最近、AIインフラについて勉強しているときに、面白いことに気づきました。

ほとんどの人は、よりスマートなモデル、より速いモデル、より大きなモデルの構築に焦点を当てていますが、その下に隠れているもっと大きな問題にはほとんどの人が注目していません。

実際に、AIシステムが期待通りに実行されたかどうかをどうやって確認するのでしょうか？

その問いは、人々が思っている以上に重要です。

今、ほとんどのAIシステムは中央集権的なインフラ内で動作しており、ユーザーは単にプロバイダーを信頼しています。計算は閉じられたサーバーの背後で行われ、実行中に何が起こったのかを独立して確認する方法はほとんどありません。

その問題が私を@OpenGradient の研究に向かわせ、彼らのアーキテクチャの一部がすぐに目を引きました：HACA。

私の注意を引いたのは、HACAがAIの知能自体の向上に焦点を当てていないことです。

それは信頼できる実行に焦点を当てています。

このアーキテクチャは、安全なハードウェアエンクレーブ、リモートアテステーション、機密コンピューティング環境、そしてオンチェーン検証を組み合わせて、計算がプライベートに行われながらも、実行が正当であったという証明を生成できるようにしています。

それは信頼モデルを完全に変えます。

AIエージェントが支払い、プライベートデータ、自律的な意思決定を扱い始めると、検証インフラの重要性を多くの人がまだ過小評価していると思います。

時には、最大の機会は知能を構築することではありません。

信頼できる知能を作るシステムを構築することにあります。
#OPG $OPG #HACA
AIインフラの未来にとって何がより重要ですか？