暗号市場の「簡単に稼げる」時代は終わった‼️

私たちはもはや、牛市であれ兄弟であれ、少しでも熱気のあるプロジェクトを見ることは難しい。買えば十倍百倍の上昇を期待できたあの頃とは違う。

しかし、強哥は推測する。現在のAIは、間違いなく初期インターネットの熱狂の波に向かっている。これは一つの時代の恩恵だ。

今何をしていようとも、ぜひこの時代の波を掴んでほしい‼️

もし今のAIを強力な「闇の仲介者」に例えるなら、@OpenGradient@の登場は、その仲介者に監視を装着し、直接ブロックチェーン上で働かせるためのものだ。

皆さんにわかりやすく三つの側面に分解して解説する：

1️⃣「推論の信頼性不足」の問題を解決 (Verifiable Inference)

* 痛点： 現在のAI推論はほとんどが中央集権的なサーバー（例：OpenAI）上にある。質問すれば答えは返ってくるが、そのモデルを本当に使った証明や、結果が改ざんされていない証明はできない。

* 解決策： OpenGradientはZKML（ゼロ知識証明機械学習）とTEE（信頼できる実行環境）技術を用いて、各AI計算にデジタル証明を提供。これにより、ユーザーは確信できる：この結果は指定されたモデルによって生成され、過程も干渉されていないと。

2️⃣「AIのオンチェーン化が難しい」問題を解決 (On-chain Integration)

* 痛点： イーサリアムなどの従来のパブリックチェーンは計算能力が低く、複雑なAIモデルを動かせない。開発者はスマートコントラクト内でAIを呼び出したいが、通常は複雑なクロスチェーンやオフチェーンのブラックボックス処理を経由し、非常に非効率。

* 解決策： HACA（異種AI計算アーキテクチャ）とPIPE（並列推論エンジン）を開発。これはまるでブロックチェーンに「専用GPU」を搭載したようなもので、開発者は普通の関数呼び出しのように、Solidityコントラクト内でスムーズにAI推論を呼び出せ、ブロックチェーンのコンセンサスを阻害しない。

3️⃣「モデルの所有権と検閲」の問題を解決 (Decentralized Model Hub)

* 痛点： 一流のモデルは大企業に独占されており、いつでもあなたのモデルを削除したり、インターフェースを改変したり、特定のコンテンツを検閲したりできる。

* 解決策： そのModel Hubは「Web3版のHugging Face」と呼ばれる。モデルの重みやメタデータは分散型ネットワークに保存され、改ざん不可でアクセス制限もない。誰でもモデルを公開・呼び出しでき、トークンインセンティブによって「モデル＝資産」として機能し、オープンソースAIに検閲耐性のある土壌を提供。

最終的な目的：
OpenGradientはAIを「見える化・信頼化・スマートコントラクトに直接駆動される」分散型インフラに変えることで、Web3の世界における「シングルポイント故障」や「信頼のブラックボックス」問題を根絶する。