La plupart des « IA on-chain » ne sont en réalité qu’un oracle qui lit une API hors chaîne. @OpenGradient fait partie des rares à construire de véritables agents on-chain.
Leur stack hybride (nœuds GPU + preuves zkML + TEEs) signifie que l’inférence s’exécute de manière vérifiable sur Base. Pas de boîte noire, pas de confiance à un serveur centralisé.
Avec 2M+ d’inférences vérifiables et 500K+ de preuves zkML déjà générées, les agents peuvent raisonner de façon autonome et le prouver cryptographiquement. Et 2000+ modèles dans le Model Hub signifie que les développeurs monétisent directement.
$OPG est en baisse de 3,7% aujourd’hui sur seulement 1M$ de volume — c’est calme, mais les jalons technologiques sont très parlants. Soutenu par a16z crypto et Coinbase Ventures.
Si vous voulez une transparence totale : notre algorithme suit une piste intégralement ouverte, avec un historique complet et sans cacher les réussites ni les échecs, dans notre bio.
Quel est un cas d’usage concret où le raisonnement d’agents vérifiables dépasse un simple appel d’API standard ?
$OPG #OPG
Leur stack hybride (nœuds GPU + preuves zkML + TEEs) signifie que l’inférence s’exécute de manière vérifiable sur Base. Pas de boîte noire, pas de confiance à un serveur centralisé.
Avec 2M+ d’inférences vérifiables et 500K+ de preuves zkML déjà générées, les agents peuvent raisonner de façon autonome et le prouver cryptographiquement. Et 2000+ modèles dans le Model Hub signifie que les développeurs monétisent directement.
$OPG est en baisse de 3,7% aujourd’hui sur seulement 1M$ de volume — c’est calme, mais les jalons technologiques sont très parlants. Soutenu par a16z crypto et Coinbase Ventures.
Si vous voulez une transparence totale : notre algorithme suit une piste intégralement ouverte, avec un historique complet et sans cacher les réussites ni les échecs, dans notre bio.
Quel est un cas d’usage concret où le raisonnement d’agents vérifiables dépasse un simple appel d’API standard ?
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