#opg $OPG @OpenGradient Słuchaj, jeśli mam być szczery, to sposób, w jaki działa HACA w OpenGradient, jest naprawdę prosty, kiedy to rozłożysz na czynniki pierwsze, ale wciąż wydaje się dość głęboki.

W zasadzie dzielą AI na dwie warstwy. Jedna część działa na węzłach GPU poza łańcuchem, gdzie wszystko jest szybkie, jak w normalnych systemach Web2. Druga część jest na łańcuchu, ale nie wykonuje ciężkich obliczeń. Tylko weryfikuje, czy wykonana praca jest prawdziwa, czy nie.

To jest kluczowa idea.

Bo jeśli spróbujesz uruchomić pełne modele AI bezpośrednio na blockchainie, system staje się ekstremalnie wolny. A jeśli wszystko trzymasz poza łańcuchem, to nie ma zaufania—po prostu akceptujesz wyniki bez dowodu.

Więc ta konfiguracja znajduje się pomiędzy tymi dwoma skrajnościami.

Przepływ jest prosty. Użytkownik wysyła żądanie, węzły GPU to przetwarzają, a model działa poza łańcuchem. Następnie system generuje kryptograficzny dowód tych obliczeń. Ten dowód jest następnie sprawdzany na łańcuchu, zanim ostateczny wynik zostanie zaakceptowany.

To, co mnie wyróżnia, to pomysł „dowodu obliczeń”. To nie tylko AI, które daje odpowiedź, to AI, które faktycznie udowadnia, że wykonało pracę poprawnie.

Węzły GPU zasadniczo wykonują całą ciężką pracę, a za to są nagradzane w ekosystemie.

Na razie wciąż wydaje się na wczesnym etapie, nie do końca dopracowane, ale kierunek ma sens. Jeśli uda im się zrealizować weryfikację płynnie, nie spowalniając przy tym rzeczy, to może stać się solidną warstwą bazową dla AI w Web3.