Aseară, am avut o discuție neplăcută cu Shirley, iar ea s-a plâns de o strategie de arbitraj pe care a rulat-o luna trecută. Din cauza celor câteva secunde dintre calculul AI-ului off-chain și execuția on-chain, a fost tranzacționată preventiv, rezultând o pierdere de trei ETH și jumătate. Am fost destul de dezamăgit, așa că, atunci când am ajuns acasă târziu și monitorizam piața, am deschis întâmplător Chat-ul nou lansat (@OpenGradient ) pentru a testa alertele de lichidare a ETH. Nu aveam mari speranțe, crezând că este doar un alt API ieftin.

În mod neașteptat, am testat trei strategii sensibile cu acesta și niciuna dintre ele nu a fost blocată de controlul riscului. Mai mult, logica sa de raționament a fost defalcată foarte temeinic, mult superioară acelor versiuni deteriorate de pe piață. M-am gândit, dacă Shirley ar fi folosit acest sistem, s-ar putea să se laude și acum cu el, fără să-și facă griji pentru acei trei ETH și jumătate.

Ceea ce m-a impresionat cu adevărat a fost motorul său de pre-execuție paralelă PIPE și arhitectura hibridă HACA. Care este cea mai mare teamă în arbitrajul DeFi? Decalajul de încredere dintre calculul off-chain și execuția on-chain este de câteva secunde, iar ZKML tradițional este incredibil de lent. OpenGradient, pe de altă parte, integrează inferența AI direct în procesul de producție a blocurilor, calculând și verificând din mers, consensul fiind finalizat on-chain în momentul în care se obține rezultatul. Latența redusă a Web2, combinată cu proprietatea criptografică, îl face un factor revoluționar pentru strategiile sensibile la timp.

Confidențialitatea este, de asemenea, o preocupare majoră. Anterior, simțeam că ofer doar flux gratuit pentru modele centralizate, la scară largă. Releul HTTP Oblivious și gateway-ul de încredere TEE asigurau că adresa mea IP și textul clar al politicii nu erau niciodată interconectate. Acum, datele care rulează sunt un activ independent sub protecție criptată; plătesc pentru puterea de calcul, dar cumpăr capacitate reală de execuție.

În prezent, rețeaua găzduiește peste 2000 de modele, a finalizat peste 2 milioane de inferențe verificabile și a obținut o finanțare de 9,5 milioane de dolari, condusă de a16z. Transformarea datelor dintr-un consumabil într-un activ verificabil - așa ar trebui să arate IA descentralizată.

Desigur, economia de tokenuri necesită, de asemenea, o analiză atentă. Oferta totală de $OPG este fixată la 1 miliard, cu aranjamente de deblocare pentru porțiunile inițiale ale echipei și investitorilor. Aproximativ 10 milioane de tokenuri vor intra în circulație în fiecare lună în primele 12 luni, cererea inițială pentru rețeaua principală fiind susținută în principal de integrarea protocoalelor. Dacă fiecare dintre cele 10 protocoale se ajustează de 1000 de ori pe zi în primul an, la un cost de echivalentul a 0,01 USD în OPG de fiecare dată, consumul anual la un preț de 1 USD ar fi de aproximativ 36,5 milioane de tokenuri, ceea ce este în prezent insuficient pentru a acoperi presiunea ofertei.

Într-un sector saturat de concepte de IA, OpenGradient se concentrează cel puțin pe abordarea problemelor reale de încredere și confidențialitate.#OPG