OpenGradient = lapisan komputasi AI terverifikasi yang terdesentralisasi

Slogan: Jaringan untuk Kecerdasan Terbuka OpenGradient

Masalah yang dipecahkan:

AI tradisional (OpenAI/Anthropic dll.) adalah kotak hitam: tidak bisa membuktikan 'model mana yang dijalankan, apakah input-output telah dimanipulasi' OpenGradient

API terpusat punya titik kegagalan tunggal, risiko sensor, dan kenaikan harga OpenGradient

Dalam skenario keuangan / medis / audit, harus bisa diaudit dan diverifikasi

Nilai inti: Mengubah inferensi AI menjadi 'default dapat diverifikasi'—eksekusi cepat di luar rantai, bukti kriptografi di dalam rantai, mengombinasikan kecepatan Web2 dengan kepercayaan blockchain.

Dua, teknologi inti: HACA Arsitektur Komputasi AI Campuran (fokus)

HACA = Arsitektur Komputasi AI Hibrida

Satu kalimat: eksekusi dan verifikasi terpisah, penyelesaian asinkron.#OpenGradient $BTC

1) Pembagian tugas node jaringan

Node inferensi (GPU/TEE):

Menjalankan LLM / inferensi model, langsung mengembalikan hasil (latensi rendah), sekaligus menghasilkan bukti TEE atau bukti nol-pengetahuan ZKML

Node penuh (di rantai):

Tidak menjalankan model, hanya memverifikasi bukti, konsensus, penyelesaian biaya OPG (CometBFT+EVM kompatibel)

Node penyimpanan (Walrus):

Menyimpan bobot model, input-output, data bukti

2) Tiga mode verifikasi (pilih sesuai kebutuhan)

Mode TEE (default, cepat):

Lingkungan eksekusi terpercaya (seperti Intel SGX/TDX), bukti enkripsi tingkat perangkat keras, biaya sangat rendah

Mode ZKML (kepercayaan tertinggi):

Bukti pembelajaran mesin nol-pengetahuan, matematis tidak dapat dimanipulasi, cocok untuk skenario keamanan tinggi (keuangan / medis)

Mode Vanilla (tercepat, tanpa verifikasi):

Mengejar kecepatan ekstrem, tanpa bukti, cocok untuk skenario non-sensitif

3) Proses kunci (pengguna → hasil → bukti di rantai)

Pengguna mengirim permintaan (model yang ditentukan, mode verifikasi)

Menjadwalkan ke node inferensi (TEE/GPU)

Node mengembalikan hasil + bukti terenkripsi

Bukti verifikasi asinkron node penuh (tidak menghalangi pengguna)

Verifikasi berhasil → penyelesaian biaya OPG di rantai; gagal → penalti staking node

Tiga, ekonomi token (OPG)

Total supply: 1 miliar OPG (tanpa inflasi, pembakaran permanen)

Rantai: Jaringan utama Base (ERC-20)

Distribusi (kunci):

Ekosistem: 40% (60 bulan pelepasan linier)

Yayasan: 15% (48 bulan)

Kontributor inti: 15% (12 bulan kunci + 36 bulan pelepasan)

Investor / penasihat: 10% (12 bulan kunci + 36 bulan pelepasan)

Hadiah staking: 10% (96 bulan)

Likuiditas / peluncuran: 6% (TGE dibuka sepenuhnya)

Airdrop: 4% (TGE dibuka sepenuhnya)

Kegunaan OPG:

Membayar biaya inferensi (berdasarkan kompleksitas model / durasi)

Staking node (penalti untuk kejahatan)

Pemungutan suara tata kelola

Pembagian untuk pencipta model

Empat, yang kamu tanya tentang LPD: sebenarnya adalah LDP (privasi diferensial lokal)

OpenGradient secara resmi tidak memiliki mekanisme LPD, yang umum dipasangkan dalam industri adalah:

LDP = Privasi Diferensial Lokal (privasi diferensial lokal)

Fungsi: melindungi privasi input pengguna — menambahkan noise pada data / gradien di perangkat pengguna, server tidak mendapatkan data asli

Hubungan OPG dengan LDP:

OPG bertanggung jawab untuk eksekusi model + hasil dapat diverifikasi (mencegah manipulasi)

LDP bertanggung jawab atas privasi input pengguna (mencegah kebocoran)

Keduanya dapat digunakan bersamaan: LDP di sisi pengguna menambahkan noise → jaringan OPG TEE/ZKML inferensi yang dapat diverifikasi → hasil terpercaya dan privasi tidak bocor

OPG internal singkatan yang mudah membingungkan

HACA: Arsitektur Komputasi AI Campuran (inti)

TEE: Lingkungan eksekusi terpercaya (bukti perangkat keras)

ZKML: pembelajaran mesin nol-pengetahuan (bukti matematis)

x402: Protokol pembayaran di rantai (penyelesaian biaya inferensi)

MemSync: Lapisan memori jangka panjang AI OpenGradient

Lima, kemajuan proyek dan data (hingga 2026-05-29)

Testnet: 2 juta + inferensi dapat diverifikasi, 500 ribu + bukti ZKML/TEE OpenGradient

Perpustakaan model: 4500+ model AI (LLM / multimodal / kustom) OpenGradient

Pendanaan: 9.5 juta dolar (a16z accelerator dll)

TGE: 2026-04-21 Jaringan Base diluncurkan

Harga: sekitar **$0.32** (kapitalisasi pasar sekitar 61 juta dolar)