当今每一个 AI 决策都依赖单一信任节点，而且无法被验证。

OpenGradient 是一个去中心化基础设施网络，专为解决这个问题而生，能够在大规模环境下实现密码学可验证的 AI 推理。

本指南涵盖您所需了解的一切：OpenGradient 的运作原理、差异化优势、$OPG 代币经济学完整解析，以及如何在 MEXC 购买 OPG。

重点摘要

• OpenGradient 是一个去中心化 AI 基础设施网络，每项运算均经过密码学验证，无需信任任何单一方。
• 其混合 AI 计算架构（HACA）将 AI 执行与链上验证分离，以 Web2 级别的速度提供区块链级别的信任保障。
• $OPG 是网络的原生代币，驱动推理付款、质押、模型变现、应用程序访问与治理。
• $OPG 总供应量固定为 1,000,000,000 枚，TGE 已于 2026 年 4 月 21 日在 Base 网络上线。
• OpenGradient 目前托管超过 2,000 个 AI 模型，已处理超过 200 万次推理，并服务其生态系统中超过 200 万名用户。

什么是 OpenGradient（OPG）？

OpenGradient是一个专为 AI 推理打造的去中心化网络，每项运算均可在无需信任任何单一方的情况下进行密码学验证。

如今，当 AI 代理管理投资组合、审批贷款或进行内容审核时，没有任何机制可以验证运行的是哪个模型版本、使用了什么提示词，或者输出结果是否遭到篡改。

OpenGradient 通过在无需许可的专业节点网络上运行模型、在链上结算证明，并让整个流程（从请求到响应）完全可审计，从根本上解决了这个问题。

截至 2026 年 4 月主网上线，该网络已托管超过 2,000 个模型、验证超过 500,000 个证明、处理超过 200 万次推理，并服务其生态系统中超过 200 万名用户。

OpenGradient 获得 a16z Crypto、Coinbase Ventures、SV Angel 和 Foresight Ventures 的支持，融资 950 万美元，致力于打造所谓的 AI 经济基础设施层。

OpenGradient 与 OPG 代币有何不同？

OpenGradient AI 旨在解决什么问题？

AI 基础设施正迅速集中到少数几家中心化供应商手中，对所有依赖 AI 应用程序的人都造成系统性风险。

OpenGradient 针对当前生态中四个核心失败点：

1. 验证不可能实现

当 AI 代理转移资金、批准交易或提出医疗建议时，没有外部方能验证运行的是哪个模型版本、使用了什么系统提示词，或输出结果是否遭到静默修改。

OpenGradient 通过为每次推理生成密码学证明（TEE 认证或 ZKML 证明）并永久记录在链上来解决这一问题。

2. 单点故障

若中心化 AI 供应商停机、对您的应用程序进行流量限制，或悄悄更改模型行为，您的整个产品将在无任何后备方案的情况下崩溃。

OpenGradient 无需许可的专业节点网络消除了这种依赖，将推理分散到独立运行的 GPU 工作节点上。

3. 隐私是假设，而非保障

中心化 AI 供应商可以在您不知情的情况下记录、分析并将您的提示词商业化。

OpenGradient 的可信执行环境（TEE）节点在硬件安全区内处理请求，连节点运营商也无法查看、记录或操纵数据。

4. 供应商锁定随时间加剧

专有 API、非标准接口和不透明定价使切换供应商的成本越来越高。

OpenGradient 开放的无需许可架构（通过 x402 提供标准 HTTP/REST 访问及 EVM 兼容性）完全消除了这些切换成本。

OpenGradient 加密货币背后的故事是什么？

OpenGradient 以构建可验证 AI 基础设施的愿景创立，旨在行业完全依赖不透明的中心化供应商之前抢先布局。

该项目从 a16z Crypto、Coinbase Ventures、SV Angel 及 30 多位战略投资者处筹集了 950 万美元。

开发进入测试网阶段，期间网络处理了超过 100 万次推理，服务了 100 多名活跃开发者。

代币生成事件（TGE）于 2026 年 4 月 21 日在 Base 网络上线，由 Binance Wallet 和 PancakeSwap 联合主办，标志着全面上线主网的过渡。

OpenGradient（OPG 代币）的核心功能

HACA 架构：将执行与验证分离

OpenGradient 的核心是混合 AI 计算架构（HACA），它解决了一个根本性问题：传统区块链无法处理 AI 推理，因为它计算昂贵、非确定性且速度缓慢。

HACA 通过两条独立路径将执行与验证分离：快速路径（推理在毫秒内完成，立即返回结果）和验证路径（异步提交证明、由完整节点验证并永久记录在链上）。

这意味着用户可以获得 Web2 级别的响应速度，同时不牺牲密码学可验证性。

验证频谱：TEE、ZKML 与 Vanilla

并非所有 AI 推理都需要相同程度的信任。OpenGradient 支持三种验证方式，让开发者可以根据风险承受能力选择信任级别：

• TEE（可信执行环境）——通过 AWS Nitro 安全区进行硬件认证。开销几乎可忽略不计。所有 LLM 推理的默认方式。节点运营商无法查看、记录或操纵请求。
• ZKML（零知识机器学习）——数学证明特定模型针对特定输入产生了特定输出。最强的安全保障。最适合高风险 ML 模型（如 DeFi 清算、金融评分）。开销为 1000–10,000 倍。
• Vanilla——仅进行签名验证，无正确执行的证明。适合低风险工作负载、原型开发，或以性能为优先的非关键推理。

