Approfondimenti di 随风直到夜郎西(@Square-Creator-da97533d90216)

Oggi stavo dando un'occhiata a un nuovo progetto di terra, e

随风直到夜郎西 · 2026-06-15T18:07:55.000Z

Oggi stavo dando un'occhiata a un nuovo progetto di terra, e nel gruppo c'era un sacco di gente che urlava "AI la narrazione è tornata", ma più guardo, più mi rendo conto che i progetti che possono andare lontano non sono quelli che confezionano l'AI in modo più accattivante, ma quelli che possono risolvere il problema della veridicità dei risultati dell'AI. Seguendo questa questione, guardando a @OpenGradient , credo che la sua principale differenza rispetto alle normali applicazioni AI sia che non si è fermato a "dare agli utenti una chat", ma ha cercato di fare in modo che l'invocazione del modello, la verifica dei risultati, l'input dei dati e la liquidazione della rete siano un insieme di standard di base. Il cuore di OpenGradient non è far sì che tutti i calcoli siano forzati sulla blockchain, ma utilizzare l'architettura di calcolo AI ibrida HACA per separare i diversi passaggi: il Nodo di Inference è responsabile dell'esecuzione del modello, il Nodo Completo si occupa di verificare le prove e mantenere il libro mastro, il Nodo Dati è responsabile di portare in modo sicuro i dati esterni, mentre i modelli e i grandi documenti di prova vengono archiviati off-chain. Questo design è molto realistico, perché l'inferenza AI non è come un normale trasferimento di fondi, coinvolge spesso grandi modelli, GPU, finestre di contesto e risposte a bassa latenza; se ogni nodo ripete i calcoli, la rete non può funzionare. La vera parte preziosa è la gestione separata di "velocità" e "affidabilità". Le chiamate a basso rischio possono garantire l'efficienza in modo leggero, mentre gli scenari di alto valore possono utilizzare TEE o ZKML per aumentare la robustezza delle prove. In altre parole, gli sviluppatori non devono scegliere tra efficienza centralizzata e affidabilità on-chain, ma possono scegliere il livello di verifica in base allo scenario. Ad esempio, il risk management on-chain, le strategie DeFi, i suggerimenti per il trading degli AI Agent e le chiamate del mercato dei modelli necessitano di prove che "questo risultato proviene effettivamente dal modello specificato e dall'ambiente specificato". OpenGradient Chat porta questa capacità in un'interfaccia percepibile per l'utente comune. Non si tratta semplicemente di chi risponde più velocemente, ma di ricordare a tutti che la privacy, l'isolamento dell'identità e la crittografia dei contenuti nelle conversazioni AI dovrebbero essere configurazioni di base. Per #OPG , raccomanderei di concentrarsi di più su: $OPG può sostenere il pagamento dell'inferenza, gli incentivi per i nodi, i guadagni degli sviluppatori di modelli e la governance ecologica. Se queste esigenze iniziano a muoversi, OpenGradient non sarà solo un modo per cavalcare l'onda dell'AI, ma sta costruendo una rete di calcolo pubblico verificabile per l'AI. #BTC #ETH