最近我對AI基礎設施深挖了一番，OpenGradient讓我印象深刻。
大多數網絡都在談論快速運行AI模型。但我認為更大的挑戰在於確保AI執行實際上是可驗證的，而不會拖慢一切。
這就是OpenGradient的PIPE架構吸引我注意的地方。
PIPE不是在區塊執行內部執行ML推理，而是將推理推入一個並行執行層，然後再進行最終交易結算。這意味著數百個AI請求可以同時運行，同時保持鏈的快速。
我覺得有趣的是驗證的靈活性。
開發者可以選擇：
• ZKML → 最強的加密證明，但執行較慢
• TEE → 硬體證明的安全性，開銷最小
• Vanilla → 在速度最重要時執行最快
這改變了我對鏈上AI的看法。
也許未來不僅僅是去中心化的AI……
而是可以實際被驗證、安全和同時擴展的AI執行。
@OpenGradient #OPG $OPG
$ESPORTS $HEI
AI基礎設施的未來將取決於…