奇怪的是，人們衡量人工智能的智力，但很少有人考慮他們所依賴的那種智力控制在誰手中。

如今，人工智能的工作流、學習和決策已成爲一部分。但訪問並不意味着擁有。如果基礎設施集中在某些提供商周圍，那麼一次更新或政策變化就可能改變整個行爲。

因此，我覺得OpenGradient的重點很有趣。似乎並不是在競爭更智能的模型，而是在強調那個層次，它能將信任轉化爲驗證。

當驗證變得可能時，信任就會變得強大。

白皮書中的HACA設計也針對這個問題。推理節點執行，而全節點驗證證明。每個節點不需要重複所有內容，因此速度與問責制可以同時存在。

TEE和ZKML的概念對我而言是有意義的，因爲隱私和證明並不是相互對立的。爲了敏感工作負載，也正在構建可驗證的基礎設施。

每個AI決策背後都應該有證據，而不僅僅是聲明。

對我而言，$OPG 的角度不僅僅是代幣。推理活動、結算和節點激勵共同創造了一個循環，在這個循環中，更高的使用量支持更強大的基礎設施，而更強大的基礎設施又吸引新的建設者。

也許下一個問題不是最聰明的AI是哪一個。

而是這個智力的信任基礎是什麼。

@OpenGradient

#OPG $OPG