@OpenGradient resmi menyatakan, $OPG digunakan untuk membayar inferensi AI yang dapat diverifikasi, berpartisipasi dalam tata kelola, dan pertumbuhan ekosistem; ekosistemnya mencakup jaringan yang kompatibel dengan EVM, Model Hub, dan SDK untuk pengembang.
Baru-baru ini, ada masalah mencolok di AI on-chain: kontrak pintar dapat dieksekusi secara otomatis, tetapi hasil AI yang dipanggil, sering kali tetap menjadi kotak hitam.
Ini berarti, dunia on-chain yang ingin mengakses AI, tidak bisa sekadar menghubungkan API model dan selesai.
Tantangan sebenarnya terletak pada: apakah hasil inferensi ini telah dirusak? Apakah model telah dijalankan sesuai aturan? Apakah proses pemanggilan dapat diverifikasi?
Ini juga menjadi bagian yang layak untuk dibongkar dari @OpenGradient .
Ini bukan hanya membuat aplikasi AI biasa, tetapi ingin mengubah inferensi model menjadi layanan yang dapat diverifikasi di on-chain.
Makna dari $OPG juga tidak seharusnya dilihat hanya sebagai token konsep AI.
Jika setiap inferensi terpercaya di jaringan memerlukan pembayaran, verifikasi, dan penyelesaian, maka OPG menanggung biaya kepercayaan di balik panggilan AI.
Tapi masalah juga ada di sini.
Inferensi AI yang dapat diverifikasi bukanlah hal yang bisa berjalan hanya dengan bercerita, biaya pembuktian, kinerja model, integrasi pengembang, dan volume panggilan nyata, semuanya akan menentukan apakah itu kebutuhan mendesak.
Jadi saya melihat #OPG tidak hanya dari popularitas AI.
Baru-baru ini, ada masalah mencolok di AI on-chain: kontrak pintar dapat dieksekusi secara otomatis, tetapi hasil AI yang dipanggil, sering kali tetap menjadi kotak hitam.
Ini berarti, dunia on-chain yang ingin mengakses AI, tidak bisa sekadar menghubungkan API model dan selesai.
Tantangan sebenarnya terletak pada: apakah hasil inferensi ini telah dirusak? Apakah model telah dijalankan sesuai aturan? Apakah proses pemanggilan dapat diverifikasi?
Ini juga menjadi bagian yang layak untuk dibongkar dari @OpenGradient .
Ini bukan hanya membuat aplikasi AI biasa, tetapi ingin mengubah inferensi model menjadi layanan yang dapat diverifikasi di on-chain.
Makna dari $OPG juga tidak seharusnya dilihat hanya sebagai token konsep AI.
Jika setiap inferensi terpercaya di jaringan memerlukan pembayaran, verifikasi, dan penyelesaian, maka OPG menanggung biaya kepercayaan di balik panggilan AI.
Tapi masalah juga ada di sini.
Inferensi AI yang dapat diverifikasi bukanlah hal yang bisa berjalan hanya dengan bercerita, biaya pembuktian, kinerja model, integrasi pengembang, dan volume panggilan nyata, semuanya akan menentukan apakah itu kebutuhan mendesak.
Jadi saya melihat #OPG tidak hanya dari popularitas AI.