#opg $OPG Ты заставляешь 100 проверочных узлов каждый прогонять большую модель по одному разу? С головой всё в порядке?
Традиционные блокчейны делают именно так: каждый узел перематывает заново каждую транзакцию. С переводами так ещё куда ни шло, но AI сразу выходит из строя. LLM на 70B параметров: один инференс требует, чтобы GPU работал полдня. Заставить 100 узлов прогнать по разу — это в 100 раз больше вычислительной мощности в пустую, а результаты ещё и не одинаковые. Потому что у AI по природе есть недетерминизм: если поднять температуру, вывод каждый раз будет разный. Вся эта логика в корне не работает.
OpenGradient поменял подход: выполняют и проверяют — полностью разделив.
В сети есть три типа ролей, и каждая занимается своим делом. Узлы-инференсеры специально запускают модель, а затем генерируют доказательство — либо через аппаратное подтверждение TEE: чтобы код доказательства и окружение не были изменены; либо через математическое доказательство ZKML, доказывающее, что модель действительно выдала тот результат. При этом на всём протяжении никто не видит ни веса, ни входные данные. Полные узлы занимаются только проверкой валидности доказательства — в миллисекунды, и не важно, ты внутри работал 50 мс или 5 секунд. Узлы данных в TEE забирают внешние данные, защищая от перехвата и подмены.
OPG — это главная жила сети. Общий объём 1 млрд, и он не увеличивается. Пользователи тратят OPG, чтобы вызывать модели; узлы инференса $OPG и узлы валидации зарабатывают OPG; чтобы войти в сеть, узлы должны заложить OPG — за злонамеренные действия средства конфискуют. Разработчики размещают модели на Model Hub: даже когда ими пользуются другие, они тоже получают долю OPG. В замкнутом цикле каждое действие либо расходует, либо блокирует OPG — вот и есть жёсткая ценовая логика.
По состоянию на апрель 2026 года сеть уже запустила более 4400 моделей, обслужила более 2 млн верифицируемых инференсов и сгенерировала более 500 тыс. криптографических доказательств. Отдельных кошельков — более 260 тыс. В проект вложились a16z crypto и Coinbase Ventures на $9,5 млн. 15 июня он только что вышел на Upbit.
Эта архитектура превращает AI из «чёрного ящика, которому верь как хочешь» в «прозрачные вычисления, которые можно проверить в любой момент». Каждый инференс аудитируем, не нужно доверять какому-то одному оператору. Уровень валидации не трогает ваши исходные данные — приватность и доверенность обеспечиваются одновременно.
Сходи сам — полистай данные их тестнета, не ограничивайся тем, что тебе рассказывают на словах.
@OpenGradient
Традиционные блокчейны делают именно так: каждый узел перематывает заново каждую транзакцию. С переводами так ещё куда ни шло, но AI сразу выходит из строя. LLM на 70B параметров: один инференс требует, чтобы GPU работал полдня. Заставить 100 узлов прогнать по разу — это в 100 раз больше вычислительной мощности в пустую, а результаты ещё и не одинаковые. Потому что у AI по природе есть недетерминизм: если поднять температуру, вывод каждый раз будет разный. Вся эта логика в корне не работает.
OpenGradient поменял подход: выполняют и проверяют — полностью разделив.
В сети есть три типа ролей, и каждая занимается своим делом. Узлы-инференсеры специально запускают модель, а затем генерируют доказательство — либо через аппаратное подтверждение TEE: чтобы код доказательства и окружение не были изменены; либо через математическое доказательство ZKML, доказывающее, что модель действительно выдала тот результат. При этом на всём протяжении никто не видит ни веса, ни входные данные. Полные узлы занимаются только проверкой валидности доказательства — в миллисекунды, и не важно, ты внутри работал 50 мс или 5 секунд. Узлы данных в TEE забирают внешние данные, защищая от перехвата и подмены.
OPG — это главная жила сети. Общий объём 1 млрд, и он не увеличивается. Пользователи тратят OPG, чтобы вызывать модели; узлы инференса $OPG и узлы валидации зарабатывают OPG; чтобы войти в сеть, узлы должны заложить OPG — за злонамеренные действия средства конфискуют. Разработчики размещают модели на Model Hub: даже когда ими пользуются другие, они тоже получают долю OPG. В замкнутом цикле каждое действие либо расходует, либо блокирует OPG — вот и есть жёсткая ценовая логика.
По состоянию на апрель 2026 года сеть уже запустила более 4400 моделей, обслужила более 2 млн верифицируемых инференсов и сгенерировала более 500 тыс. криптографических доказательств. Отдельных кошельков — более 260 тыс. В проект вложились a16z crypto и Coinbase Ventures на $9,5 млн. 15 июня он только что вышел на Upbit.
Эта архитектура превращает AI из «чёрного ящика, которому верь как хочешь» в «прозрачные вычисления, которые можно проверить в любой момент». Каждый инференс аудитируем, не нужно доверять какому-то одному оператору. Уровень валидации не трогает ваши исходные данные — приватность и доверенность обеспечиваются одновременно.
Сходи сам — полистай данные их тестнета, не ограничивайся тем, что тебе рассказывают на словах.
@OpenGradient