Большинство ончейн-проектов в сфере ИИ предлагают просто слепо доверять их инференсу. @OpenGradient отказывается от такого подхода.
Их архитектура HACA объединяет доказательства zkML с доверенными средами исполнения (TEE) — и этот двойной подход важнее, чем многие думают.
zkML даёт криптографическое доказательство того, что модель действительно отработала корректно. TEE изолируют выполнение, сохраняя конфиденциальность входных данных. Вместе они решают две самые сложные проблемы ончейн-ИИ: проверяемость И конфиденциальность.
Сгенерировано более 500 тыс. доказательств zkML. Более 2 млн проверяемых инференсов. Это реальная инфраструктура, а не просто white paper.
Цена выросла на 6,8% при объёме торгов в $2 млн — тихое накопление, пока рынок не замечает проверяемый ИИ.
Полная открытая история сделок нашего алгоритма (и прибыльных, и убыточных) — в профиле, если хотите увидеть цифры без прикрас.
Что сломается раньше: стоимость генерации доказательств zkML или темпы привлечения разработчиков?
$OPG #OPG
Их архитектура HACA объединяет доказательства zkML с доверенными средами исполнения (TEE) — и этот двойной подход важнее, чем многие думают.
zkML даёт криптографическое доказательство того, что модель действительно отработала корректно. TEE изолируют выполнение, сохраняя конфиденциальность входных данных. Вместе они решают две самые сложные проблемы ончейн-ИИ: проверяемость И конфиденциальность.
Сгенерировано более 500 тыс. доказательств zkML. Более 2 млн проверяемых инференсов. Это реальная инфраструктура, а не просто white paper.
Цена выросла на 6,8% при объёме торгов в $2 млн — тихое накопление, пока рынок не замечает проверяемый ИИ.
Полная открытая история сделок нашего алгоритма (и прибыльных, и убыточных) — в профиле, если хотите увидеть цифры без прикрас.
Что сломается раньше: стоимость генерации доказательств zkML или темпы привлечения разработчиков?
$OPG #OPG