ほとんどのオンチェーンAIプロジェクトは、オフチェーンのブラックボックスを盲目的に信頼するよう求めます。@OpenGradientはそれを拒みます。

彼らの着眼点は、AIの信頼性はその証明によって決まるということです。zkMLは、モデルの重みを公開せずにモデルが正しく実行されたことを証明し、TEEは推論の実行中にプライバシーを保ちます。これらをHACAアーキテクチャで組み合わせることで、中央集権型サーバーを信頼する必要のない、検証可能な計算が実現します。

実績がこのアプローチの有効性を裏付けています。検証可能な推論は200万件以上、zkMLの証明は50万件以上生成されています。これはロードマップ上の約束ではありません。Base上に構築され、a16z cryptoの支援を受けた、オンチェーンインテリジェンスのための実働する信頼レイヤーです。

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長期的にスケールさせるのが難しいのは、zkMLの証明生成とTEEハードウェアの供給、どちらでしょうか？

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