La plupart des projets crypto liés à l’IA traitent les modèles comme des boîtes noires fonctionnant sur des GPU centralisés. @OpenGradient renverse la logique : son Model Hub permet aux développeurs de déployer de l’IA open source on-chain et de gagner $OPG chaque fois que quelqu’un effectue une inférence avec leur modèle.
Imaginez une économie à la App Store, mais pour une IA vérifiable. Les développeurs rivalisent sur la qualité des modèles, car l’utilisation génère des revenus. Pendant ce temps, l’architecture HACA (nœuds GPU + preuves zkML + TEE) garantit que chaque inférence peut être vérifiée cryptographiquement — sans avoir à faire confiance à qui que ce soit.
Avec plus de 2 000 modèles déjà hébergés et plus de 2 millions d’inférences vérifiables, l’offre se met en place très tôt. L’évolution du cours est calme pour le moment (-3,7 % sur 24 h, volume pratiquement nul), ce qui est logique pour un projet dont le TGE n’aura lieu qu’en avril 2026. La vraie question est de savoir si l’économie d’utilisation du Model Hub peut passer à l’échelle avant la génération du token.
Petite remarque : l’historique complet et public de notre propre algorithme — gains et pertes compris — est dans notre bio si ce genre de transparence vous intéresse.
Que faudrait-il pour que les places de marché on-chain de modèles d’IA attirent les développeurs au détriment des plateformes de ML traditionnelles ?
$OPG
#OPG
Imaginez une économie à la App Store, mais pour une IA vérifiable. Les développeurs rivalisent sur la qualité des modèles, car l’utilisation génère des revenus. Pendant ce temps, l’architecture HACA (nœuds GPU + preuves zkML + TEE) garantit que chaque inférence peut être vérifiée cryptographiquement — sans avoir à faire confiance à qui que ce soit.
Avec plus de 2 000 modèles déjà hébergés et plus de 2 millions d’inférences vérifiables, l’offre se met en place très tôt. L’évolution du cours est calme pour le moment (-3,7 % sur 24 h, volume pratiquement nul), ce qui est logique pour un projet dont le TGE n’aura lieu qu’en avril 2026. La vraie question est de savoir si l’économie d’utilisation du Model Hub peut passer à l’échelle avant la génération du token.
Petite remarque : l’historique complet et public de notre propre algorithme — gains et pertes compris — est dans notre bio si ce genre de transparence vous intéresse.
Que faudrait-il pour que les places de marché on-chain de modèles d’IA attirent les développeurs au détriment des plateformes de ML traditionnelles ?
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