#opg $OPG Irmãos, na última vez desmontamos a separação da verificação de execução da HACA. Hoje vou trocar o ângulo e destrinchar como os nós de verificação realmente funcionam — porque esta é a chave para a OGP conseguir rodar.
A lógica de consenso das cadeias tradicionais é bem simples: cada nó de validação reroda a mesma transação, repetindo o resultado. Só que inferência de IA não funciona bem assim. Fazer 100 nós rodarem 70B de LLM uma vez cada equivale a gastar 100 vezes o custo para obter o mesmo resultado — é basicamente perder tempo e dinheiro.
Como a Opg faz? Nós de validação nem encostam no modelo.
O nó inteiro só faz três coisas: registro do nó, processamento de pagamentos e liquidação de provas. Quem faz a inferência roda o modelo, gera uma prova de hardware TEE ou uma prova de conhecimento zero em ZKML e entrega aos nós completos. Os nós verificam apenas a validade criptográfica — checam se a assinatura está correta, se os valores de PCR fazem sentido. Eles nem precisam saber qual prompt é, qual modelo foi usado ou o que foi retornado. Verificar uma prova leva tempo no nível de milissegundos, completamente diferente do atraso de segundos de rerodar inferência.
O mais “safado” é que — inferência e verificação acontecem em duas linhas do tempo diferentes. A requisição do usuário vai direto para o nó de inferência, responde rápido e não passa pela blockchain no fluxo inteiro. A verificação é assíncrona: os nós completos validam aos poucos e só depois registram na cadeia. Assim, separa-se o “rápido” do “confiável”.
A camada de consenso usa CometBFT, compatível com Cosmos SDK e EVM. Escolher isso é por ser maduro: desenvolvedores já sobem direto usando Hardhat, Foundry e MetaMask. Mas atenção: o whitepaper diz claramente que a chamada nativa de contratos para a função de inferência de IA ainda não foi implementada. Por enquanto, o foco é chamar pela camada de aplicação; chamar pela camada de contrato é para depois.
Sobre os tokens: total de 1 bilhão. No TGE, a circulação real é só ~10%. Distribuição: 40% para o ecossistema; 15% para a fundação; 15% para contribuidores; 10% para investidores; 10% para recompensas de staking; 6% para liquidez; 4% para airdrop. As recompensas de staking ficam travadas por 96 meses — a inflação é pressionada bem forte. Com o supply em circulação pequeno, a volatilidade é grande; fiquem espertos. Dando uma frase sincera: o desenho da camada de verificação da OGP é mais honesto do que a maioria dos projetos “blockchain + IA” — porque o que ela diz é “verificar na cadeia o resultado da IA”, não “rodar IA na cadeia”. Essas duas coisas são essencialmente diferentes. Mas o desafio também está aí: hoje as provas de verificação já estão em 500 mil+ e as de inferência em 2 milhões+. A ordem de grandeza ainda está longe. Nos próximos seis meses, foquem nos dados reais de chamadas da camada de verificação — isso é mais concreto do que qualquer gráfico de K.
Irmãos, dá para levar adiante esse caminho de camada de verificação de IA descentralizada? Comentem no bloco de comentários @OpenGradient
A lógica de consenso das cadeias tradicionais é bem simples: cada nó de validação reroda a mesma transação, repetindo o resultado. Só que inferência de IA não funciona bem assim. Fazer 100 nós rodarem 70B de LLM uma vez cada equivale a gastar 100 vezes o custo para obter o mesmo resultado — é basicamente perder tempo e dinheiro.
Como a Opg faz? Nós de validação nem encostam no modelo.
O nó inteiro só faz três coisas: registro do nó, processamento de pagamentos e liquidação de provas. Quem faz a inferência roda o modelo, gera uma prova de hardware TEE ou uma prova de conhecimento zero em ZKML e entrega aos nós completos. Os nós verificam apenas a validade criptográfica — checam se a assinatura está correta, se os valores de PCR fazem sentido. Eles nem precisam saber qual prompt é, qual modelo foi usado ou o que foi retornado. Verificar uma prova leva tempo no nível de milissegundos, completamente diferente do atraso de segundos de rerodar inferência.
O mais “safado” é que — inferência e verificação acontecem em duas linhas do tempo diferentes. A requisição do usuário vai direto para o nó de inferência, responde rápido e não passa pela blockchain no fluxo inteiro. A verificação é assíncrona: os nós completos validam aos poucos e só depois registram na cadeia. Assim, separa-se o “rápido” do “confiável”.
A camada de consenso usa CometBFT, compatível com Cosmos SDK e EVM. Escolher isso é por ser maduro: desenvolvedores já sobem direto usando Hardhat, Foundry e MetaMask. Mas atenção: o whitepaper diz claramente que a chamada nativa de contratos para a função de inferência de IA ainda não foi implementada. Por enquanto, o foco é chamar pela camada de aplicação; chamar pela camada de contrato é para depois.
Sobre os tokens: total de 1 bilhão. No TGE, a circulação real é só ~10%. Distribuição: 40% para o ecossistema; 15% para a fundação; 15% para contribuidores; 10% para investidores; 10% para recompensas de staking; 6% para liquidez; 4% para airdrop. As recompensas de staking ficam travadas por 96 meses — a inflação é pressionada bem forte. Com o supply em circulação pequeno, a volatilidade é grande; fiquem espertos. Dando uma frase sincera: o desenho da camada de verificação da OGP é mais honesto do que a maioria dos projetos “blockchain + IA” — porque o que ela diz é “verificar na cadeia o resultado da IA”, não “rodar IA na cadeia”. Essas duas coisas são essencialmente diferentes. Mas o desafio também está aí: hoje as provas de verificação já estão em 500 mil+ e as de inferência em 2 milhões+. A ordem de grandeza ainda está longe. Nos próximos seis meses, foquem nos dados reais de chamadas da camada de verificação — isso é mais concreto do que qualquer gráfico de K.
Irmãos, dá para levar adiante esse caminho de camada de verificação de IA descentralizada? Comentem no bloco de comentários @OpenGradient