あなたのAIモデルは他の場所でお金を稼いだことがありますか？

先月、NLPをやっている友達が愚痴をこぼしていました。半年をかけて特定の分野の感情分析モデルを訓練し、市場の一般的なソリューションを大きく上回る精度を誇っていました。しかし、結果はどうだったか？某クラウドプラットフォームに置いて、毎月数百円の呼び出し料金が入るだけで、GPUのコストすらカバーできないと言っていました。彼が言った一言は特に心に刺さります：「私が書いたコードの価値は、サブスクリプション会員とほぼ同じだ。」

これは実際、AIクリエイターが一般的に直面するジレンマです。モデルの価値とモデルの価格設定の間には、「検証できない」という壁が立ちはだかっています。呼び出し側はブラックボックスに対してプレミアムを支払うことを恐れています——あなたが私に提供する結果が本当にそのモデルから生成されたものなのか、途中で誰かに改ざんされていないか？同じ入力でも時間を変えれば結果が違うのでは？これらの問題が解決されなければ、良いモデルは「呼び出し回数」という最も粗雑な方法でしか評価されず、「出力品質」に基づいて価格が決まることはありません。

OpenGradientが行っていることは、AI資産の価値評価方式を再定義することに他なりません。彼らのHACAアーキテクチャは、推論実行とチェーン上の検証を分離し、推論ノードがモデルを実行して検証可能な証明を生成し、全ノードがその証明の有効性を確認します。検証方法はTEEのハードウェアレベルの認証を選ぶことも、ZKMLの暗号学的証明を選ぶこともできます。モデルの呼び出しごとに監査可能な暗号学的証明が生成され、第三者は計算プロセスが改ざんされていないかを独立して検証できます。

これは何を意味するのでしょうか？モデルの価値はもはやマーケティングのトークに依存せず、それが呼び出される頻度と検証を通過した回数に依存します。呼び出し側は、あなたが提供するのが本当にあなたが主張するそのモデルであり、入力が改ざんされておらず、出力が遮断されていないことを知っています。良いモデルは自然とより多くの呼び出しと高い信頼プレミアムを蓄積し、悪いモデルは隠すことができません。市場は自ら価格を決定します。Model Hubにはすでに4400以上のモデルが展開され、200万回以上の検証可能なAI推論を処理し、50万を超える暗号学的証明が生成されています。これはコンセプトの検証ではなく、実際に動いている経済活動です。

$OPGはこの価値の流通の血液です。開発者はモデルの呼び出しで$OPG を稼ぎ、ユーザーは$OPG を支払って検証可能な推論サービスを購入し、検証ノードはネットワークの安全を確保するために$OPG をステーキングします。総供給量は10億枚で、現在の流通量は約1.9億枚です。
#opg $OPG