ほとんどのオンチェーンAIプロジェクトは、推論結果を無条件に信頼するよう求めます。@OpenGradientは違います。

同社のHACAアーキテクチャは、zkML証明とTrusted Execution Environments（TEE）を組み合わせています。この二重のアプローチが重要であることは、あまり認識されていません。

zkMLは、モデルが実際に正しく実行されたことを暗号学的に証明します。TEEは実行環境を隔離し、入力データのプライバシーを守ります。この2つを組み合わせることで、オンチェーンAIにおける最も難しい2つの課題、つまり検証可能性と機密性を解決します。

zkML証明の生成数は50万件超。検証可能な推論は200万件超。これはホワイトペーパー上の話ではなく、実際に稼働しているインフラです。

取引高200万ドルで価格は+6.8%。市場が検証可能なAIに注目していない間に、静かに買い集められています。

勝ちも負けも含めた、私たち自身のアルゴリズムの全公開トラックレコードは、加工なしの数字を見たい方のためにプロフィールに掲載しています。

先に限界を迎えるのはどちらでしょうか？ zkMLの証明コスト、それとも開発者の導入曲線？

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