Когда речь заходит о проекте $OPG , первое, что приходит на ум, это то, как на прошлой неделе я использовал ИИ для написания отчета. Компания недавно внедрила ИИ-ассистента, который помогает организовать протоколы встреч, и в начале это было просто супер — я в основном копировал и вставлял. Однако в прошлую среду он вдруг сбился и перевел рост выручки на 12% во втором квартале как снижение на 12%. Если бы я не глянул еще раз, мог бы сильно разозлить босса. Когда я спросил IT-специалиста, что произошло, он развел руками и сказал, что модель — черный ящик, никто не может объяснить. В тот момент у меня возникло одно чувство: каким бы крутым ни был ИИ, если ты не можешь проверить, что он выдает, это все равно что вести машину с закрытыми глазами.

@OpenGradient как раз и решает эту проблему. Они полностью разделили выполнение и верификацию, узлы вывода сосредоточены на работе моделей, результаты выдаются за миллисекунды; полные узлы просто проверяют криптографические доказательства, без повторных вычислений. Верификация предлагает три уровня: TEE использует аппаратное обеспечение Intel SGX, что достаточно для повседневных задач; ZKML использует математические доказательства, самый жесткий вариант, но с высокой задержкой; Vanilla покрывает низкорисковые сценарии самостоятельно. Проще говоря, это как меню доверия: хочешь скорость или безопасность — выбирай сам.

21 апреля на основной сети Base было запущено 4400+ моделей, обработано более 2 миллионов выводов. a16z инвестировал 9,5 миллиона, Coinbase Ventures также вложились, а Binance 22 мая выйдет на спот-рынок, Upbit тоже не отстает. Общий объем — 1 миллиард, в обращении 190 миллионов, 21 июня будут разблокированы 9,13 миллиона долей фонда, примерно 162 тысячи долларов, краткосрочное предложение под давлением.

С технологической точки зрения я поддерживаю направление проверяемого ИИ, но стоит сказать честно: TEE зависит от аппаратного обеспечения Intel, а SGX раньше подвергался побочным атакам; ZKML безопасен, но дорог. Настоящее испытание заключается не в том, сможет ли технология работать, а в том, готов ли рынок платить больше за "проверяемое". Как только это будет реализовано в высоко-регулируемых сферах, таких как финансы и здравоохранение, тогда и станет понятно, насколько это действительно стоит.

Больше всего меня поразил дизайн конфиденциальности: пользователь вводит данные, они шифруются на локальном уровне, идентификационные метки удаляются перед тем, как попасть в модель, ни проект, ни операторы узлов не видят исходный запрос. Это не временная заплата, а четкая граница с самого начала. В этой волне Web3+AI, оставляя идентичность за собой и передавая интеллект сети, возможно, именно так должен выглядеть топовый ИИ будущего. Друзья, кто заинтересован, могут сами ознакомиться с документами, протестировать их Chat и почувствовать ту самую доверительную атмосферу, которую можно проверить. #OPG

Что вас больше всего впечатляет в проекте $OPG ?