從a16z加速器跑出來的OpenGradient，到底有什麼過人之處？

原文標題：《從 a16z 加速器跑出來的 OpenGradient，到底是什麼？》
原文作者：KarenZ，Foresight News

當越來越多決策交給模型，我們開始面對一個更深層的挑戰：這個結果是怎麼來的？能不能被驗證？計算過程有沒有被篡改？數據隱私是否被窺探？

如果答案是否定的，那麼再強的模型，也只是「黑箱信仰」。OpenGradient 想解決的，就是這件事。

這家出身於 a16z Crypto 創業加速器並從 a16z 獲得融資的項目，嘗試做的不是一個新的 AI 產品，而是一層基礎設施——讓 AI 計算變得可驗證、可審計、可結算。

背景如何？

OpenGradient 出身於 a16z Crypto 2024 年秋季創業加速器（CSX）。這個標籤本身就很說明問題——CSX 更偏好那些有潛力成為「底層網路」的項目。

很快，一個月之後它完成了首輪約 850 萬美元融資，投資方包括 a16z crypto、Coinbase Ventures、Foresight Ventures、SV Angel、Coinbase Ventures、SALT Fund、Symbolic Capital，以及天使投資人 Balaji Srinivasan（Coinbase 前首席技術官）、NEAR 創始人 Illia Polosukhin、Polygon 創始人 Sandeep Nailwal 等。

本月，2026 年 4 月，OpenGradient 宣布已籌集總計 950 萬美元資金。

從團隊來看，這也是一支偏「工程導向」的配置。領英資料顯示，OpenGradient 主要辦公地點位於紐約，成立於 2024 年，團隊規模 11-50 人。OpenGradient 官網列出了 11 位主要團隊成員。

· CEO 兼聯合創始人 Matthew Wang：曾任 Two Sigma 研究工程師，也在 NASA、Meta、Google 實習過。

· 首席技术官兼联合创始人 Adam Balogh：曾在大数据分析与人工智能软件公司 Palantir AI 平台（AIP）担任技术负责人，同时具有 Google、Amazon 背景。

· 区块链工程师 Khalifa Toumi：曾在 DeFi 基础设施平台 Zenrock（原 Qredo）担任区块链工程师和团队负责人，参与使用 Tendermint 共识算法和 Cosmos SDK 设计和实现 Qredo 协议。

OpenGradient 是什么？一套「可验证 AI 网络」

OpenGradient 给自己的定位是「The Network for Open Intelligence」（开放智能网络）。这套系统的核心是 HACA（Hybrid AI Compute Architecture，混合 AI 计算架构）。

解决方案是将 AI 推理放在链下完成，由专门的推理节点执行模型计算，并生成可验证的证明（如 TEE 或零知识证明）；链上节点则只负责验证证明，而不重复运行模型，从而大幅降低成本。

这样做的好处非常明显：既保持了性能，又将「信任」重新带回链上。

整个网络采用分角色运行：

· 全节点负责共识与验证；

· 推理节点提供算力执行模型（本地或调用外部模型）；

· 数据节点负责获取可信赖的外部数据；

· 存储层（Walrus）用于承载模型、输入输出和证明数据，并通过链上引用保证数据的可用性和一致性。

此外，HACA 还有一个关键设计——异步验证：用户首先获得推理结果，验证和结算稍后完成。

那么链上到底做什么？作为 AI 推理和应用的验证和结算层，OpenGradient 的区块链层采用 CometBFT 共识，兼容 Cosmos SDK 和 EVM，具体负责节点注册、验证证明、支付处理（x402 LLM 推理场景的支付在 Base 上完成）以及账本管理。

關於驗證證明，怎麼「證明 AI 沒騙人」？OpenGradient 給了一倃「信任等級選單」：

· TEE：在安全硬體裡運行，證明程式碼和環境未被篡改。

· ZKML：零知識證明模型正確執行，適合高風險、高影響場景；

· Vanilla：僅簽名驗證，適合低風險場景。

不同場景，可以選擇不同成本與安全級別的方案。無論選擇哪種驗證方式，最終都需要經過網路共識確認——當超過 2/3 的驗證者達成一致後，證明才會被正式寫入鏈上。

OpenGradient 也圍繞這一核心能力構建了一系列面向開發者和用戶的產品與服務，旨在打造一個完整的鏈上 AI 生態系統。

· Model Hub（模型中心）：是一個去中心化的模型儲存庫，開發者可以在這裡發布、發現和使用各種開源模型。Model Hub 還利用 Walrus 去中心化儲存網路，確保模型數據的永久可用性和抗審查性。

· x402 網關：可付費調用 AI。

· MemSync（AI 長期記憶）：針對 AI Agent 的核心需求，MemSync 提供了持久化的 AI 記憶層，會自動從對話、文件、網站、Twitter 個人檔案及其他來源中提取有意義的記憶，智能地組織它們，並通過語義搜索實現搜索。

· Twin.fun（數位孿生市場）：AI 分身市場，能交易，能解鎖工具等效用。

代幣經濟學如何？

如果說網路架構回答的是「技術上如何成立」，那 OPG 代幣回答的就是「經濟上如何運轉」。

OpenGradient 將於 4 月 23 日在 Virtuals 上進行 TGE，也將會在 Coinbase 上線。另外，Binance 錢包將上線第 46 期獨家 TGE 專案 OpenGradient（OPG）。

OPG 的設計不是單純激勵，而是綁定網路行為，包括推理支付、模型變現、質押、應用訪問。

OPG 總供應量固定為 10 億枚，其中：

· 生態系統佔最多（40%）。

· 基金會（15%）：TGE 時解鎖 33.33%，其餘釋放時間為 48 個月。

· 核心貢獻者（15%）：團隊份額，設有 12 個月的嚴格鎖定期及 3 年線性解鎖。

· 投資者及顧問（10%）：解鎖條件與團隊相同。

· 質押獎勵（10%）：支援網路共識安全。

· 流動性與空投（10%）：包含 4% 的空投份額。

小結

OpenGradient 的核心邏輯其實不複雜：如果 AI 開始參與交易、決策、資金流動，那「信任」必須被證明。

當然，現實問題也擺在那：大部分場景真的需要「驗證 AI」嗎？用戶會願意為「可驗證性」付出更高成本嗎？這些問題，沒有標準答案。OpenGradient 在做的事情不是在優化 AI，而是在改寫「AI 如何被信任」。

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