OpenGradient(OPG):构建可验证AI推理的链上基础设施

HTX News发布于2026-04-29更新于2026-04-29

文章摘要

OpenGradient(OPG)定位于去中心化 AI 推理基础设施网络,核心目标是将 AI 推理结果转化为可验证、可审计的链上数据,使智能合约能够直接、安全地调用 AI 能力,从而解决 AI 结果在链上“可信使用”的关键问题。

OpenGradient(OPG)定位于去中心化 AI 推理基础设施网络,核心目标是将 AI 推理结果转化为可验证、可审计的链上数据,使智能合约能够直接、安全地调用 AI 能力,从而解决 AI 结果在链上“可信使用”的关键问题。在 AI 与 Web3 持续融合的趋势下,这一方向具备较强的前沿性与实际应用价值,为链上应用拓展提供了新的能力边界。

团队和融资方面,OpenGradient 核心成员来自 Two Sigma、Palantir、Google 等机构,具备 AI 基础设施与量化系统开发经验。尤其是 CTO 曾担任 Palantir AI Platform 技术负责人,主导 LLM 推理基础设施与 AI Agent 执行相关系统建设,在企业级 AI 系统方面具备深厚经验。项目自 2024 年成立以来,已完成多轮融资,总额约 950 万美元,投资方包括 a16z、Coinbase Ventures 等机构。

与同类项目相比,OpenGradient 的核心差异在于其可验证推理机制。通过链上 AI 推理引擎,开发者可以在智能合约中直接调用机器学习模型,同时结合 zkML 证明与 TEE 机制,对推理结果进行加密与硬件级验证,并通过网络共识进行确认,从而在保证效率的同时实现结果的可信性与可组合性。这种设计有效解决了 AI 的黑箱问题,使其更适合在链上场景中规模化应用。

项目目前已进入实际推进阶段,测试网已上线并实现智能合约调用 AI 模型的功能,模型仓库与开发工具链均已具备基础可用性。根据项目披露数据,OpenGradient 已完成超过 200 万次可验证 AI 推理,拥有 263,500+ 个独立钱包地址,部署模型数量超过 4,400 个,并生成 50 万以上的 zkML 证明与 TEE 验证结果,同时实现 100% EVM 兼容,显示出其在早期阶段已具备一定使用规模,而非停留在概念层面。同时,项目通过 BitQuant、MemSync、Twin.Fun 等自研应用验证基础设施能力,并与多类 AI 与链上协议形成生态协同,应用场景持续拓展。

在代币与市场结构方面,OPG 主要部署在 Base 链,总供应量 10 亿枚,主要用于 Gas、质押、治理及 AI 模型调用等场景。TGE 初始流通约 19%,对应初始流通市值约 3400 万美元,而市场价格处在 0.28–0.31 美元区间,流通市值约 5400 万美元,FDV 约 2.8 亿至 3 亿美元,处于 AI 赛道中早期估值区间。结合团队与投资人一年锁仓,以及生态激励与质押奖励的长期释放机制,短期内不存在明显大规模解锁压力,使得当前阶段价格更多由流动性与市场情绪驱动。在 TGE 后回调完成、筹码逐步稳定的背景下,该结构通常更有利于形成阶段性价格弹性与交易机会。

综合来看,OpenGradient 在可验证 AI 推理这一前沿赛道中具备清晰的技术路径与发展逻辑,既有产品与数据验证,又具备生态扩展基础。在 AI 叙事持续活跃的市场环境中,其“中等流通+早期估值+应用落地”的组合具备一定吸引力。随着市场关注度与生态逐步提升,OPG 有望进一步释放估值空间,成为 AI+Crypto 方向中值得持续关注的潜力标的之一。

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