OpenGradientとは何ですか？

オープングラデーション は、ホスト、実行、検証を行うために構築された分散型インフラストラクチャネットワークです。 AI 大規模なモデル推論において、すべての計算結果から暗号学的証明が生成され、単一の演算子を信頼することなく、オンチェーンで検証できる。

このプロジェクトは自らをオープンインテリジェンスのためのネットワークと称しており、 最近発売 ネットワークの運用を支えるネイティブトークンとして$OPGを採用しています。 OpenGradientは、 AI コプロセッサは、他のエージェント、ブロックチェーン、アプリケーションがルーティングできる専用レイヤーです。 AI ワークロードを中央集権型のAPIプロバイダーに依存するのではなく、分散型で管理する。

OpenGradientはどのような問題を解決するのか？

あらゆる AI アプリケーションは今日、単一の信頼ポイントに依存しています。 AI エージェントがポートフォリオを管理したり、ローンを承認したり、コンテンツをモデレートしたりする場合、どのモデルが実行されたか、どのプロンプトが使用されたか、出力がエンドユーザーに届く前に変更されたかどうかを個別に検証する方法は現在ありません。

Hubspot OpenGradientのドキュメント, AI インフラは少数のプロバイダーに集約されつつあり、それによって3つの具体的な問題が生じている。

• 不透明度： 大規模な言語モデルが、金銭、健康、あるいは統治に影響を与える決定を下す場合、システム内部で何が起こったのかを証明する手段はありません。モデルのバージョンは密かに変更され、システムプロンプトが挿入され、応答がユーザーに知られることなくフィルタリングされる可能性があります。
• 単一障害点: プロバイダがダウンしたり、アクセス速度を制限したり、モデルの動作を変更したりすると、依存するアプリケーションは代替手段も救済策もなく動作しなくなります。
• 検証なしに信頼する： オペレーターは、開示することなくモデルを交換したり、コンテンツを挿入したり、プロンプトをログに記録したりできる。金融エージェント、医療推論ツール、監査証跡などにおいては、これを鵜呑みにするのは現実的なアプローチではない。

OpenGradientは、検証をオプションの追加機能ではなくデフォルトにすることで、これら3つの課題すべてに対応しています。

OpenGradientはどのように動作するのですか？

OpenGradientはハイブリッド AI コンピューティングアーキテクチャ（HACAと略される）は、 AI 検証結果から推論を行う。この分離こそが、システムを実用的なものにする重要なアーキテクチャ上の決定事項である。

リクエストが届くと、それは専用の推論ノードに直接送られ、Web2レベルの低遅延で応答が返されます。その後、暗号学的証明が送信され、フルノードによって非同期的に検証された後、ネットワークのEVM互換チェーンに永続的に記録されます。ユーザーは応答を受け取るためにブロックの確認を待つ必要はありませんが、すべての応答は最終的に確定され、監査可能となります。

ノードの種類にはどのようなものがありますか？

OpenGradientは、すべてのノードがすべてのタスクを実行する単一のバリデーターセットを使用する代わりに、特殊なノードタイプを使用します。

• フルノード コンセンサスの実行、台帳の管理、証明の検証、および決済処理を行います。モデルの実行やGPUの使用は行いません。
• 推論ノード これらは、モデルを実行するステートレスなGPUワーカーです。これには2つの形態があります。1つは、Trusted Execution Environment（TEE）エンクレーブを介してOpenAIやAnthropicなどのプロバイダーにリクエストをルーティングするLLMプロキシノード、もう1つは、オープンソースモデルをハードウェア上で直接実行するローカル推論ノードです。
• データノード 価格フィードやAPIなどの外部データへの信頼できるアクセスを提供するために、セキュアなエンクレーブ内で動作し、データが改ざんされていないことを確認する証明書が添付されます。
• 分散型ストレージ Walrusと呼ばれるシステムでは、モデルファイルと大規模な証明がオフチェーンで保持され、台帳に記録された識別子によって参照されます。

この分業体制により、各ノードタイプはそれぞれのワークロードに合わせて個別に拡張およびセキュリティ対策を施すことができる。

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開発者はOpenGradient上で何を構築できるのか？

ネットワークは以下をサポートします 使用例の範囲 企業向け、金融向け、消費者向けアプリケーションなど、幅広い分野で活用されています。既に利用可能なものもあれば、アルファテストネット上で開発中のものもあります。

現在利用可能：

• AI すべてのLLM呼び出しが使用された正確なプロンプトで暗号署名されるエージェントにより、推論チェーンがオンチェーンで検証可能になります
• TEE検証機能を備えた統一APIを通じて、GPT-4、Claude、Grok、Geminiなどのモデルへの検証可能なアクセスが可能
• TEEノードがハードウェアエンクレーブ内でプロンプトを処理するプライバシー保護アプリケーションでは、ノードオペレーターがリクエストを見たりログに記録したりすることが防止されます。
• 永続的な記憶 AI MemSync を介してアプリケーションを処理。MemSync は、検証済みのインフラストラクチャ上でメモリの抽出、分類、およびユーザープロファイルの生成を処理します。

アルファテストネットで開発中：

• スマートコントラクトの統合により AI プリコンパイルを介してSolidityからネイティブに呼び出されるモデル
• アトミック AI モデル推論が外部オラクル呼び出しとしてではなく、状態遷移の一部として実行されるトランザクション
• 構成可能 AI 複数のモデルを複数の検証方法を組み合わせて単一のトランザクションに連結するワークフロー

TEE検証とは何ですか？

TEEはTrusted Execution Environment（信頼できる実行環境）の略です。これはプロセッサ内部の安全な領域であり、コードとデータがシステムの他の部分から隔離されています。OpenGradientのコンテキストでは、TEE検証とは、推論ノードがハードウェア内部でプロンプトを処理することを意味し、ノードオペレーターでさえもそのやり取りにアクセスしたり、ログを記録したり、変更したりすることができません。結果として、計算が正しく実行されたことを証明するハードウェア証明書が提供されます。

$OPGはどのように位置づけられるのか？

$OPGはOpenGradientネットワークのネイティブトークンです。これは、x402と呼ばれるシステムを通じて推論料金を支払うために使用されます。x402は、支払いによるアクセス制限付きの標準的なHTTPベースの呼び出しをサポートします。支払いはBase上で処理され、実行と検証はOpenGradientネットワーク自体で行われます。

結論

OpenGradientは検証可能なネットワークです AI 推論、特殊なノードタイプ、TEEハードウェア認証、ゼロ知識機械学習証明、およびEVM互換の決済レイヤーを組み合わせる。 

このネットワークは現在、主要なLLMへの検証済みアクセス、プライバシー保護推論、MemSyncによる永続メモリ、Walrusによる分散型モデルホスティングをサポートしています。オンチェーンML実行、アトミック AI トランザクションと構成可能なモデルワークフローは、アルファテストネットで開発中です。$OPGトークンは、Base上のx402プロトコルを介してネットワーク全体での推論に対する支払いを支えます。

資料

1. X 上の OpenGradient投稿（2026年4月）

2. OpenGradientのウェブサイト一般情報

3. OpenGradientのドキュメントOpenGradientについて