随着人工智能（AI）和区块链技术的迅猛发展，两者结合的可能性引起了广泛关注。OpenGradient 作为首个专注于 AI 模型托管、安全执行、代理推理及应用程序部署的去中心化基础设施平台，正在引领这一融合趋势。本文将详细介绍 OpenGradient 的独特优势及其在 Web3 和 Web2 场景中的应用潜力。

OpenGradient 的核心价值

OpenGradient 的创新之处在于其独特的异构计算架构，该架构支持无需许可的 AI 推理、统计分析、数据处理和代理执行。这些功能通过智能合约在安全且可扩展的基础上端到端运行。此外，OpenGradient 还提供了一个 Web2 平台和 SDK，使得任何人都可以轻松使用其基础设施。

OpenGradient 的产品生态

OpenGradient Network

OpenGradient Network 是一个与 EVM 兼容的区块链网络，允许开发人员托管或运行推理 AI 模型、部署应用程序或运行 AI 代理。这种兼容性意味着开发人员可以利用现有的 EVM 工具和框架，大大降低了学习曲线。

分散式模型托管

OpenGradient 提供了一个分散式的文件存储基础设施，允许任何人无权限地访问、上传或下载任何模型，并立即在 OpenGradient 网络或 SDK 上使用。这种开放性鼓励了广泛的协作和创新。

模型中心

Web 平台充当分散式模型托管的接口，用户可以在此上传、浏览和试验由 OpenGradient 基础设施支持的各种模型。未来，模型中心还将支持模型的托管和部署，进一步拓展其功能。

OpenGradient Research

OpenGradient 内部的研究团队致力于为客户构建模型、定制 AI 预言机或 AI 应用程序。此外，该团队还开源了大量的研究成果，以帮助为 Web3 创建通用的 AI 建模原语和公共产品。

利用 OpenGradient 的可能性

OpenGradient 的灵活性和多样性使其成为构建各种应用的理想平台。以下是一些具体的应用场景：

Web3 用例

人工智能驱动的 DeFi 借贷协议风险评估

使用 AI 模型来自动评估借贷协议的风险，提高整个系统的安全性。

去中心化交易所（DEX）的动态费用优化

通过 AI 分析实时市场数据，优化 DEX 的交易费用，提升用户体验。

具有链上验证功能的智能加密货币交易机器人

开发基于 AI 的交易机器人，利用智能合约实现链上验证，确保交易的安全性。

区块链预测市场的自主 AI 代理

在预测市场上部署 AI 代理，自动进行预测和下注，增加市场的流动性和准确性。

人工智能驱动的 DAO 治理和提案评估

利用 AI 来辅助 DAO 的治理决策过程，提高提案的质量和效率。

基于智能合约的人工智能投资组合管理

实现 AI 辅助的投资组合管理，通过智能合约自动化执行投资策略。

具有人工智能增强用户体验的下一代加密钱包

通过 AI 技术改善加密钱包的功能，提供更智能、更个性化的用户体验。

Web2 用例

去中心化且保护隐私的法学硕士

利用 OpenGradient 的去中心化特性，实现法律领域的数据隐私保护。

区块链保护专有 AI 模型的部署

在保护知识产权的同时，通过区块链技术部署专有 AI 模型。

分散式人工智能决策流程

在企业决策过程中引入 AI 技术，提高决策的准确性和效率。

基于人工智能的金融科技应用欺诈检测

使用 AI 模型实时监控和检测金融交易中的欺诈行为，提高安全性。

可验证的人工智能驱动的算法交易策略

开发基于 AI 的算法交易策略，并通过智能合约验证其有效性。

透明且去中心化的 AI 内容审核

利用 AI 技术实现内容审核，确保审核过程的透明度和公正性。

区块链协调的自主 AI 代理

在各种应用场景中部署自主 AI 代理，实现自动化和智能化的业务流程。

OpenGradient 架构

OpenGradient 的混合人工智能计算架构（HACA）旨在通过节点专业化来打造一个强大且多功能的平台。以下是 HACA 的核心组件：

全节点

全节点负责执行区块链的核心功能，包括验证所有区块以及验证网络上的推理节点和数据节点生成的所有证明。它们处理 EVM 交易、计算完整的状态转换函数（STF），并通过 P2P 网络传播区块头。

工作流程：

验证：全节点验证所有区块和证明。

传播：通过 P2P 网络向轻节点传播区块头。

检测欺诈：通过比较交易间的中间状态根（ISR）来检测欺诈性状态转换。

推理节点

推理节点是无状态的，专为运行推理任务并生成相关证明而设计。它们可以使用 CPU、GPU、TPU 或基于软件的 TEE（可信执行环境）。

工作流程：

推理执行：运行模型并生成推理证明。

验证分离：通过验证计算分离（VCS）实现有状态与无状态计算的分离，确保推理节点的独立性和安全性。

存储节点

存储节点为 OpenGradient 的去中心化文件存储提供支持，专门用于存储上传到网络的冷模型。用户可以自由上传和下载模型，并立即将其用于链上推理。

工作流程：

上传模型：用户上传模型到文件存储。

下载模型：推理节点下载并缓存模型。

执行推理：推理节点执行模型并返回结果和证明。

数据节点

数据节点利用 zkTLS 协议与第三方服务建立连接，安全地访问数据源，并创建智能合约可以访问的数据访问服务。未来，数据节点将支持从外部资源推送或提取数据。

链上推理

推理执行

OpenGradient 通过其独特的 PIPE（并行推理预执行引擎）实现了高效的链上推理执行。PIPE 使智能合约可以无缝地执行 AI 模型，而不会在 EVM 中引入额外的开销或拥塞。

工作流程：

提交交易：用户提交 EVM 交易。

推理内存池：交易被放入推理内存池，模拟并提取推理请求。

并行执行：推理请求被发送到推理网络进行并行执行。

交易执行：推理完成后，交易从内存池中检索并执行。

打包入块：交易被包含在下一个区块中。

推理验证

OpenGradient 提供多种加密和加密经济安全方案，确保推理的安全性和可验证性。当前提供的安全方法包括：

ZKML（零知识机器学习）

TEE（可信执行环境）

ZK-CRV（ZKML + 质询-响应验证）

香草推理

开发人员可以根据具体需求选择最合适的验证方法。

推理 DA

推理数据可用性（Inference DA）是 OpenGradient 的关键技术之一，确保推理结果可由网络上的所有验证节点进行端到端验证。通过将加密证明嵌入到本地区块中，推理 DA 实现了推理结果的高度安全性和可验证性。

工作流程：

嵌入证明：将推理证明嵌入到区块中。

验证结果：全节点验证所有推理结果。

跨链验证：个人用户和轻客户端可以验证特定推理结果。

结论

OpenGradient 通过其独特的 HACA 架构实现了高性能、可扩展且安全的去中心化 AI 计算平台。从全节点、推理节点、存储节点到数据节点，每一种节点都承担着特定的任务，共同保障 OpenGradient 网络的高效运作。通过 PIPE 和推理验证等关键技术，OpenGradient 为 Web3 和 Web2 场景提供了强大的支持。

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