OpenGradient $OPG について私の注意を引いたのは、「信頼不要なAI」という見出しの約束ではありませんでした。むしろ技術ドキュメントの奥にひっそり埋め込まれた、検証可能性にはコストがかかるという認め方でした。つまり、ZKMLの証明は標準推論の1,000〜10,000倍遅いのです。#OPG @OpenGradient は、自分たちが誰にでもAIのブラックボックス問題を解決すると位置づけていますが、実際にはその解決策が最初に使いやすいのは、適用先が限られた一部のアプリケーションです――高リスクな金融判断、オンチェーン・エージェント、DeFiのリスクモデルなどです。そこではレイテンシのトレードオフが許容でき、監査要件は絶対に譲れません。検証オーバーヘッドがほぼない「バニラ推論」は、もう一方の端に位置しており、機能的にはすでにどの集中型プロバイダが提供しているものと見分けがつきません。少なくとも現時点でこのプロジェクトが実際に作っているのは、クラウドAIの汎用的な置き換えではなく、重要度の高いイレギュラー（例外ケース）に対する信頼レイヤーです。より広い約束――検証可能なAIがアプリケーション全体で標準要件になること――は、時間とともに証明生成がどれだけ安く速くなるかにかかっています。これは「打ち上げ当日からの新機能」ではなく、圧縮の問題です。デフォルト設定と高度なモードが、別製品のように感じなくなるのは、どれくらい先の話でしょうか？