從 A16z 加速器跑出來的 OpenGradient，到底有什麼過人之處？

背景與融資

OpenGradient 是一家出身於 a16z Crypto 2024 年秋季創業加速器（CSX）並獲得融資的項目。該項目旨在構建一層基礎設施，讓 AI 計算變得可驗證、可審計、可結算，而非單純推出新的 AI 產品。

該項目於 2024 年 1 月完成首輪約 850 萬美元融資，投資方包括 a16z crypto、Coinbase Ventures、Foresight Ventures、SV Angel、SALT Fund、Symbolic Capital 等，並獲 Balaji Srinivasan（Coinbase 前首席技術官）、NEAR 創辦人 Illia Polosukhin、Polygon 創辦人 Sandeep Nailwal 等支持。截至 2026 年 4 月，OpenGradient 已籌集總計 950 萬美元資金。

團隊位於紐約，成立於 2024 年，規模為 11-50 人。CEO Matthew Wang 曾任 Two Sigma 研究工程師，並在 NASA、Meta、Google 實習；CTO Adam Balogh 曾擔任 Palantir AI 平臺技術負責人，擁有 Google 與 Amazon 背景。

核心架構：HACA 與可驗證 AI

OpenGradient 自定義位為「The Network for Open Intelligence」，其核心技術為 HACA（Hybrid AI Compute Architecture，混合 AI 計算架構）。該架構將 AI 推理置於鏈下，由專用推理節點執行模型並生成可驗證證明（如 TEE 或零知識證明），鏈上節點僅負責驗證證明，從而大幅降低成本並將「信任」搬回鏈上。

網絡運行分為四個角色：全節點負責共識與驗證；推理節點提供算力；數據節點獲取可信外部數據；存儲層（Walrus）承載模型、輸入輸出及證明數據。此外，系統採用「異步驗證」機制，用戶先獲得推理結果，驗證與結算隨後完成。

鏈上層採用 CometBFT 共識，兼容 Cosmos SDK 和 EVM，負責節點註冊、驗證證明、支付處理（x402 LLM 推理場景在 Base 上完成）及賬本管理。驗證證明提供三種「信任等級」：TEE（安全硬體運行）、ZKML（零知識證明，適合高風險場景）、Vanilla（僅簽名驗證，適合低風險場景）。當超過 2/3 驗證者達成一致後，證明才會寫入鏈上。

產品生態

OpenGradient 構建了完整的鏈上 AI 生態系統，包含以下產品：

• Model Hub（模型中心）：去中心化模型存儲庫，利用 Walrus 存儲網絡確保數據永久可用與抗審查。
• x402 閘道：可付費調用 AI 的接口。
• MemSync（AI 長期記憶）：為 AI Agent 提供持久化記憶層，自動提取並組織對話、文檔等來源的有意義記憶。
• Twin.fun（數字孿生市場）：AI 分身交易與工具效用市場。

代幣經濟學

OpenGradient 將於 4 月 23 日在 Virtuals 進行 TGE，並在 Coinbase 及 Binance 錢包上線。代幣 OPG 總供應量固定為 10 億枚，分配結構如下：

• 生態系統（40%）：佔比最多。
• 基金會（15%）：TGE 時解鎖 33.33%，其餘分 48 個月釋放。
• 核心貢獻者（15%）：團隊份額，設 12 個月嚴格鎖定期及 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%）：支持網絡共識安全。
• 流動性與空投（10%）：包含 4% 的空投份額。

OPG 設計旨在綁定網絡行為，包括推理支付、模型變現、質押及應用訪問，而非單純激勵。

總結

OpenGradient 的核心邏輯在於：若 AI 參與交易、決策及資金流動，則「信任」必須被證明。該項目並非優化 AI，而是在改寫「AI 如何被信任」的規則。儘管現實中並非所有場景都需要驗證 AI，且用戶是否願意為可驗證性付出更高成本尚無定論，但 OpenGradient 正致力於構建一個完整的可驗證 AI 基礎設施網絡。