OpenGradient

OpenGradient は、検証可能な AI 推論のために作られた分散型レイヤー1ブロックチェーンです。ネットワーク上のすべての計算は、単一の当事者を信頼することなく暗号学的に検証できます。モデルは許可不要の専門ノードネットワーク上で実行され、証明はオンチェーンで決済され、リクエストからレスポンスまでのパイプライン全体を監査できます。プロジェクトは a16z Crypto、Coinbase Ventures、SV Angel、Foresight Ventures から850万ドルを調達。エンジェル投資家には Balaji Srinivasan、Illia Polosukhin、Sandeep Nailwal が名を連ねています。

主な機能

• デフォルトで検証可能な推論：ZKML（ゼロ知識証明、数学的に確実だが1000〜10000倍遅い）、TEE（ハードウェア認証のトラステッド実行環境、オーバーヘッドほぼゼロ）、Vanilla（署名のみ）から用途に応じて選択。
• HACA アーキテクチャ：ハイブリッド AI コンピュートアーキテクチャは実行と検証を分離。推論ノードが Web2 並みのレイテンシーでモデルを実行し、フルノードが証明を検証して非同期にコンセンサスへ決済。
• PIPE エンジン：並列化推論プリ実行エンジンにより ML モデルを原子的に実行。推論結果を外部オラクル呼び出しではなく、チェーン上の状態遷移の一部にできます。
• x402 LLM 実行：TEE 検証済みインフラ経由で OpenAI、Anthropic、Google、xAI などに支払いゲート付きでアクセス。オンチェーン決済で OPG トークンを使用。
• モデルハブ：Walrus 上の検閲耐性のある分散型モデルリポジトリ。コミュニティ所有の Hugging Face 代替を目指し、メインネットで2,000以上のモデルをホスト。
• Python SDK：LLM 推論、モデル管理、モデルハブ統合のための主要インターフェース（pip install opengradient）。

規模と進捗

2026年半ば時点で、ネットワークは200万以上の検証済み推論、50万以上の暗号証明の検証、26万3,500以上のユニークウォレットを報告しています。Nova テストネットは2025年10月1日にローンチし、AI 計算とその証明をコンセンサスに直接埋め込みました。OPG トークン生成イベント（TGE）は2026年4月21日に開催されました。

使用シナリオ

• DeFi と AI リスクモデル：清算、信用スコアリングなど、証明可能な正しさが求められる高リスク金融判断に ZKML 検証済み ML モデルを使用。
• 検証可能な LLM サービス：GPT-4、Claude、Grok、Gemini に統一 API でアクセス。すべての推論が TEE 検証され、監査証跡・コンプライアンス・紛争解決に有用。
• 証明可能な推論チェーンを持つエージェント：すべての LLM 呼び出しを正確なプロンプトとともに暗号署名し、誰でもオンチェーンで推論チェーンを検証できる自律エージェントを構築。
• アトミックな AI トランザクション：推論をスマートコントラクトの状態遷移の一部として実行し、結果をトランザクションから切り離せないようにする。
• コンポーザブルな AI ワークフロー：1つのトランザクションで複数モデルをチェーンし、検証方式を混在（リスクモデルは ZKML、LLM 推論は TEE など）。

はじめに

1. SDK をインストール：pip install opengradient。
2. アカウントを作成し、OpenGradient ダッシュボードから API 認証情報を取得。
3. モデルをモデルハブにアップロードするか、推論 API でホストモデルを呼び出し。
4. リスクプロファイルに応じて検証方式（ZKML、TEE、Vanilla）を選択。
5. オンチェーン利用時は、Ethers.js または検証可能推論 SDK で OpenGradient ネットワークにデプロイ（テストネット RPC：https://eth-devnet.opengradient.ai、チェーン ID 10744）。

優位性と比較

従来の中央集権型 AI API はブラックボックスで、プロバイダーのログが「どのモデルが何を生成したか」を信用するしかありません。OpenGradient はその信頼を暗号学的証拠に置き換えます。AI をオラクルの付属物として扱う汎用ブロックチェーンと異なり、実行と証明が単一のマークルルートを共有し、推論をブロックスペースの第一級市民にします。主な代償はコストです。大規模モデルの ZKML 検証は高価で、中央集権 API の直接呼び出しよりレイテンシーも高いですが、ネットワークの Web2 級レスポンス経路がこれを緩和します。

よくある質問

料金はどうなっていますか？

推論は従量課金で、OPG トークンで支払います。ZKML 検証は計算オーバーヘッドが大きく（vanilla の1000〜10000倍）、TEE と Vanilla ははるかに安価です。正確なレートはネットワークの料金ページに記載されています。

OpenGradient はオープンソースですか？

コア SDK、サンプルコード、一部のネットワークコンポーネントは OpenGradient の GitHub 組織でオープンソース化されています。

暗号資産を持っていないと使えませんか？

x402 の LLM 実行は OPG トークンでのオンチェーン決済が必要です。Python SDK は API スタイルで接続したいビルダー向けに非カストディアルのオンボーディングフローも提供します。

代替案

• OpenRouter：オンチェーン検証のない、よりシンプルなマルチモデル統一 API：/jp/items/ai-ecosystem/openrouter
• Langfuse：ログベースの LLM 可観測性とトレーシング：/jp/items/agent-infra/langfuse
• ToAPIs：ルーティングとフェイルオーバーに対応した OpenAI 互換 API ゲートウェイ：/jp/items/ai-ecosystem/toapis

まとめ

OpenGradient は、AI 推論をデフォルトで検証可能にする最も野心的な試みです。専用レイヤー1、専門化されたコンピュートノード、暗号・ハードウェア検証の選択肢を組み合わせています。高リスクなオンチェーンエージェント、DeFi リスクモデル、監査級 AI サービスを構築するチームはぜひ評価してください。それ以外のユーザーは、TEE 検証済み LLM API から始め、必要に応じてより強い保証へ移行できます。

利用規約

ネットワークの利用は OpenGradient の 利用規約 およびプロジェクト文書に記載された OPG トークンエコノミクスに従います。