麥通MSX終於TGE了，這是個全球領先的RWA交易平臺，要是上alpha的話預計門檻225-230分
有個羣友問我，@OpenGradient 的模型放在哪裏。我當時隨口說"鏈上"，說完就感覺有點不對。回來翻了技術文檔，準確答案是：模型不在鏈上。鏈上只有一個Blob ID。OpenGradient通過Walrus做去中心化存儲，AI模型本體、zkML證明這些大文件，全部存成blob，存在鏈下。區塊鏈上記錄的，是指向那個blob的ID，僅此而已。
我的第一反應是：這不就是個妥協嗎？但想清楚之後發現，這不是妥協，是唯一可行的做法。一箇中等規模的AI模型動輒幾GB，一個完整的zkML證明文件也不小。如果真的把這些全塞進鏈上，區塊鏈會直接被撐爆，gas費天文數字，整個網絡根本跑不起來。Walrus的設計把存儲和驗證分開了——你不需要把數據放在鏈上，你只需要把"這個數據存在、沒被篡改"的證明放在鏈上。鏈上是驗證層，不是存儲層。
這是一個很多人說"鏈上AI"時根本沒想清楚的問題：鏈上到底該存什麼？OpenGradient的答案是：只存那個最小化的可驗證證明，其他的交給去中心化存儲。這讓OpenGradient Chat背後的模型可以是任意大小，不受鏈上存儲限制。
我現在的判斷就很明確了：在Walrus存儲層的穩定性有公開可查的數據之前，我把這個當作架構完整性的關鍵環節在盯，而不是確定性。如果你是純做短線的，這段和你沒關係。但如果你在評估OpenGradient能不能支撐真實規模的AI工作負載——存儲層的可靠性，是那個沒人在問但應該被問的問題。你覺得"鏈上AI"的存儲這個問題，市場什麼時候會開始認真定價？
說回$OPG ，Walrus存儲這件事本身不直接消耗OPG，但它是整個推理網絡能跑大模型的前提。沒有可靠的去中心化存儲，Model Hub裏4500+模型就是擺設。存儲層穩不穩，決定了上面那條inference需求曲線能不能真實兌現。#opg $OPG
有個羣友問我，@OpenGradient 的模型放在哪裏。我當時隨口說"鏈上"，說完就感覺有點不對。回來翻了技術文檔，準確答案是：模型不在鏈上。鏈上只有一個Blob ID。OpenGradient通過Walrus做去中心化存儲，AI模型本體、zkML證明這些大文件，全部存成blob，存在鏈下。區塊鏈上記錄的，是指向那個blob的ID，僅此而已。
我的第一反應是：這不就是個妥協嗎？但想清楚之後發現，這不是妥協，是唯一可行的做法。一箇中等規模的AI模型動輒幾GB，一個完整的zkML證明文件也不小。如果真的把這些全塞進鏈上，區塊鏈會直接被撐爆，gas費天文數字，整個網絡根本跑不起來。Walrus的設計把存儲和驗證分開了——你不需要把數據放在鏈上，你只需要把"這個數據存在、沒被篡改"的證明放在鏈上。鏈上是驗證層，不是存儲層。
這是一個很多人說"鏈上AI"時根本沒想清楚的問題：鏈上到底該存什麼？OpenGradient的答案是：只存那個最小化的可驗證證明，其他的交給去中心化存儲。這讓OpenGradient Chat背後的模型可以是任意大小，不受鏈上存儲限制。
我現在的判斷就很明確了：在Walrus存儲層的穩定性有公開可查的數據之前，我把這個當作架構完整性的關鍵環節在盯，而不是確定性。如果你是純做短線的，這段和你沒關係。但如果你在評估OpenGradient能不能支撐真實規模的AI工作負載——存儲層的可靠性，是那個沒人在問但應該被問的問題。你覺得"鏈上AI"的存儲這個問題，市場什麼時候會開始認真定價？
說回$OPG ，Walrus存儲這件事本身不直接消耗OPG，但它是整個推理網絡能跑大模型的前提。沒有可靠的去中心化存儲，Model Hub裏4500+模型就是擺設。存儲層穩不穩，決定了上面那條inference需求曲線能不能真實兌現。#opg $OPG