オンチェーンでAIを動かすって話を前に聞いて、聞いた瞬間に眉をひそめたものだ。たいていのプロジェクトはデモ級の“見せ物”で、@OpenGradient のHACAを徹底的に掘り下げて初めて、この道がちゃんと通ると感じた。
難しさはそんなに複雑じゃない。推論はGPUを食い、Agentはクロスチェーンでデータを取りに行き、統計は長時間の定常計算が必要。さらに、「1つのノードに全部やらせる」ことを要求するせいで、遅すぎて使い物にならないか、値段が高すぎて見合わないかのどちらかになる。市場の多くのプロジェクトはこの段階で詰まる。実測でも、推論を3回試しただけでノードが崩壊した。
別の業界の例で言うと、これはまともな病院の診療科分けと同じだ。病院は総合医に心臓バイパスをやらせないし、外科部長に風邪を見させもしない。救急、画像診断、手術、薬局――それぞれが別で、互いに連携（オーケストレーション）する。HACAが採っているのはこの考え方だ。Full NodesはThe Judgeとして検証と裁定を担当し、Inference NodesはAI推論を専門に回す。さらにAgent推論や統計分析に特化した役割もある。下には分散型GPUや専用アクセラレータを“計算力の土台”として配置している。各業務を最適なノードに割り当てないと、チェーンが1回の推論で詰まってしまう。
$HEI
私は前は、異種分業は単なるエンジニアリング上の最適化だと思っていた。でも極限まで突き詰めてようやく分かった。これは、オンチェーンAIが“規模化”できるかどうかのカギだ。Web2はとっくに異種のクラスタに分けている――推論GPUは推論GPU、統計CPUは統計CPUで役割分担している。オンチェーンはずっとEVMという汎用環境でAIを無理やり受け止めてきた。つまり、総合医に徹夜で手術をさせるようなものだ。できないわけじゃないが、大きくはできないし、長くも続かない。HACAはオンチェーンの計算力を、初めて“分業として明確に”成立させた。4500以上のモデル、200万回以上の検証可能な推論を回しても崩れなかった。
私はそれを万能だなんて言って押し付けない。異種アーキテクチャの代償は、調整（コーディネーション）の複雑さが増すことだ。ノード同期、インセンティブ、悪事のペナルティ――どれか1つでもズレれば、分業全体が性能を逆に食い始める。テストネット段階では報酬カーブもまだ調整中で、初期の開発者はバージョンの揺らぎを背負う必要がある。分散型GPUの安定性もまた不確定だ。
$BTW
私が自分で見たいことも、なかなか現実的だ。$OPG のメインネット稼働後、HACA各種ノードの分布のスナップショットを見たい。複雑なAgentタスクを一周完了させる端から端までのレイテンシも見たい。そして、悪事を働くノードがThe Judgeに見つけられて権限が剥奪されたとき、オンチェーンでどう記録されるのかも見たい。これらが確認できるまでは、私はオンチェーンAIを“ゆっくり掘り下げる”ほうがいい。焦って“すごい”と叫ぶつもりはない。
#opg