#opg $OPG
我判断 OPG 这类项目，不会只看它是不是蹭上了 AI 叙事，而是会看它把信任放在了哪里。
如果一个项目说自己做去中心化 AI，但推理验证依赖 TEE、硬件厂商、官方模型仓库和中心化执行环境，那我就会非常谨慎。因为这不一定是在消除信任，可能只是把信任从项目方转移到了芯片厂和官方基础设施。
ZKML 当然是个好方向，但现实问题也很明显：成本、延迟、算力压力都不低。真要大规模跑模型，项目方最后会不会为了效率退回更便宜的模式？如果退回去了，那所谓高强度验证还能剩多少？
我更关心的是几个具体问题：模型权重能不能查？推理过程能不能复现？版本更新有没有透明记录？如果硬件或官方节点出问题，链上的“可验证结果”还算不算可信？
所以我现在不会急着给 @OpenGradient 下定论，但我也不会因为它讲了 AI + Crypto，就默认它代表未来。叙事可以很美，底层信任结构必须经得起拆。