Kebanyakan proyek kripto cuma menempelkan "AI" di whitepaper lalu selesai. @OpenGradient sebenarnya memecahkan masalah paling sulit: bagaimana cara mempercayai output AI di on-chain?

Jawaban mereka adalah model kepercayaan berlapis ganda. zkML membuktikan bahwa model tertentu dijalankan pada input tertentu tanpa ada manipulasi — dapat diverifikasi secara matematis, tanpa perlu iman buta. Tapi zkML saja lambat untuk inferensi yang kompleks. Jadi OpenGradient memasangkannya dengan TEEs (Trusted Execution Environments), enclaves yang terisolasi secara perangkat keras, tempat penalaran agenik berjalan dengan aman sekaligus cepat.

Pendekatan Hybrid AI Computing inilah yang membuat mereka sudah mencapai 2M+ inferensi yang bisa diverifikasi dan 500K+ bukti zkML. Para dev bukan cuma menerapkan model — mereka menerapkan model yang bisa dibuktikan, menghasilkan fee lewat Model Hub saat node menggunakannya.

$OPG (fixed 1B supply, TGE April 2026) menjadi bahan bakar pembayaran inferensi, staking, dan tata kelola. Didukung oleh a16z crypto dan Coinbase Ventures, dibangun di Base. Saat ini +2.5% pada volume $1M 24 jam.

Kepercayaan tanpa verifikasi hanya sekadar pemasaran. OpenGradient membuat output AI dapat dibantah — dan itulah yang membedakan infrastruktur dari narasi.

Rekaman jejak algoritma kami sendiri sepenuhnya terbuka — setiap kemenangan dan kekalahan — ada di bio kami.

Apa yang lebih sulit untuk diskalakan dalam jangka panjang: pembuatan bukti zkML atau ketersediaan hardware TEE?

$OPG #OPG