我最近在研究AI基礎設施時注意到了一些有趣的事情。

大多數人一直專注於構建更智能的模型、更快的模型、更大的模型……但很少有人關注隱藏在這些背後一個更大的問題。

我們如何真正驗證一個AI系統是否按預期執行？

這個問題比人們意識到的要重要得多。

現在，大多數AI系統在集中式基礎設施中運行，用戶只是信任提供者。計算髮生在封閉服務器的某個地方，幾乎沒有辦法獨立驗證執行過程中發生了什麼。

這個問題促使我花時間研究@OpenGradient ，他們架構中的一部分立即引起了我的注意：HACA。

讓我感興趣的是，HACA並不專注於提升AI智能本身。

它專注於可信執行。

該架構結合了安全硬件區塊、遠程證明、保密計算環境和鏈上驗證，以便計算可以私密進行，同時仍然產生執行合法的證明。

這完全改變了信任模型。

我認爲很多人仍然低估了驗證基礎設施在AI代理開始處理支付、私人數據和自主決策時變得多麼重要。

有時候，最大的機會並不在於構建智能。

而是在於構建可以讓智能值得信賴的系統。
#OPG $OPG #HACA
未來的AI基礎設施中，什麼更重要？