专业节点架构

OpenGradient 不要求每个验证者重新执行所有运算，而是采用专业节点类型，每种类型针对其特定角色进行优化：

• 完整节点——运行共识、验证证明、管理付款并维护账本的区块链验证者。从不执行模型。可在商用硬件上运行。
• 推理节点——执行模型的无状态 GPU 工作节点。分为两种：LLM 代理节点（TEE 安全区路由至 OpenAI、Anthropic、Google、xAI）和本地推理节点（直接在 GPU 硬件上运行开源模型）。
• 数据节点——获取并认证外部数据（API、数据库、预言机）的 TEE 保护节点。确保数据管道与推理管道同样可验证。
• 去中心化存储（Walrus）——模型文件和大型 ZKML 证明离链存储在 Walrus 上，链上仅记录 Blob ID 引用。在保持完整数据可用性的同时保持区块链轻量化。

EVM 兼容性与 CometBFT 共识

OpenGradient 基于 Cosmos SDK 构建，完全兼容 EVM，意味着开发者可以使用熟悉的工具——Hardhat、Foundry、ethers.js、MetaMask——并通过 Solidity 智能合约进行集成。

网络采用 CometBFT（前身为 Tendermint）作为共识机制，提供即时区块最终确定性和拜占庭容错能力；只要少于三分之一的验证者被攻击，网络便能保持安全。

OpenGradient 现实世界应用案例

可验证 AI 代理

自主 AI 代理中每次 LLM 调用均使用确切的提示词进行密码学签名。

当代理转移资金、批准交易或执行交易时，任何人都可以在链上验证完整的推理链——为监管合规和争议解决提供完整的审计追踪。

DeFi 与金融应用

OpenGradient 使金融协议能够在其逻辑中直接运行 ML 模型，并获得可验证的结果：

• AMM 可根据 ML 波动率预测（Volatility AlphaSense）自动调整费用。
• 借贷协议可使用带有实时价格馈送的已验证 ML 模型重新计算风险评分。
• 投资组合管理代理可附带决策过程的密码学证明执行操作。

隐私保护 AI

TEE 节点在硬件安全区内处理每个提示词，节点运营商无法查看、记录或操纵请求。

这使 OpenGradient 适合敏感工作负载——医疗推理、金融分析、私人对话和企业应用——同时无需信任基础设施供应商。

具持久记忆的个性化 AI

通过 MemSync，开发者可以构建跨会话记住用户的 AI 应用——从个性化聊天机器人到维护患者情境的医疗 AI。

所有记忆提取、分类和个人资料生成均在 OpenGradient 的 TEE 验证基础设施上运行，使记忆管道本身也可被审计。

OpenGradient AI 产品

x402：付费门控 LLM 推理

x402 是 OpenGradient 的付费门控、TEE 验证 LLM 推理 API，通过标准 HTTP/REST 运行。

它通过统一端点提供对主流 LLM 供应商的访问——GPT-4.1、Claude Sonnet、Gemini 2.5 和 Grok——每次推理均经过密码学签名、在链上结算，并以 $OPG 代币付费。

无需 API 密钥。无需信用卡。无需中间商——只需一个钱包。

Model Hub：去中心化 AI 模型库

OpenGradient Model Hub 是一个基于 Walrus 存储的无需许可去中心化 AI 模型库——被称为 Web3 原生版的 Hugging Face。

任何人都可以上传任何模型格式。ONNX 模型可立即用于已验证的链上推理。该平台目前托管超过 2,000 个模型，并提供全文搜索、交互式测试场、语义版本控制和钱包登录功能。

