正直に言うと、今日ああいう自動チェーン上のロボットを見てると、心のどこかがけっこう怖くなる。今やAIが個人投資家の送金を手伝ったり、決済（清算）を確認したりするのは、この界隈ではとっくに日常茶飯事だ。

でも俺はこだわりが強くて、結局いちばん底の部分の脆弱性が補修されてない気がしてならない。真金白銀を何に託してるんだ？もしOpenAIがこっそり重みを改ざんしたらどうする？非中央集権の世界に検証の仕組みがなければ、ただの自己欺瞞だ。

午後は @OpenGradient のドキュメントを死ぬほど読み込んで、ようやく希望が見えた。彼らはAIをブロックチェーンに“押し込む”だけじゃなくて、モデル推論に対して暗号学的な公証を実際にやってる。

あのHACAアーキテクチャがなかなか上手い。推論モデルを動かす処理と、真偽を確かめる部分を徹底的に分離してる。呼び出しはモデルがミリ秒で結果を返すから全然詰まらない。さらに、ノードのバックエンドが生成した証明をチェーンに投げて検証すればいい。俺たちは数学を信じるだけで済む。

いちばん現実的なのは階層型検証メカニズムだ。むやみに、すべての手順を死ぬほど高いZKMLで全部走らせたりしない。例えば、普通の毎日の日次マーケットレポートなら、ゼロコストのTEEで十分。

高額な量化取引のシグナルが絡むなら、躊躇なくZKMLでガチガチに検証する。単なるプロトタイプのテストなら、Vanillaの署名でも軽く対処できる。

彼らのHubを一周見てみたところ、いま2000個以上のモデルがぶら下がってる。開発者がモデルの価格設定をして、外部呼び出しがあればそれだけで“寝てても儲かる”みたいに $OPG 分润の回転が回るのが、かなり実感として分かる。

みんなが気にしてる #OPG のモデルも掘り下げて分かった。狂ったように札を刷る“ただのエアコイン”じゃなくて、稼働と消費のための燃料だ。総量は10億枚で上限が固定。ノードとして働かせるなら、きちんと実質的なステーキングが必要になる。

投資は投資として、俺は褒め言葉だけで済ませたくない。TEEは生まれつきハードウェアメーカーの顔色や、チップが爆弾級の脆弱性を抱えてないかに左右されて信頼が割り引かれる。ZKMLはコストが依然として高く、近いうちにLLMを回すなんて期待は夢を見るような話だ。

それに、結果を先に出してからチェーンに載せるから、時間差が生まれる。その“空白期間”にノードが悪事を働くのを防ぐのは手が尽きやすい。最後に注意点として、彼らの手元にある 55% のチップが、ゆっくりアンロックされると価格が崩れて投げ売りが出る可能性がある。ただ、OpenGradient が確かに痛点を解決しているのは事実で、長期的に見張る価値はあると思ってる。