$Saya sudah nulis versi dari gaya penulisan yang kamu tentukan sebelumnya. OPG di sini saya tulis sebagai OpenGradient, yang merupakan proyek yang fokus pada ‘AI inferensi yang dapat diverifikasi’; data menunjukkan bahwa OPG terutama digunakan untuk pembayaran inferensi, monetisasi model, keamanan staking, akses aplikasi, dan tata kelola.

Baru-baru ini, ada satu masalah yang semakin jelas di jalur AI:

Semua orang berlomba-lomba untuk menunjukkan seberapa kuat modelnya, tetapi sangat sedikit yang mempertanyakan apakah output model bisa diverifikasi.

Ini juga menjadi aspek menarik dari $OPG dan @OpenGradient yang ada di belakangnya.

Ini bukan hanya aplikasi AI biasa, tetapi ‘AI inferensi yang dapat diverifikasi’.

Secara sederhana, setelah AI memberikan hasil, pengguna tidak bisa hanya percaya pada black box, tetapi harus melalui mekanisme on-chain, agar proses inferensi, hasil pemanggilan, dan layanan model lebih dapat dipercaya.

#OPG ingin melakukan lebih dari sekadar mempresentasikan konsep AI, tetapi mengubah inferensi AI menjadi layanan jaringan yang dapat diselesaikan, diverifikasi, dan dikenakan biaya.

Kunci dari $OPG juga tidak seharusnya hanya dilihat sebagai aset perdagangan.

Ini lebih mirip dengan token utilitas dalam jaringan, yang mungkin mendukung pembayaran inferensi, monetisasi model, keamanan staking, akses aplikasi, dan kebutuhan tata kelola.

Tetapi masalahnya juga sangat nyata.

Persaingan di jalur inferensi AI sangat ketat, apakah mekanisme verifikasi efisien, apakah pengembang mau mengintegrasikan, dan apakah pemanggilan yang nyata bisa berkelanjutan, semuanya akan menentukan nilai jangka panjangnya.

Jadi saya melihat OPG, tidak hanya dari panasnya AI.

Pertanyaan sebenarnya adalah: apakah ia bisa membawa output AI dari ‘percaya pada model’, ke tahap ‘memverifikasi model’.