Vous êtes-vous déjà demandé si le modèle d’IA que vous utilisez on-chain fait vraiment ce qu’il prétend ? @OpenGradient s’attaque de front à cette question avec l’inférence d’IA vérifiable on-chain. Son architecture informatique hybride pour l’IA (HACA) associe des nœuds GPU à des preuves zkML et à des environnements d’exécution de confiance (TEE), garantissant que chaque inférence est auditable et fiable. Il ne s’agit pas d’un simple concept théorique : plus de 2 millions d’inférences vérifiables ont déjà été traitées et plus de 500 000 preuves zkML générées sur Base. C’est une étape cruciale vers une IA véritablement décentralisée et transparente, où les développeurs tirent des revenus de leurs modèles et où les utilisateurs peuvent faire confiance aux résultats. Comme l’historique transparent de nos algos, visible dans notre bio, l’IA vérifiable inspire confiance.

À votre avis, quel est le principal défi à relever pour favoriser l’adoption à grande échelle de l’IA vérifiable on-chain ?

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Nous publions ouvertement le résultat RÉEL de chaque signal algo. L’historique complet en temps réel et un canal d’aperçu gratuit sont disponibles dans notre bio/profil.