我最近在瀏覽OpenGradient時，發現自己對基礎設施的關注超過了對人工智能本身的關注。

這不是我所期望的。

大家似乎都對哪個AI模型更聰明、更快或更強大感興趣。這沒錯。但我卻一直卡在一個不同的問題上。

你到底怎麼驗證一個AI系統的行爲？

現在大多數人並不在乎。AI給出答案就算完事了。

但想象一下，AI代理在移動資金、與DeFi協議互動或處理任務，而不需要不斷的人類批准。在某個時刻，人們會想要證據，而不是假設。

這可能就是OpenGradient引起我興趣的原因。

這個項目專注於可驗證的AI基礎設施。這個想法很簡單：AI不僅應該產生結果，還應該有辦法檢查這些結果是否按所聲稱的那樣生成。

我查看了一些網絡活動，數字比我預期的還要大。已經處理了超過200萬次AI推理。生成了超過500,000個加密證明。生態系統包含超過2000個AI模型，並且用戶已超過200萬。

對於一個仍然沒有像許多AI代幣那樣頻繁提及的項目，這並不是一個小的使用量。

該項目背後還有大約950萬美元的資金支持，支持者包括a16z crypto、Coinbase Ventures、NEAR、SV Angel等。

我可能錯了，但我認爲驗證可能會在未來幾年成爲AI領域最大的討論之一。

如果真是這樣，專注於構建信任層而不是追逐注意力的項目，可能會處於與人們今天預期截然不同的位置。

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