6月23日alpha預告：沒空投。但是明天晚上20：00上線Nesa，今天Nesa的booster任務大家都做了吧？我本來想等明天分數刷新了再做，怕不夠分，轉念一想都有booster的份額了，空投也不會少，果然，booster的名額兩三個小時就滿了，幸虧沒等，市場不好有羊毛大家都薅了。
今天研究OpenGradient的時候發現了點東西，所以我要拆一個大多數人說錯了的事。"@OpenGradient 是可驗證AI"——這句話沒錯，但大多數人理解成了一件固定的事：要麼可驗證，要麼不可驗證，二選一。實際上OpenGradient有個叫Trust Menu的機制，我在技術文檔裏看到的，沒見幾個人提過。它的意思是：同一個網絡上，驗證這件事可以按場景選級別。
TEE安全硬件，適合需要數據保密的場景，延遲低，OpenGradient Chat用的就是這一套。zkML零知識證明，適合高風險場景，比如DeFi清算、預測市場，證明強度更高，但計算成本也更高。普通簽名驗證，適合低風險高頻場景，速度最快，成本最低。三種不是三個產品，是同一個網絡上的三個檔位。開發者可以根據自己的業務風險等級選。#OPG
字打了一半手機響了，又是廣告電話，真煩人，我直接掛斷了。好了扯回來，這個設計的意思是：OpenGradient不是在賣"可驗證AI"這個標籤，它在賣的是"可調節的信任基礎設施"。這兩件事定價邏輯完全不同。前者是功能，後者是協議層。協議層的東西，滲透進越多上層應用，越難被替換。
反正就這樣了，說回$OPG 。Trust Menu三種驗證方式，計算成本不同，結算費用不同，最終全部走OPG結算。高風險場景用zkML，一次驗證的成本遠高於普通簽名。網絡裏跑的高風險業務越多，每一筆推理消耗的OPG就越高。這不是線性增長，是非線性的。但前提依然是：那些高風險場景的開發者，真的來了嗎？這個問題我還沒答案。#opg $OPG
今天研究OpenGradient的時候發現了點東西，所以我要拆一個大多數人說錯了的事。"@OpenGradient 是可驗證AI"——這句話沒錯，但大多數人理解成了一件固定的事：要麼可驗證，要麼不可驗證，二選一。實際上OpenGradient有個叫Trust Menu的機制，我在技術文檔裏看到的，沒見幾個人提過。它的意思是：同一個網絡上，驗證這件事可以按場景選級別。
TEE安全硬件，適合需要數據保密的場景，延遲低，OpenGradient Chat用的就是這一套。zkML零知識證明，適合高風險場景，比如DeFi清算、預測市場，證明強度更高，但計算成本也更高。普通簽名驗證，適合低風險高頻場景，速度最快，成本最低。三種不是三個產品，是同一個網絡上的三個檔位。開發者可以根據自己的業務風險等級選。#OPG
字打了一半手機響了，又是廣告電話，真煩人，我直接掛斷了。好了扯回來，這個設計的意思是：OpenGradient不是在賣"可驗證AI"這個標籤，它在賣的是"可調節的信任基礎設施"。這兩件事定價邏輯完全不同。前者是功能，後者是協議層。協議層的東西，滲透進越多上層應用，越難被替換。
反正就這樣了，說回$OPG 。Trust Menu三種驗證方式，計算成本不同，結算費用不同，最終全部走OPG結算。高風險場景用zkML，一次驗證的成本遠高於普通簽名。網絡裏跑的高風險業務越多，每一筆推理消耗的OPG就越高。這不是線性增長，是非線性的。但前提依然是：那些高風險場景的開發者，真的來了嗎？這個問題我還沒答案。#opg $OPG