#opg $OPG 検証ノード100台に、それぞれ大規模モデルを1回ずつ実行させるのか？正気か？

従来のブロックチェーンはそうしてきた——各ノードがすべての取引を再実行する。送金なら問題ないが、AIでは話にならない。70BパラメーターのLLMは、1回推論するだけでGPUを何時間も稼働させる必要がある。100台のノードにそれぞれ実行させたら、計算能力を100倍無駄にするうえ、結果も一致しない。AIは本質的に非決定的なものだ。温度を少し上げれば、出力は毎回変わる。この仕組みでは、まったく成り立たない。

OpenGradientは発想を根本から変えた。実行と検証を完全に切り分けたのだ。

ネットワークには3種類の役割があり、それぞれ別の仕事を担う。推論ノードはモデルの実行に特化し、実行後に証明を生成する。TEEによるハードウェアの証明で、コードの実行環境が改ざんされていないことを示すか、ZKMLによる数学的な証明で、モデルが確かにその結果を出したことを示す。どちらの場合も、処理の全過程でモデルの重みも入力データも見えない。フルノードは証明が有効かどうかを検証するだけなので、ミリ秒単位で完了する。基盤となる処理に50ミリ秒かかろうが5秒かかろうが関係ない。データノードはTEE内で外部データを取得し、傍受や改ざんを防ぐ。

OPGはこのネットワークの生命線だ。総供給量は10億で、追加発行はない。ユーザーはOPGを使ってモデルを呼び出し、推論$OPG ノードと検証ノードはOPGを獲得する。ノードは参加するためにOPGをステーキングし、不正をすればその分を没収される。開発者はモデルをModel Hubに登録し、利用されればOPGを受け取れる。循環の中のあらゆる行動がOPGを消費するかロックする——これこそが、価格を支える本質的な仕組みだ。

2026年4月のメインネット稼働時点で、ネットワークにはすでに4,400以上のモデルがホストされ、検証可能な推論を200万回以上処理し、暗号学的証明を50万件以上生成。独立したウォレットは26万以上に達している。a16z cryptoとCoinbase Venturesから950万ドルの出資を受け、6月15日にはUpbitに上場した。

このアーキテクチャは、AIを「信じるかどうかはあなた次第」というブラックボックスから、「いつでも監査できる」透明な計算へと変える。すべての推論を監査でき、特定の運営者を信頼する必要もない。検証レイヤーが元データに触れることはなく、プライバシーと信頼性を同時に実現する。

人の宣伝をうのみにせず、自分でテストネットのデータを見てみよう。
@OpenGradient