@OpenGradient は公式に、$OPG は検証可能なAI推論の支払い、ガバナンスへの参加、そしてエコシステムの成長に用いられるとしています。エコシステムには、EVM互換ネットワーク、Model Hub、開発者SDKが含まれます。

最近、オンチェーンAIにはかなり目に刺さる問題があります。スマートコントラクトは自動実行できますが、呼び出されるAIの結果は、多くの場合まだブラックボックスのままです。

つまり、オンチェーンの世界がAIに接続したいとしても、単にモデルAPIをつなぐだけでは済まないということです。

本当の難しさはここにあります。推論結果が改ざんされていないか？モデルがルール通りに実行されたか？呼び出しプロセスを検証できるか？

これが、@OpenGradient を分解して理解するべき理由でもあります。

それは通常のAIアプリを作るのではなく、モデル推論をオンチェーンで検証可能なサービスにしようとしているのです。

$OPG の意義も、AIという概念のトークンとしてだけ捉えるべきではありません。

もしネットワーク内で、毎回の信頼できる推論に対して支払い、検証、清算が必要なら、OPGが引き受けるのはAIコールの背後にある信頼コストです。

ただし、問題もここにあります。

検証可能なAI推論は、物語を語るだけでは動きません。証明コスト、モデル性能、開発者の導入、そして実際の呼び出し量などが、それが本当に必需品かどうかを決めます。

だから私は、#OPG をAIの熱だけで見ていません。

本当の試験問題はこうです。それは、オンチェーンAIを「モデルを呼び出す」段階から「信頼できるモデル」へと前進させられるのか？