de esta IA se detienen directamente, sin una potencia de cómputo alternativa para respaldar.
3. Monopolio de datos y potencia de cómputo
La potencia de GPU y los recursos de modelos de calidad están concentrados globalmente, lo que hace que el costo de uso sea alto para los desarrolladores pequeños y medianos, y los creadores de modelos carecen de canales justos para monetizar.
4. Riesgos de seguridad de privacidad
Los proveedores de servicios centralizados retienen todas las palabras clave y datos de cálculo de los usuarios, lo que genera riesgos de filtraciones y abusos.
La solución central de OpenGradient: Utilizando una arquitectura de computación híbrida de IA HACA, separa la ejecución de inferencias de IA y la verificación en la cadena, combinada con un entorno de ejecución confiable de hardware TEE y pruebas de doble encriptación de aprendizaje automático de conocimiento cero (ZKML), cada llamada a la IA puede generar un comprobante inalterable, equilibrando la velocidad de respuesta de nivel Web2 con la confiabilidad de la blockchain.
2. Arquitectura tecnológica central de OpenGradient
1. Arquitectura híbrida y jerárquica HACA (innovación central del proyecto)
A diferencia del modelo ineficiente en el que todos los nodos de la blockchain realizan cálculos repetidos del modelo de IA, los nodos de la red están especializados:
- Nodos de inferencia: equipados con GPU, responsables de ejecutar grandes modelos y generar pruebas encriptadas;
- Nodos de verificación: solo verifican documentos de prueba, sin necesidad de potencia de cómputo avanzada, garantizando la descentralización de la red;
- Nodos de almacenamiento: confiando en Walrus para almacenar masivamente archivos de modelos de IA.
Los usuarios obtienen resultados de IA que se devuelven instantáneamente, con pruebas que se suben a la cadena de forma asíncrona.
1. Dolor de la industria: Defectos inherentes de la IA centralizada
1. Caja negra no auditable
Los modelos grandes y cerrados de uso general solo permiten obtener el resultado final, sin poder verificar la versión del modelo utilizada, los parámetros de entrada o el proceso de cálculo intermedio. Una vez que se utilizan en transacciones de activos o cálculos de riesgo, cualquier desviación no se puede rastrear ni probar.
2. Riesgo de operación en un solo punto
Limitaciones de API, cierre de proveedores de servicios, cambios de precios y manipulación de la salida del modelo, todas las aplicaciones que dependen de esta IA se detienen directamente, sin una potencia de cómputo alternativa para respaldar.
3. Monopolio de datos y potencia de cómputo
La potencia de GPU y los recursos de modelos de calidad están concentrados globalmente, lo que hace que el costo de uso sea alto para los desarrolladores pequeños y medianos, y los creadores de modelos carecen de canales justos para monetizar.
4. Riesgos de seguridad de privacidad
Los proveedores de servicios centralizados retienen todas las palabras clave y datos de cálculo de los usuarios, lo que genera riesgos de filtraciones y abusos.
La solución central de OpenGradient: Utilizando una arquitectura de computación híbrida de IA HACA, separa la ejecución de inferencias de IA y la verificación en la cadena, combinada con un entorno de ejecución confiable de hardware TEE y pruebas de doble encriptación de aprendizaje automático de conocimiento cero (ZKML), cada llamada a la IA puede generar un comprobante inalterable, equilibrando la velocidad de respuesta de nivel Web2 con la confiabilidad de la blockchain.
2. Arquitectura tecnológica central de OpenGradient
1. Arquitectura híbrida y jerárquica HACA (innovación central del proyecto)
A diferencia del modelo ineficiente en el que todos los nodos de la blockchain realizan cálculos repetidos del modelo de IA, los nodos de la red están especializados:
- Nodos de inferencia: equipados con GPU, responsables de ejecutar grandes modelos y generar pruebas encriptadas;
- Nodos de verificación: solo verifican documentos de prueba, sin necesidad de potencia de cómputo avanzada, garantizando la descentralización de la red;
- Nodos de almacenamiento: confiando en Walrus para almacenar masivamente archivos de modelos de IA.
Los usuarios obtienen resultados de IA que se devuelven instantáneamente, con pruebas que se suben a la cadena de forma asíncrona.
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Why doesn't Binance have exciting football events, while other platforms are doing much better in comparison?$BTC $SPCXB $TSLAB
#kite $KITE Su publicación debe etiquetarse @KITE AI 中文 y contener etiquetas de tema #KİTE para calificar. Kite (KITE) es una blockchain de Capa 1 (primera capa) enfocada en la economía de agentes de IA (Agente de IA). Su objetivo principal es convertirse en la infraestructura para que los agentes de IA realicen transacciones autónomas, colaboraciones y gobernanza.
Las principales innovaciones tecnológicas incluyen:
· Prueba de Inteligencia Artificial (PoAI) consenso: un mecanismo de consenso único diseñado para rastrear y recompensar las contribuciones de los agentes de IA en datos, modelos e interacciones.
· Pagos nativos de agentes de IA: mediante la integración de protocolos de pago, diseñado para permitir que los agentes de IA realicen pagos y liquidaciones de forma autónoma y de bajo costo.
· Alto rendimiento y bajo costo: los objetivos de diseño incluyen un tiempo de bloque de aproximadamente 1 segundo y tarifas de transacción extremadamente bajas para apoyar un gran volumen de microtransacciones.
Las principales innovaciones tecnológicas incluyen:
· Prueba de Inteligencia Artificial (PoAI) consenso: un mecanismo de consenso único diseñado para rastrear y recompensar las contribuciones de los agentes de IA en datos, modelos e interacciones.
· Pagos nativos de agentes de IA: mediante la integración de protocolos de pago, diseñado para permitir que los agentes de IA realicen pagos y liquidaciones de forma autónoma y de bajo costo.
· Alto rendimiento y bajo costo: los objetivos de diseño incluyen un tiempo de bloque de aproximadamente 1 segundo y tarifas de transacción extremadamente bajas para apoyar un gran volumen de microtransacciones.
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