🚀 みんながAIモデルについて話している間に、@OpenGradient にはあまり注目されていないインフラ層があります。
「AI On-Chain」を構築すると主張するほとんどのプロジェクトは、巨大なモデルや検証証明をどこに保存するかという大きな問題に直面しています。ブロックチェーンを高コストで遅くすることなく、どのようにそれを実現するか？
ここでWalrusの登場です。
OpenGradientは、モデルファイルやZKMLの証明を直接チェーン上に保存するのではなく、ネットワーク上に暗号化された参照（ブロックID）だけを保存します。その結果は？
✅ チェーンが軽くて速いまま
✅ データの完全な検証が可能
✅ 常にレビュー可能な監査ログ
✅ 大規模モデルに対する真のスケーラビリティ
70Bパラメータのモデルを直接ブロックチェーン上にホスティングしようとするのは、根本的に非現実的です。しかしWalrusを通じて、データをオフチェーンに保存しつつ、L1上で暗号化された形で検証可能な状態を保つことができます。
これは単なる追加の統合ではなく、実際の使用が進むときにプロジェクトが実際にスケールアップできるようにするエンジニアリングの決定です。
だからこそ、多くの人々がトークンやインセンティブに焦点を当てている一方で、真の価値はあまり注目されないアーキテクチャ上の決定に存在することが多いと私は考えています。
OpenGradientが検証可能なAIエージェントの標準インフラ層になるのを見ることができるでしょうか？👀
@OpenGradient
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