OpenGradientについてリサーチしてきたけど、市場は間違ったナラティブに注目していると思う。

ほとんどの議論は、分散型AI、モデルホスティング、または推論需要に集中している。でも、もっと興味深いのはOpenGradientがAIの実行における信頼をどう再構築できるかという点だ。このプロジェクトは、AIの出力を単に受け入れるのではなく、検証できるインフラを構築しており、計算と検証が別のレイヤーとして機能するシステムを創造している。

その違いは重要で、AIの採用はアクセスだけでなく、信頼によっても限られている。AIエージェントが金融判断、自動化、オンチェーン活動を扱い始めると、ユーザーやアプリケーションは出力が主張された通りに生成されたことの証明を必要とする。OpenGradientはその未来の要件に向けてポジショニングしている。

私が見逃されがちだと思うのは、エコシステム間の調整に及ぼす潜在的な影響だ。検証されたAIの実行は、中央集権的なプロバイダーへの依存を減らし、アプリケーションがより透明な方法でAIとやり取りできるようにする可能性がある。それは、開発者がどのように構築し、ユーザーが結果を評価し、価値が分散型ネットワークを通じてどのように流れるかを変える。

市場はしばしばインフラを現在の使用状況に基づいて価格設定する。私が考えるには、より大きなチャンスは検証可能な知能の将来の需要にある。もしAIがデジタル活動のコアレイヤーになるなら、実行を信頼性高く証明できるネットワークは、市場が現在期待しているよりずっと重要になるかもしれない。

それが私が注目しているレイヤーだ。
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