MemSync：长期 AI 记忆

MemSync 是 OpenGradient 的 AI 长期记忆层，所有记忆操作——提取、分类和个人资料生成——均在 TEE 验证的 LLM 推理上运行。

它自动从对话中提取记忆，将其分类为语义记忆（持久事实）或情节记忆（时限事件），并支持使用自然语言查询对已存储记忆进行语义搜索。

Twin.fun：数字孪生市场

Twin.fun 是一个 AI 驱动数字孪生市场——即仿照真实人物或角色建模的代理——每个孪生体都有按二次方联合曲线定价的市场密钥。

持有一个或多个密钥可解锁限定体验：由孪生体 AI 代理驱动的聊天、工具和自定义功能。每笔交易的费用在孪生体创作者（主体费用）和协议金库之间分配。

PIPE：链上 ML 执行

PIPE（并行推理预执行引擎）使 ML 模型能够从 Solidity 智能合约中原生调用，并具备原子执行保障。

PIPE 不使用外部预言机获取 AI 结果，而是在区块构建前并行向网络分发推理请求，使结果在同一交易内预计算并原子性包含——无需预言机延迟，无异步风险。

OpenGradient（OPG）代币经济学

$OPG 的总供应量固定为1,000,000,000 枚代币——非通胀性，永不增发。

TGE 于 2026 年 4 月 21 日在 Base 网络（ERC-20）举行。

代币分配：

• 生态系统——40%（400,000,000 OPG）：TGE 时解锁 10%；剩余部分在 60 个月内按月释放。
• 基金会——15%（150,000,000 OPG）：TGE 时解锁 33.33%；剩余部分在 48 个月内按月释放。
• 核心贡献者——15%（154,521,725 OPG）：TGE 时 0%；12 个月锁仓期后，在 36 个月内线性按月释放。
• 投资者 + 顾问——10%（95,478,275 OPG）：TGE 时 0%；12 个月锁仓期后，在 36 个月内线性按月释放。
• 质押奖励——10%（100,000,000 OPG）：TGE 时 0%；在 96 个月内线性按月释放。
• 流动性与上线——6%（60,000,000 OPG）：TGE 时 100% 解锁。
• 空投——4%（40,000,000 OPG）：TGE 时 100% 解锁。

代币经济模型的结构是：大部分供应量（生态系统 + 基金会 = 55%）用于发展网络，而团队和投资者的代币则受到有意义的锁仓期约束，以确保长期利益一致。

OPG 代币的功能

1. 推理付款

OpenGradient 上每次已验证的 AI 调用均以 $OPG 付费。

无需 API 密钥，无需信用卡——请求在 Base 上实时结算，使 AI 推理像任何链上交易一样开放且可组合。

2. 模型变现

在 Model Hub 上发布模型的开发者可以自行设定价格。

每当其他开发者或 AI 代理调用该模型时，创作者便在使用时自动获得 $OPG——Hub 上已有 2,000 多个模型上线。

3. 质押与网络安全

网络的安全保障由经济后果而非信任背书。

验证者质押 $OPG 以参与共识层并验证每个 AI 证明。诚实验证可获得质押奖励；不当行为将触发罚没惩罚。系统的完整性是内建的，而非外加的。

4. 应用程序访问

$OPG 可解锁 OpenGradient 生态系统应用中的高级功能和扩展能力——包括 BitQuant（AI 驱动交易，超过 180 万用户）、MemSync（超过 39,000 名活跃用户）和 Twin.fun——为代币持有者提供更低费用、更高限额和专属功能。

5. 治理

$OPG 持有者对影响网络的决策进行投票：支持的 TEE 硬件、Gas 定价、国库分配和协议升级。

影响基础设施的决策属于在其中有利益的人。

OpenGradient 区块链 AI 的未来

OpenGradient 的路线图围绕在四个维度扩展已验证的 AI 生态系统。

在基础设施方面，数据节点正在推出，以将 TEE 认证的外部数据引入管道。

PIPE 正在 Alpha 测试网上推进，朝着 Solidity 智能合约内的原子链上 ML 执行迈进。

OG Stack 框架允许其他区块链继承 OpenGradient 的 AI 基础设施——在 OpenGradient 的执行和验证层之上构建定制化的 AI 应用链。

从长远来看，随着 ZK 证明系统的成熟和开销的降低，ZKML 将对更广泛的模型范围变得实用，进一步强化网络的密码学保障。

OpenGradient 加密货币竞争对手：OPG 如何脱颖而出

OpenGradient 在去中心化 AI 基础设施领域运营，多个项目提供重叠的能力。

Bittensor（TAO）通过代币奖励机制激励 AI 模型网络，但不提供关于运行哪个模型或产生何种输出的密码学证明。

Akash Network（AKT）提供去中心化云计算（包括 GPU 租用），但专注于原始计算可用性，而非带有链上证明结算的可验证 AI 推理。

Render Network（RNDR）去中心化 GPU 渲染工作负载，但不解决 OpenGradient 专门构建用于解决的 AI 推理验证问题。

OpenGradient 的核心差异化优势是端到端可验证性——从数据摄取、模型执行到查询结果——目前以上任何项目都无法在相同的架构深度上实现这一组合。

其 EVM 兼容性、通过 PIPE 实现的类 SQL 可组合性，以及验证频谱（在单一交易中结合 TEE + ZKML + Vanilla）构建了难以在不重建整个基础设施堆栈的情况下复制的技术护城河。

结语

OpenGradient 解决了现代 AI 中最迫切的问题之一：AI 决策方式完全缺乏可验证性。

通过结合专业节点架构、灵活的验证频谱（TEE、ZKML、Vanilla）以及完整的产品堆栈——x402、Model Hub、MemSync、Twin.fun、PIPE——它提供了 AI 驱动的区块链应用实际所需的基础设施层。

凭借 a16z Crypto 和 Coinbase Ventures 提供的 950 万美元融资、截至 2026 年 4 月已上线的主网，以及生态系统中已有 200 多万名用户，OpenGradient 是一个值得密切关注的项目。